《网易2013技术类笔试题(java开发方向+移动平台开发)》

网易2013技术类笔试题(java开发方向+移动平台开发)

 

今天晚上参加了网易的笔试,好不容易进了笔试,结果考得跟屎一样。
说说今天的考场情况吧。在广州大学城华工参加的笔试,晚上6:30开始到8:30。观察了一下周边的考场,人数不多,很安静。跟腾讯那混乱的场面,网易做得好多了。这里我想是因为网易在网上审核阶段就已经很认真地筛选了一部分人,我身边的好几个技术不错的同学都被刷了,所以,提醒以后网上网易的同学,一定要认真对待网申。看了看考场外的名单,同我一个方向的只有十个人,其他可能是分配到了其他考场吧,觉得不可能那么少人呀,因为这样分配可以有效的错开应聘相同岗位的同学,避免抄袭。这一点又比腾讯做得好多了。我今晚的笔试,左右两边是HR管培生方向的,大家都没有办法作弊。总的感觉网易的笔试很正规,公平公正。有高考的感觉。我还留意到,监考的挂着智联招聘的工作证,应该是委托智联招聘办的笔试。
说一下今晚的题目吧。我看能记得起多少。不够坑爹的是,笔试题目是纯技术的,没有网上分享的一些题目有什么文学题、推理题。害了浪费时间去准备。 ̄□ ̄||
第一部分:计算机基础(选择题都是多选题)
1、选择题:按照e1、e2、e3、e3、的顺序进栈,出栈的顺序可能是下面的哪种?
选项记不清了,但是很容易,只要从A到D去验证答案的顺序是否正确就行。我全选。这样的题目其他公司也考过很多次。
2、中缀表达X=A+B*(C-D)/E式转后缀表达式。
选项四个,但是貌似只有一个正确的。有些选项是把中序进行变形,应该是移项之后再求后缀的。
3、问以下排序算法哪些是不稳定的。
       A 快速排序    B堆排序   C哈希排序  D冒泡排序 E  合并排序 
答案是:ABC(我选漏了B,悲剧呀)
4、(填空题)一个四叉树、有n个结点,每个结点都有四个指向它的四个孩子的指针,那么在这4n个指针中,空指针有多少个______。
5、(写程序)实现斐波纳契数列,写一个算法求数列的第n项的值。给出算法复杂度,尽量高效。
我是这样实现的,不知道是不是最优。

  1. /**
  2. * 输出Fibonacci数列的第n个数。
  3. * @param n
  4. * @return
  5. */
  6. public static int Fibonacci(int n){
  7. if(0<n && n<3){
  8. return 1;
  9. }else{
  10. return Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2);
  11. }
  12. }

复制代码


第二部分:程序设计 

这些题目有些是读程序的,我记不住那么多。考了很多操作系统方面的,java的多线程、IO操作、集合框架是重点呀。
1、网易的邮箱有@126.com、@136@.com、@yeah.net 。用户名长度6~18,以字母开头,不区分大小写,其他可以是任意字母或数字。以下正则表达式哪个能正确检查账号的正确性。
选项记不清。但是不难,大家应该也可以写出来。
2、一段程序问输出什么。




运行一下,结果是0。记住,>>运算符的优先级比+低,也就是c = 5>> (2+10) >>2;  

3、说说HashMap和TreeMap的区别? 还有不是很记得是哪两个类的区别了,反正也是集合框架里面的。

4、关于I/O流操作的。给出了四种情况,然后使用I/O流体系内提供的类写出正确的实现组合。题目提供了很多操作流的类,我不一一写出了,附上一张网上找的图片。

       1) 文件的路径:D:\file\test.txt ,读取改文件,并从该文件中按行获取内容(好像是这样表述的);

        2)文件的路径:D:\file\test.data  ,是字节数据,读取该文件并按行输出内容;

3)str是很长的字符串……忘记了……

4)…………






倒数第二题:实现序列化接口Serialize的时候,如果不指定serialVersionUID 的值,编译时就会出现警告,为什么?什么情况下需要修改serialVersionUID 的值?

 参考:序列化运行时使用一个称为 serialVersionUID 的版本号与每个可序列化类相关联,该序列号在反序列化过程中用于验证序列化对象的发送者和接收者是否为该对象加载了与序列化兼容的类。如果接收者加载的该对象的类的 serialVersionUID 与对应的发送者的类的版本号不同,则反序列化将会导致 InvalidClassException。可序列化类可以通过声明名为 "serialVersionUID" 的字段(该字段必须是静态 (static)、最终 (final) 的 long 型字段)显式声明其自己的 serialVersionUID:






  ANY-ACCESS-MODIFIER static final longserialVersionUID = 42L;






  如果可序列化类未显式声明 serialVersionUID,则序列化运行时将基于该类的各个方面计算该类的默认 serialVersionUID 值,如“Java(TM) 对象序列化规范”中所述。不过,强烈建议 所有可序列化类都显式声明 serialVersionUID 值,原因计算默认的 serialVersionUID 对类的详细信息具有较高的敏感性,根据编译器实现的不同可能千差万别,这样在反序列化过程中可能会导致意外的 InvalidClassException。因此,为保证 serialVersionUID 值跨不同 java 编译器实现的一致性,序列化类必须声明一个明确的 serialVersionUID 值。还强烈建议使用 private 修改器显示声明 serialVersionUID(如果可能),原因是这种声明仅应用于立即声明类 -- serialVersionUID 字段作为继承成员没有用处。

6、最后一题(题目好长):一个系统有多个定时任务,设计一种数据结构用来存储这些任务。考虑定时任务的添加、删除和触发。有10000个任务的时候,分析这种数据结构的性能。(大概是这样的意思)。

我写了一个散列表。类似于HashMap的结构。我的理解是,在添加、删除和触发的操作中,触发更重要一些。因为定时要准确,触发的延时就决定了定时的准确性。而触发操作我理解成是查找操作,找需要唤醒的那个定时。而哈希查找性能是最理想的。不知道我这样的理解是否正确,求指导。

 

其他的题目我都不记得了。


来源:http://blog.youkuaiyun.com/kavensu/article/details/8058155

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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