同伙过去口试激发我要说的一个小话题

本文通过一个面试中常见的算法题目——非递归方式构建单链表,探讨了链表构建过程中的内存分配机制,并解释了引用类型内存分配如何影响链表节点之间的连接。
起初QQ上我就用递归和非递归的情势构建单链表答复了他,先给了一个递归的版本,这个没成绩,能够消化,而后给了一个非递归的版本,看了以后就扛不住了。

在许多家公司口试,也包括在携程,大多都会被问到一些算法的成绩,此中机票事业部的口试,基本上算是算法成绩的重灾区,没方法,有几个引导爱好用数据布局来考人家,此中包括一些罕见数据布局的繁杂度和手写一些算法,好比快排,单链表等等,头几天我一个保举过去的同伙膝盖就被中了一箭。


  标题就不方便详细说了,第一小问便是用非递返来构建一个单链表,咱们晓得构建单链表能够说是学数据布局的基本功,一说到用链式布局,它跟递归又有了千头万绪的接洽,许多链式的成绩,咱们用递归就能够轻轻松松的办理,险些不需要动一下头脑,然则假如用非递归的话,那就轻微比递归要繁杂一点了,最少会多考一个援用范例内存分派的成绩。

这个非递归不理解的处所在于暂时变量temp,提出的成绩便是为何:“temp.next=node” 以后,head的值发生了转变?我想之所以不能理解,绝逼是对援用范例的内存分派不了解,而这个非递归版本恰好便是用援用范例这个内存分派技能来完成 ”非递归构建单链表“。。。为了不让他人踩上这个坑,我照样大概说一下流程,大概是如许的,当咱们在new一个援用范例的时刻,CLR就要盘算实例字段和一切基类上的实例字段的巨细,而后再在堆上分派正当的内存块,末了把堆上的内存块的首地点保留在栈下面。


能够看到这时刻instance4就布局到了instance3以后,同时temp.next曾经是保留instance4的内存地点,这一些操尴尬刁难head来讲都是通明的,它也不论前面怎样操纵,当你遍历head的时刻会惊异的发明竟然我的链表中多了一个instance4,这个也便是同伙怀疑的处所,假如看到这个内存分派图的话,大概会名顿开,固然这篇博文没什么技巧含量,也是本身暂时有感而发。

递归参考:http://www.xafuda.cn/article/xyft.html

http://www.dayuji1000.com/vrtechnews/1010.html


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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