【Java进阶营】常被问到的十个Java面试题

2023Java最常问10道面试题(详解版) 深拷贝和浅拷贝是用来描述对象或者对象数组这种引用数据类型的复制场景的。浅拷贝,(如图)就是只复制某个对象的指针,而不复制对象本身。这种复制方式意味着两个引用指针指向被复制对象的同一块内存地址。深拷贝,(如图)会完全创建一个一模一样的新对象,新对象和老对象不共享内存,也就意味着对新对象的修改不会影响老对象的值。在Java里面,无论是深拷贝还是浅拷贝,都需要通过实现Cloneable接口,并实现clone()方法。然后我们可以在clone()方法里面实现浅拷贝或者深拷贝的逻辑。 阅读详情

1. 以满分十分来评估自己——你有多擅长 Java?

如果你并不完全确信你自己或是你对 Java 的熟练程度,那么这会是一个非常棘手的问题。如果有这种情况,你应该把打分调低一点。之后,你大概会得到与你承认的水平相符的问题。因此,假如你给自己满分,却不能回答一个有点难的问题,那将会对你不利。

2. 阐述 Java 7 和 Java 8 的区别。

实话说,两者有很多不同。如果你能列出最重要的,应该就足够了。你应该解释 Java 8 中的新功能。

你应该知道以下几个重点:

  • lambda 表达式,Java 8 版本引入的一个新特性。lambda 表达式允许你将功能当作方法参数或将代码当作数据。lambda 表达式还能让你以更简洁的方式表示只有一个方法的接口 (称为函数式接口) 的实例。
  • 方法引用,为已命名方法提供了易于阅读的 lambda 表达式。
  • 默认方法,支持将新功能添加到类库中的接口,并确保与基于这些接口的旧版本的代码的二进制兼容性。
  • 重复注解,支持在同一声明或类型上多次应用同一注解类型。
  • 类型注解,支持在任何使用类型的地方应用注解,而不仅限于声明。此特性与可插入型系统一起使用时,可增强对代码的类型检查。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫:1253431195(里面有大量的面试题及答案)里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多

3. 你了解哪些集合类型?

你应该知道以下几个最重要的类型:

  • ArrayList
  • LinkedList
  • HashMap
  • HashSet

之后,你可能会被问到这样一些问题,比如何时应该使用此种特定类型,它比其他的好在哪里,它是怎么存储数据的以及隐匿在其后的数据结构是什么。

最好的方法是尽可能多地了解这些集合类型,因为这类问题几乎是无穷尽的。

4. Object 类包含哪些方法?

这是一个非常常见的问题,用来确定你对基础知识的熟悉程度。以下是每个对象都具有的方法:

在 java.lang 包中,Object 类位于类层次结构的顶端。每个类都是 Object 类直接或间接的子类。你使用或编写的每个类都继承了 Object 类中的实例方法。你并不需要使用这些方法中的任何一种,但是,如果你选择这样做,则可能需要用你的类的特定代码来重写这些方法。以下是本节所讨论的从 Object 类中继承的方法:

  • protected Object clone() throws CloneNotSupportedException 创建并返回此对象的副本。
  • public boolean equals(Object obj) 判断另一对象与此对象是否「相等」。
  • protected void finalize() throws Throwable 当垃圾回收机制确定该对象不再被调用时,垃圾回收器会调用此方法。
  • public final Class getClass() 返回此对象的运行时类。
  • public int hashCode() 返回此对象的散列码值。
  • public String toString() 返回此对象的字符串表示形式。

Object 类的 notify,notifyAll 和 wait 方法都在同步程序中独立运行线程的活动方面发挥了作用,这将在后面的课程中讨论,在此不做介绍。其中有五种方法:

  • public final void notify()
  • public final void notifyAll()
  • public final void wait()
  • public final void wait(long timeout)
  • public final void wait(long timeout, int nanos)

5. 为什么 String 对象是不可变的?

