2024都快过完了,这一年的Android 面经该出来了,2024面试

2024这一年的Android面经汇总(百度、腾讯、滴滴 各行各样都会淘汰一些能力差的,不仅仅是IT这个行业,所以,不要被程序猿是吃青春饭等等这类话题所吓倒,也不要觉得,找到一份工作,就享受安逸的生活,你在安逸的同时,别人正在奋力的向前跑,这样与别人的差距也就会越来越遥远,加油,希望,我们每一个人,成为更好的自己。BAT大厂面试题、独家面试工具包,资料包括 数据结构、Kotlin、计算机网络、Framework源码、数据结构与算法、小程序、NDK、Flutter本文已被。 阅读详情
字节跳动

1.你们的项目中有什么难点?

2.你们项目的稳定性如何?有做过什么稳定性优化的工作?

3.WebView性能优化做过什么工作?

4.AIDL in out oneWay代表什么意思?

5.线程池了解多少?拒绝策略有几种,为什么有newSingleThread

6.跨进程通信了解多少?管道了解吗?

7.协程介绍一下,讲一个协程的scope与context,协程的+号代表什么

8.Handler休眠是怎样的?epoll的原理是什么?如何实现延时消息,如果移除一个延时消息会解除休眠吗?

9.算法斐波那契台阶

10.手写生产者消息者模型

11.IdleHandler应用场景

字节跳动2面

1.自定义圆角图片

2.自定义LinearLayout,怎么测量子View宽高

3.setFactory和setFactory2有什么区别?

4.插件化换肤方案

5.插件化的原理,startActivity hook了哪个方法

6.手势操作ActionCancel后怎么取消

7.怎么优化xml inflate的时间,涉及IO与反射。了解compose吗?

8.算法题:二叉树的每一层最左边节点

9.RecyclerView 缓存结构,RecyclerView预取,RecyclerView局部刷新

11.setOnTouchListener,onClickeListener和onTouchEvent的关系

腾讯

1.介绍一下你们项目的架构

2.Rxjava是怎么实现线程切换的

3.Rxjava自定义操作符

4.ARouter的原理

5.ARouter怎么实现接口调用

6.ARouter怎么实现页面拦截

7.MVP怎么处理内存泄漏

8.OkHttp怎么实现连接池

9.如果让你来实现一个网络框架,你会考虑什么

10.你做过什么性能优化的工作

11.热修复的原理,资源的热修复的原理,会不会有资源冲突的问题

12.ViewPager中嵌套ViewPager怎么处理滑动冲突

13.android源码中有哪些设计模式

14.说说binder机制的原理

腾讯二面

1.为什么考虑换一份工作?

2.在你们公司这几年感觉怎么样?

3.技术选型上,为什么这么考虑?从开发效率,产品性能,产品质量,产品体验等方面考虑

4.你们的产品为什么被砍掉,从哪方面考虑

5.在这几年里,你有做过什么觉得最有价值的工作

6.你还有什么要问我的吗?目前有几个offer,倾向性是怎样的?

B站

1.一个大致有序的数组如何排序,最快时间复杂度

2.如果叫你实现,你会怎样实现一个多主题的效果

3.如何自定义实现一个FlexLayout

4.tinker的原理是什么,还用过什么热修复框架,robust的原理是什么?

5.说说你对注解的了解,是怎么解析的

6.synchronized是公平锁还是非公平锁,ReteranLock是公平锁吗?是怎么实现的

7.泛型是怎么解析的,比如在retrofit中的泛型是怎么解析的

8.mvp与mvvm的区别,mvvm怎么更新UI,databinding用得多吗,databinding的原理?

9.kotlin ?的原理

10.在项目中有直接使用tcp,socket来发送消息吗

11.如何在网络框架里直接避免内存泄漏,不需要在presenter中释放订阅

12.生命周期都是通过什么调用的?有用过AIDL吗?

13.讲一下RecyclerView的缓存机制,滑动10个,再滑回去,会有几个执行onBindView

14.如何实现RecyclerView的局部更新,用过payload吗,notifyItemChange方法中的参数?

15.讲讲LinkedHashMap的数据结构

16.put post有什么区别

17.A Activity打开B Activity的生命周期变化,会有什么方法打断吗?

18.Fragment hide show生命周期变化

19.Fragment replace生命周期变化

B站二面

1.为什么考虑换工作

2.屏幕适配做过什么工作?

3.你们网络框架用的什么?为什么?

