字节跳动 面试 复盘 回顾 2021 过客局

本文是作者对字节跳动Java后端面试的复盘,分享了面试中关于数据库索引设计、哈希算法应用以及内存管理和编程题的思考。面试体验表明,扎实的复习、刷题与实践是提升面试成功率的关键。

面了字节的Java后端,其实面试之前是有点慌的,最近一直在准备论文,基本没怎么复习,偶尔帮同学做做题会看一看,基本上都是用到了再去查资料学习。所以字节这次面试称为过客局也不为过。面试完心里拔凉拔凉的,这件事告诉我们的教训是:第一还是要认真复习,多刷刷题,多练练手,编程题因为用了牛客网,根本没用提醒和代码补全,我直接数组定义都没写对;第二就是简历问的很细,最好及时复盘一下,很多知识重在平时积累。下面回顾一下面试问题:

1.先问用过什么数据库,然后问到数据库的索引,让根据抖音的关注列表设计一个数据库结构

当时回答了Mysql,介绍了一下项目用的索引,因为使用的不是很多也差不多忘记了,所以面试官举了个例子让我分析。抖音的关注列表我当时是设计了关注用户的ID和被关注用户的ID、头像、昵称和关注时间戳这几个。考虑到两个ID都是外键,查询需要联表,所以加了头像和昵称,也说了这样会快但是会造成信息不一致。然后面试官问如何加索引,希望得到时间戳排序的结果。

先来科普,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她,则与在表中搜索所有的行相比,索引有助于更快地获取信息。索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种,聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的,而非聚簇索引就不一样了;聚簇索引能提高多行检索的速度,而非聚簇索引对于单行的检索很快。根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引。

感觉索引做不了排序,所以就只在ID上加了主键索引,想的是查表也是根据ID作为where条件。排序的话使用order by直接排就行,应该也不需要索引(学艺不精的狗头)

2.一道设计题,要求给定一个输入:

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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