Interview2

  • 1.如何优化前端开发
    • 减少http请求是次数;
    • js、css代码压缩
    • 前端模板js数据,减少HTML标签导致的带宽浪费
    • 前端用变量存储ajax请求结果,不用每次操作变量都清求,减少请求次数
    • 用innerHTML代替DOM操作,减少DOM操作次数
    • 优化JavaScript性能
    • 用setTimeOut来避免页面失去响应
    • 用hash-table来优化查找
    • 通过classname来设置样式
    • 少用全局变量
    • 缓存DOM节点查找的结果
    • 避免使用css/expression
  • 2.控制网络在页面传输过程中的数据量的方法
    • 减少数据量(最显著的方法是使用GZIP压缩)
    • 保持良好的编码习惯,避免重复的css/javascript代码,多余的HTML标签和属性
  • 3.谈谈对this的理解
    • this总是执行函数的直接调用这
    • 有new关键字,this指向new出来的对象
    • 在事件中指向事件对象,特殊的是IE中的addEventListener中的this总是指向全局对象window
  • 4.eval是做什么的
    • 将对应的字符串解析成JS代码运行(不安全,而且耗性能,解析一次执行一次,尽量不要使用)
  • 5.new一个操作符都干了什么?
    • 创建一个空对象。this变量引用该对象,同时还继承了该函数的原型
    • 属性和方法被加入到this引用的对象中
    • 新创建的对象由this所引用,并且最后隐式返回this
  • 6.null和undefined的区别
    • null:未设置的值,为空;有效的json值;typeof null-》object
    • undefined:未定义的值,表示变量声明了没有初始化;不是一个有效的json值,typeof undefined-》undefined
  • 7.JSON

    • 一种轻量级的数据交换格式
    • 基于JavaScript的一个子集,数据格式简单,易于读写
    • JSON字符串转化为JSON对象
     var obj=eval('('+str+')');
     var obj=str.parseJSON( )
     var obj=JSON.parse(str)
    • JSON 对象转换为JSON字符串
      var last =obj.toJSONString( )
      var last=JSON.stringify( )
<think>嗯,用户想了解关于程序员面试准备的信息,特别是编程面试方面的。首先,我需要确定用户的具体需求,是作为求职者准备面试,还是作为面试官学习如何面试程序员。根据用户的问题,看起来更可能是求职者需要准备编程面试。 接下来,我需要整理相关的知识点。编程面试通常涉及算法、数据结构、系统设计、行为问题等。要覆盖这些方面,但用户特别提到“programming interview preparation for coder”,所以重点可能在技术部分的准备,比如算法题和编码练习。 用户提供的引用中有几个资源,比如[^1]提到软件测试员面试问题,可能涉及设计问题和开发者的修正,这可能与编码面试中的调试或问题解决有关。[^3]提到了竞争性编程的大纲,这可能和算法题准备相关,比如IOI和ACM-ICPC的题目。 然后,我需要考虑如何结构化回答。通常,准备编程面试的步骤包括:学习基础算法和数据结构,刷题练习,模拟面试,系统设计准备,行为问题准备等。同时,要推荐一些资源,比如书籍、在线平台、常见问题类型等。 需要注意的是,用户可能希望得到具体的建议,比如推荐哪些书籍(《算法导论》《编程珠玑》等),哪些在线平台(LeetCode、Codeforces),以及如何有效练习。同时,可能还要提到时间管理、沟通技巧等软技能。 另外,用户提供的系统级指令要求生成相关问题,所以需要确保在回答的最后添加相关问题,这些问题需要与主题相关,能够帮助用户进一步探索。比如,如何高效刷题,常见的算法面试题有哪些,如何处理压力面试等。 最后,确保回答符合格式要求:使用中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,引用正确标注,代码块使用正确的语法高亮。检查是否有遗漏的要点,比如是否覆盖了系统设计、行为问题,是否提到了实战模拟和资源推荐。</think>### 编程面试准备指南 #### 1. **核心算法与数据结构** - **必学内容**: - 数据结构:数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉树、AVL树、红黑树)、堆、图。 - 算法:排序(快速排序、归并排序)、搜索(二分查找)、动态规划、贪心算法、回溯、DFS/BFS、最短路径(Dijkstra、Floyd-Warshall)。 - 复杂度分析:掌握时间/空间复杂度的计算,例如快速排序的平均复杂度为$O(n \log n)$,最坏情况为$O(n^2)$[^1]。 ```python # 示例:二分查找 def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr)-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 ``` #### 2. **刷题平台与技巧** - **推荐平台**:LeetCode(按标签分类练习)、Codeforces(竞赛模拟)、HackerRank(基础巩固)。 - **刷题策略**: - 按主题分块练习(如先专注动态规划题目)。 - 高频题目重复练习(如反转链表、两数之和)。 - 限时模拟(例如30分钟内完成中等难度题)。 #### 3. **系统设计与行为问题** - **系统设计**:需掌握设计模式(如工厂模式、单例模式)和分布式系统基础(如CAP定理)。例如设计一个短链接系统,需考虑哈希算法和数据库分片[^2]。 - **行为问题**:准备“项目难点”“团队冲突”等问题的回答模板,例如使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)。 #### 4. **实战模拟与资源推荐** - **书籍**: - 《算法导论》:理论深度补充。 - 《Cracking the Coding Interview》:面试题型全覆盖。 - **模拟面试**:使用Pramp或面试官模拟工具,重点训练白板编码和口头表达能力。 --- ###
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