字节Android面试预习(2):||一面

Android字节跳动一面,被面试官吊打 缘起 最近看到很多准备春招的童靴,面试被各种吊打。除了提升专业技术水平外。程序员招聘校招相关的注意事项也是大家需要熟悉的。 像下面这位同学,分享自己Android字节跳动一面,被面试官吊打! 实习项目介绍;如何实现的;为什么使用反射;XML解析的方式;DOM和SAX解析的区别;注解的分类;ButterKnife实现原理 MVP模型是怎么样的;如何实现的;P层是怎么实现的* 为什么选用OkHttp库;拦截器链是如何实现的;自己实现的拦截器是用哪里的;是如何做DNS的; 处于onResume的activity 阅读详情

注*:以下题目搜刮于网上;

  • 对安卓是否了解 是否有安卓编程经验
  • HTTP是什么: hypertext transfer protocol超文本传送协议,
    处于应用层,是互联网上应用最多的网络协议。所有的WWW文件都必须遵从的一种协议,将超文本从服务器端传送到本地浏览器。HTTP可以使网络传输减少,使浏览器更高效。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/112010468

  • HTTP返还值:返还一个该类型的状态码表示接收到请求并继续处理。
  • 哈希map,它的结构是什么:哈希表是一种根据关键码去寻找值的数据映射结构,每组数据有对应的key和value,是一种数组+链表的结构。存数据的时间负责度是O(1),取数据最好是O(1),最差是O(n)。
  • JAVA和C++的区别,JAVA面向的对象有什么:他们都可以面向对象,JAVA是完全面向对象的语言,所有的函数和变量必须是类的一部分,在JAVA当中,一切被视为对象。

1.代码题:

一百个台阶,分一步,两步,三步,三种上法,一共有多少种可能性。 f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3)

这个题,就是简单的动态规划;

当走到第n个台阶时,前一步肯定是通过走1步、2步、或者3步到达的。所以状态转移方程基本上就是f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3)
初始条件:

f[0] = 0;
f[1] = 1;
f[2] = 2;
// 自上而下
int dp(int v)
{
    if(v==0)
        return 0;
    if(v==1)
        return 1;
    if(v==2)
        return 2;

    return dp(v - 1) + dp( v - 2) + dp( v - 3); 
    //会有大量重复运算  可以加入一个help
}
// 自下而上
for (int i = 3; i <= 100;i++)
    {
        //在某一位置处,前面一步 一定选择走1 2 3 步其中一个 就三种可能;
        f[i] = f[i - 3] + f[i - 2] + f[i - 1];
    }

2. Http与https的区别

  • HTTP 与 HTTPS 有哪些区别?

HTTP 是超文本传输协议,信息是明文传输,存在安全风险的问题。
HTTPS 则解决 HTTP 不安全的缺陷,在TCP 和 HTTP 网络层之间加入了 SSL/TLS 安全协议,使得报文能够加密传输。

HTTP 连接建立相对简单, TCP 三次握手之后便可进行 HTTP 的报文传输。而 HTTPS 在 TCP 三次握手之后,还需进行 SSL/TLS 的握手过程,才可进入加密报文传输。HTTP 的端口号是 80,HTTPS 的端口号是 443。HTTPS 协议需要向 CA(证书权威机构)申请数字证书,来保证服务器的身份是可信的。

HTTPS 解决了 HTTP 的哪些问题?
HTTP 由于是明文传输,所以安全上存在以下三个风险:

窃听风险,比如通信链路上可以获取通信内容,用户号容易没。篡改风险,比如强制入垃圾广告,视觉污染,用户眼容易瞎。冒充风险,比如冒充淘宝网站,用户钱容易没。

HTTPS 在 HTTP 与 TCP 层之间加入了 SSL/TLS 协议。

3. Http返回值

在这里插入图片描述

4. Http的连接过程||TCP三握手四挥手

在这里插入图片描述

字节跳动Android面试凉凉经:题目基本都答对,但一面就被刷,问hr原因说是机密... 背景 面是是上海的Android leader岗位,周日一轮面试,自我感觉答的都还不错。 结果收到邮件面试结束了,说什么"你优秀的学识和能力给我们留下了深刻的印象!经过对你综合情况的仔细评估,并经过与岗位需求进行谨慎匹配和权衡之后, 非常遗憾,我们这次没有和你达成合作。但你的信息已经被录入到公司人才库"。意思就是挂了呗。 后来打电话问hr,没跟我说原因。然后面试过程中,有一点奇怪的地方,面试前面试官跟我说我面的而这个岗位有点奇怪,他也没跟我说哪奇怪。 面试过程 下面是面试官提的一些问题: .. 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Android面试回忆录:Service有几种启动方式?,2024年最新字节跳动 算法面试题

