面试题2

1 int a = -1;

unsigned int b = a;

cout<<b;

有符号类型和无符号类型进行运算的时候，都会转换为无符号类型，-1在内存中以补码形式表示是全1，那么变为无符号类型也就是2^32-1.

很多陷阱都是设置在有符号无符号类型转换中，包括赋值运算法，关系运算符等等。

拓展：最大的正数加1变为最小的负数，最小的负数减1变为最大的正数。

 

补码减法

补码的减法就是这个数的相反数的加法。

比如 7 - 6, 就等于7 + (-6).

7的补码为000001116的补码为00000110

6的相反数11111010连同符号位各位取反加一，和7相加等于00000001

2 为什么要进行内存对齐

1、平台原因(移植原因)：不是所有的硬件平台都能访问任意地址上的任意数据的；某些硬件平台只能在某些地址处取某些特定类型的数据，否则抛出硬件异常。

2、性能原因：数据结构(尤其是栈)应该尽可能地在自然边界上对齐。原因在于，为了访问未对齐的内存，处理器需要作两次内存访问；而对齐的内存访问仅需要一次访问。

每个特定平台上的编译器都有自己的默认“对齐系数”(也叫对齐模数)。程序员可以通过预编译命令#pragma pack(n)，n=1,2,4,8,16来改变这一系数，其中的n就是你要指定的“对齐系数”。

3 C++通过new 和delete进行内存管理，如果new一个对象，这个对象中成员变量还是对象的话，那么当delete这个对象的时候，还需要对成员对象进行操作吗

答：不需要，因为每个类都会有析构方法，如果类中包含其他的类对象，在当前对象析构之前，就会调用成员的析构方法。构造的时候也是要调用成员构造方法。

 4 数据库索引http://baike.baidu.com/view/2079871.htm

对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。

索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。

下层所用的数据结构是B树http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html

B树 即二叉搜索树：

       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；

       2.所有结点存储一个关键字；

       3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；

B-树

       是一种多路搜索树（并不是二叉的）：

       1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2；

       2.根结点的儿子数为[2, M]；

       3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]；

       4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）

       5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；

       6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；

       7.非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的

子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树；

       8.所有叶子结点位于同一层；

B-树的特性：

       1.关键字集合分布在整颗树中；

       2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；

       3.搜索有可能在非叶子结点结束；

       4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

       5.自动层次控制；

 

B+树

       B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

       1.其定义基本与B-树同，除了：

       2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

       3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树

（B-树是开区间）；

       5.为所有叶子结点增加一个链指针；

       6.所有关键字都在叶子结点出现；

B+的特性：

       1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好

是有序的；

       2.不可能在非叶子结点命中；

       3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储

（关键字）数据的数据层；

       4.更适合文件索引系统；