  1. [字符串池]之所以可能,就是因为字符串在 Java 中是不可变的。由此 Java 运行时环境节省了大量堆空间,因为不同的 String 变量可以引用池中的同一 String 变量。如果 String 不是不可变的, 则字符串驻留([String interning])将是不可能的,因为一旦任一变量更改所引用的String对象的值,它也会反映在其他变量中。
  2. 如果字符串不是不可变的,那么它可能会对应用程序造成严重的安全威胁。例如,数据库用户名和密码都作为 String 传递以获取数据库连接,[Socket 编程]主机和端口信息也是如此。由于字符串是不可变的,因此其值不能被更改。否则,任何黑客都可以篡改其引用的值,这会导致应用程序中的安全问题。
  3. 由于 String 是不可变的,因此它对与[多线程处理]来说是安全的,并且可以在不同的线程之间共享单个 String 实例。这避免了为线程安全使用同步;字符串是隐式线程安全的。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫:1253431195(里面有大量的面试题及答案)里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多
  4. 字符串被用在 Java 类加载器中,其不可变性为[类加载器]加载正确的类提供了安全性。否则的话,请考虑这样一个危险的情况,在你尝试加载 java.sql.Connection类时,你引用的值却被更改为 myhacked.Connection,并且它能对数据库执行你不需要的操作。
  5. 由于 String 是不可变的,因此在它被创建时其散列码就被缓存,不需要再次计算。这使得它成为映射中键的理想对象,它的处理速度比其他HashMap键类型快。这就是为什么 String 是 HashMap中最常用的键类型。

6. final,finally,和 finalize 三者之间有什么不同?

这是我最喜欢的问题。

  • final 关键字用于在多个语境下定义只能分配一次的实体。
  • finally 代码块是用于执行重要代码 (如关闭连接、流等) 的代码块。无论是否处理异常,finally 代码块总会被执行。finally 代码块紧随 try 代码块或 catch 代码块。
  • 这是在删除或销毁对象之前垃圾回收器总会调用的方法,该方法使得垃圾回收机制能够执行清理活动。

7. 什么是菱形继承问题?

菱形继承问题反映了为什么在 Java 中我们不被允许实现多继承。如果有两个类共同继承一个有特定方法的超类,那么该方法会被两个子类重写。然后,如果你决定同时继承这两个子类,那么在你调用该重写方法时,编译器不能识别你要调用哪个子类的方法。

image

我们把这个问题称为 菱形继承问题 。上图对它作了说明,它也得名于此。

8. 如何使一个类不可变?

我认为这是一个相当困难的问题。您需要对类进行多次修改,以实现不可变性:

  1. 将类声明为 final,使其无法被继承。
  2. 所有域都用 private 修饰,不允许直接访问。
  3. 不提供变量的 setter 方法。
  4. 所有可变域都用 final 修饰, 使它的值只能分配一次。
  5. 通过构造函数执行深克隆初始化所有域。
  6. 对 getter 方法获取的对象执行克隆以返回副本,而不是返回实际的对象引用。

9. 什么是单例模式?

单例模式是指一个类仅允许创建其自身的一个实例,并提供对该实例的访问权限。它包含静态变量,可以容纳其自身的唯一和私有实例。它被应用于这种场景——用户希望类的实例被约束为一个对象。在需要单个对象来协调整个系统时,它会很有帮助。在此我向大家推荐一个架构学习交流圈。交流学习指导伪鑫:1253431195(里面有大量的面试题及答案)里面会分享一些资深架构师录制的视频录像:有Spring,MyBatis,Netty源码分析,高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理,JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备的知识体系。还能领取免费的学习资源,目前受益良多

10. 什么是依赖注入?

这是你必须知道的首要问题, 无论你是使用 Java EE 还是 Spring 框架。你可以看看我的文章,其中进一步地解释了这一点: [什么是依赖注入?]

总结

希望我可以帮助到你!如果你有关于这个话题的类似经验,或者有一些成功的故事,不要犹豫,在下面的评论区中分享它们。

Java经典面试题总结(附答案) 所谓反射,是java在运行时进行自我观察的能力,通过class、constructor、field、method四个方法获取一个类的各个组成部分。在Java运行时环境中,对任意一个类,可以知道类有哪些属性和方法。这种动态获取类的信息以及动态调用对象的方法的功能来自于反射机制。序列化就是一种用来处理对象流的机制。将对象的内容流化,将流化后的对象传输于网络之间。 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")

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【Java进阶营】15个Java面试题含答案

在任何Java面试当中多线程和并发方面的问题都是必不可少的一部分。如果你想获得更多职位,那么你应该准备很多关于多线程的问题。 他们会问面试者很多令人混淆的Java线程问题。面试官只是想确信面试者有足够的Java线程与并发方面的知识,因为候选人中有很多只浮于表面。现在引用Java5并发包关于并发工具和并发集合的问题正在增多。那些问题中ThreadLocal、Blocking Queue、Counting Semaphore和ConcurrentHashMap比较流行。 15个Java多线程面试题及回答 1

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jvm大志
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