4.如果让你来开发B站的一个页面,哪一个页面可以很快入手

5.性能优化你做过什么工作?

6.h5与native通信你做过什么工作?

7.插件化的主要优点和缺点是什么?

8.你觉得B站目前的APP有什么问题?

9.如果产品要求你开发一个音频播放功能,你会怎么着手?预计会有什么坑?

10.ViewPager切换Fragment什么最耗时?

11.线程间同步的方法

12.锁之间的区别

B站三面

1.介绍一下你自已和项目

2.说说为什么考虑离职

3.说说对你们原来公司的印象

4.为什么想来B站?你在B站上常常在看什么?

5.期望薪资是多少?

6.你对搬到上海有什么想法?

网易云音乐

1.ViewPager2原理

2.LifeCycle的原理是怎样的?

3.ViewModel为什么在旋转屏幕后不会丢失状态

4.Drawable与View有什么区别,Drawable有哪些子类

5.属性动画更新时会回调onDraw吗?

6.OkHttp网络拦截器,应用拦截器?OKHttp有哪些拦截器,分别起什么作用

7.自定义实现一个九宫格如何实现

8.PathClassLoader与DexClassLoader有什么区别

9.这些年有做一些什么比较难的工作?

10.编译时注解与运行时注解,为什么retrofit要使用运行时注解?什么时候用运行时注解?

11.kotlin lazy使用,lazy viewmodel

12.有没有看一下Google官方的ViewModel demo

13.ViewModel在Activity初始化与在Fragment中初始化,有什么区别?

14.kotlin与Java互相调用有什么问题?

15.retrofit怎么做post请求

16.界面优化的一些方法,ConstraintLayout实现三等分,ConstraintLayout动画.

17.CoordinatorLayout自定义behavior,可以拦截什么?

网易云音乐二面

1.你们的项目中做过什么比较难的工作?

2.视频播放,一个player怎么实现预加载,避免loading

2.webView加载本地图片,如何从安全方面考虑

3.http1.0,http1.1,http1.2有什么区别

4.https与http有什么区别

5.有用过什么加密算法?AES,RAS什么原理?

6.android跨进程通信了解吗?共享内存用过吗?binder怎么验证pid?binder驱动了解吗?

7.SharedParence可以跨进程通信吗?如何改造成可以跨进程通信的.commit和apply的区别.

8.Seriazable与Parceable的区别

9.Bundle是什么数据结构?利用什么传递数据

10.Jvm的内存结构,Jvm的垃圾回收,方法区有什么东西?

11.h5与native交互,webView.loadUrl与webView.evaluateUrl区别

网易云音乐三面

1.有没有做过什么WebView秒开的一些优化

2.你们的项目中有什么难点?

3.native如何对h5进行鉴权,让某些页面可以调,某些页面不能调

4.有看过哪些框架的源码吗?

5.viewModel是怎么实现双向数据绑定的?

6.viewModel怎么实现自动处理生命周期?

7.图片加载优化有什么经验吗?

8.viewpager切换掉帧有什么处理经验?

9.一个wrap_content的ImageView,加载远程图片,传什么参数裁剪比较好?

10.两个getDrawable取得的对象,有什么区别?

11.补间动画与属性动画的区别,哪个效率更高?

12.jsBridge实现方式

13.平常是怎么了解一些新知识与业界动态的,最近有什么印象深刻的文章

14.平常抓包用什么工具?

15.Mvp与Mvvm有什么区别?

滴滴一面

1.JVM类加载机制了解吗,类什么时候会被加载?类加载的过程具体生命周期是怎样的?

2.Handler内存泄漏的GCRoot是什么?

3.动画里面用到了什么设计模式?

4.OkHttp里面用到了什么设计模式?

5.OkHttp连接池是怎么实现的?里面怎么处理SSL?

6.泛型为什么要擦除?kotlin的泛型了解吗?泛型的pecs原则

7.同步屏障

8.性能优化做过什么工作?

9.RecyclerView的缓存结构是怎样的?缓存的是什么?cachedView会执行onBindView吗?

10.RecyclerView嵌套RecyclerView,NestScrollView嵌套ScrollView滑动冲突

11.ViewGroup在Action_Move时onIntercept返回true,事件怎么传递

12.Launcher启动图标,有几个进程?

13.JMM可见性,原子性,有序性,synchronized可以保证什么?

14.源码中有哪里用到了AtomicInt

15.AQS了解吗?

