互联网大厂Java面试实录:严肃面试官VS水货程序员谢飞机的爆笑对决

互联网大厂Java面试实录:严肃面试官VS水货程序员谢飞机的爆笑对决

第一轮:Java基础与集合框架

面试官:谢飞机同学,我们先从基础开始。请说一下ArrayList和LinkedList的区别?

谢飞机:这个简单!ArrayList就是数组列表,LinkedList就是链表列表。一个用数组存,一个用链表存,就像一个是排队买奶茶,一个是随便坐座位。

面试官:(点头)不错,回答得挺形象。那HashMap的底层实现原理是什么?

谢飞机:HashMap啊,就是键值对嘛!put进去,get出来。底层嘛...好像是用了什么哈希表,具体就是数组加链表,JDK8以后还加了红黑树,防止链表太长影响性能。

面试官:(满意)很好,看来基础不错。那你能说说ConcurrentHashMap是如何保证线程安全的吗?

谢飞机:这个...呃...它用了synchronized?不对,好像是用了CAS?还是什么分段锁?反正就是各种锁来锁去,让多个线程不会同时修改同一个东西。

面试官:(皱眉)回答得有点模糊,我们继续。

第二轮:多线程与JVM

面试官:来说说线程池的核心参数和工作原理。

谢飞机:线程池就是管理线程的池子嘛!核心参数有corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime什么的。工作原理就是来了任务先看核心线程忙不忙,不忙就处理,忙了就放队列,队列满了就创建新线程...

面试官:(点头)基本正确。那JVM内存结构了解吗?说说堆和栈的区别。

谢飞机:堆是放对象的,栈是放方法调用的。堆大栈小,堆共享栈私有。垃圾回收主要回收堆,栈自动回收。

面试官:不错。那G1垃圾收集器的工作机制是怎样的?

谢飞机:G1啊...这个...好像是分区域收集?把堆分成很多region,然后优先收集垃圾多的region?具体怎么操作我就记不太清了...

面试官:(摇头)概念理解不够深入。

第三轮:框架与中间件

面试官:Spring的IoC和AOP能解释一下吗?

谢飞机:IoC就是控制反转,把对象的创建交给Spring容器管理。AOP是面向切面编程,比如日志、事务这些横切关注点可以统一处理。

面试官:很好。那SpringBoot的自动配置原理是什么?

谢飞机:自动配置就是...@EnableAutoConfiguration注解,然后会扫描classpath下的配置,根据条件自动配置Bean。

面试官:不错。最后问一个,Redis的持久化机制有哪两种?区别是什么?

谢飞机:Redis持久化...有RDB和AOF?RDB是快照,AOF是日志。区别嘛...RDB恢复快但可能丢数据,AOF更安全但文件大恢复慢?

面试官:好的,今天的面试就到这里。请回去等我们的通知。


技术问题详细答案解析

1. ArrayList vs LinkedList

ArrayList:基于动态数组实现,随机访问快(O(1)),但插入删除慢(需要移动元素) LinkedList:基于双向链表实现,插入删除快(O(1)),但随机访问慢(需要遍历)

2. HashMap底层原理

  • 数组+链表+红黑树(JDK8+)
  • 通过hash算法确定数组下标
  • 解决哈希冲突:链表法
  • 当链表长度>8时转为红黑树
  • 扩容机制:负载因子0.75,扩容为2倍

3. ConcurrentHashMap线程安全

  • JDK7:分段锁(Segment)
  • JDK8:CAS+synchronized
  • 数组节点使用volatile保证可见性
  • put操作:CAS尝试,失败则synchronized锁住链表头

4. 线程池核心参数

  • corePoolSize:核心线程数
  • maximumPoolSize:最大线程数
  • keepAliveTime:非核心线程空闲时间
  • workQueue:任务队列
  • ThreadFactory:线程工厂
  • RejectedExecutionHandler:拒绝策略

5. JVM内存结构

:对象实例、数组,被所有线程共享 :线程私有,存储局部变量、方法调用 方法区:类信息、常量、静态变量 程序计数器:当前线程执行的字节码行号

6. G1垃圾收集器

  • 将堆划分为多个Region
  • 优先回收垃圾最多的Region
  • 可预测的停顿时间
  • 标记-整理算法
  • 适合大内存应用

7. Spring IoC和AOP

IoC:控制反转,依赖注入,Bean生命周期管理 AOP:面向切面编程,通过代理模式实现横切关注点

8. SpringBoot自动配置

  • @EnableAutoConfiguration启用
  • spring.factories文件中配置自动配置类
  • @Conditional条件注解控制配置生效
  • 自动配置Bean和属性

9. Redis持久化

RDB:定时快照,二进制文件,恢复快,可能丢数据 AOP:追加日志文件,每条写操作记录,数据安全,文件大恢复慢

10. 其他重要知识点

  • 多线程:线程状态、锁机制、线程通信
  • JVM:类加载机制、垃圾回收算法、性能调优
  • Spring:Bean作用域、事务管理、MVC原理
  • MySQL:索引优化、事务隔离级别、锁机制
  • 设计模式:单例、工厂、代理、观察者等
  • 分布式:Dubbo服务治理、RabbitMQ消息队列、xxl-job定时任务

通过系统学习这些技术点,可以全面提升Java开发能力,为互联网大厂面试做好充分准备。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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