为了方便有学习需要的朋友,我把资料都整理成了视频教程(实际上比预期多花了不少精力)当程序员容易,当一个优秀的程序员是需要不断学习的,从初级程序员到高级程序员,从初级架构师到资深架构师,或者走向管理,从技术经理到技术总监,每个阶段都需要掌握不同的能力。早早确定自己的职业方向,才能在工作和能力提升中甩开同龄人。无论你现在水平怎么样一定要 持续学习 没有鸡汤,别人看起来的毫不费力,其实费了很大力,这四个字就是我的建议!!我希望每一个努力生活的IT工程师,都会得到自己想要的,因为我们很辛苦,我们应得的。

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2024年2024最新Android开发者学习路线,Android岗_android 岗位jd2024,b站面试题目

其实Android开发的知识点就那么多,面试问来问去还是那么点东西。所以面试没有其他的诀窍,只看你对这些知识点准备的充分程度。so,出去面试时先看看自己复习到了哪个阶段就好。虽然 Android 没有前几年火热了,已经过去了会四大组件就能找到高薪职位的时代了。这只能说明 Android 中级以下的岗位饱和了,现在高级工程师还是比较缺少的,很多高级职位给的薪资真的特别高(钱多也不一定能找到合适的),所以努力让自己成为高级工程师才是最重要的。

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这也是面试官要看的点,真正的项目需要一个开发人员对某个问题有一定的深度,也需要对整个Android的知识点有一定的广度。转屏的过程中,我们知道Activity的重建算是比较耗时的,会可能会有几百毫秒以上,那么这时候下载线程仍然在工作,进度肯定和保存时的进度不一致了,如何处理这个问题呢?Service的实际项目中一直被很多人忽略,为什么我一再强调Service很重要,我们来看看,如果对Service完全无知会在工作中遇到什么问题。(img-UtRI80P5-1712623430654)]很多人都会说:可以。

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这也是面试官要看的点,真正的项目需要一个开发人员对某个问题有一定的深度,也需要对整个Android的知识点有一定的广度。转屏的过程中,我们知道Activity的重建算是比较耗时的,会可能会有几百毫秒以上,那么这时候下载线程仍然在工作,进度肯定和保存时的进度不一致了,如何处理这个问题呢?如果使用Service来解决这个问题,看似是比较完美的,不过就会涉及Activity(UI)和Service的交互问题,这个我们以后再讨论。好了,以上便是今天的分享,希望为各位朋友后续的学习提供方便。很多人都会说:可以。

2301_81694225的博客 489

字节跳动技术总监自爆:JNI层MediaScanner的分析,面试必问

码农A:看见标题我就震惊了。 码农B:我也是。 码农C:我琢磨着,UC震惊部还缺人吗?这小编是个人才啊。 某小编:标题是震惊的,但内容是朴实无华的。 前言 Android四大组件:Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider。它们的作用分别是: Activity—>配合View展示界面 Service—>长时间在后台运行不与用户直接交互 BroadcastReceiver—>接收广播 ContentProvider—>提供数据

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字节跳动面试必问:程序员怎样优雅度过35岁中年危机?威力加强版_中年人在字节跳动(1)

几年后,我在深圳面试过很多人,他们中有60-70%的人没有使用Service的经验,让我一度感觉得深圳这座城市做Android开发的比较浮躁。这也是面试官要看的点,真正的项目需要一个开发人员对某个问题有一定的深度,也需要对整个Android的知识点有一定的广度。方法启动Service,其他组件可以通过回调获取Service的代理对象和Service交互,而这两方也进行了绑定,当启动方销毁时,Service也会自动进行unBind操作,当发现所有绑定都进行了unBind时才会销毁Service。

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