16.Activity内LinearLayout红色wrap_content,包含View绿色wrap_content,求界面颜色

17.ViewModel的使用中有什么坑?

18.有用DSL,anko写过布局吗?

19.HashMap查找的时间复杂度是多少?

20.阿里编程规范不建议使用线程池,为什么?

21.四种线程池原理?

22.了解哪些算法?

23.IdleHandler用过吗?

滴滴二面

1.如何封装一个字符串转数字的工具类

2.如何求当前Activity View的深度

3.多进程怎么实现?如果启动一个多进程APP,会有几个进程运行?

4.反射可以反射final修饰的字段吗?

5.Activity与AppCompactActivity区别,Activity会打包到包里面去吗?

6.如何让两个线程循环交替打印

7.怎么中止一个线程,Thread.Interupt一定有效吗?

8.动画连续调用的原理是什么?

9.做过一些SDK的操作吗?

10.协程可以在Java项目中使用吗?

11.SharedPreference原理?读取xml是在哪个线程?

12.了解APK打包的过程吗?

13.class文件的组成?常量池里面有什么内容?

14.自动装箱发生在什么时候?编译期还是运行期

15.bugly日志收集的原理是什么?

16.启动优化做过什么工作?如果首页就要用到的初始化?

17.DataBinding原理

滴滴3面

1.插件化的原理是什么?有没有什么非运行时插件化的解决方案?

2.ARouter的原理是怎样的?注解处理器是处理java还是字节码

3.java和字节码有什么区别?

4.kotlin空安全的原理是什么?

5.性能优化做过什么工作?有用过什么工具?有没有精确测量的工具?

6.kotlinc与javac编译字节码有什么区别?

7.你在团队中是怎样一个角色?

8.你有没有做什么推进项目的工作

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Android工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Android移动开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上Android开发知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip204888 (备注Android)
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最后:学习总结——Android框架体系架构知识脑图(纯手绘xmind文档)

学完之后,若是想验收效果如何,其实最好的方法就是可自己去总结一下。比如我就会在学习完一个东西之后自己去手绘一份xmind文件的知识梳理大纲脑图,这样也可方便后续的复习,且都是自己的理解,相信随便瞟几眼就能迅速过完整个知识,脑补回来。

下方即为我手绘的Android框架体系架构知识脑图,由于是xmind文件,不好上传,所以小编将其以图片形式导出来传在此处,细节方面不是特别清晰。但可给感兴趣的朋友提供完整的Android框架体系架构知识脑图原件(包括上方的面试解析xmind文档)

除此之外,前文所提及的Alibaba珍藏版 Android框架体系架构 手写文档以及一本 《大话数据结构》 书籍等等相关的学习笔记文档,也皆可分享给认可的朋友!

——感谢大家伙的认可支持,请注意:点赞+点赞+点赞!!!

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
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完整个知识,脑补回来。

下方即为我手绘的Android框架体系架构知识脑图,由于是xmind文件,不好上传,所以小编将其以图片形式导出来传在此处,细节方面不是特别清晰。但可给感兴趣的朋友提供完整的Android框架体系架构知识脑图原件(包括上方的面试解析xmind文档)
[外链图片转存中…(img-qwQDSuh2-1712677871774)]

除此之外,前文所提及的Alibaba珍藏版 Android框架体系架构 手写文档以及一本 《大话数据结构》 书籍等等相关的学习笔记文档,也皆可分享给认可的朋友!

——感谢大家伙的认可支持,请注意:点赞+点赞+点赞!!!

一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎扫码加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
[外链图片转存中…(img-MNrpEkfd-1712677871774)]

2024年华为Android面经,5年老安卓面试竟然被这3道Android基础题难倒了 我们在学技术的时候,如果没有注重搭建知识框架的话,学到后期的话你就会遇到一个问题,就是会感觉到自己之前学习的知识很乱,不成系统,再加上行业技术更新很快,越往后自己学习的知识会越来越多,而之前的学习又是零散的自己没有整理的,你就会感觉自己所掌握的这些知识是散乱的。就好像很多点,线可能已经连接成了,但是就是组不成一个面。当我们做一个大一点的项目,需要熟练用到很多相关技术面,甚至会用到组件化技术。如果你长期只使用一些常用的技术点,那么你可能还有很长一段时间要待在小公司搬运代码了。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

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Android 开发入门实践(二):Kotlin 空安全,从可空类型到安全访问

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