计算机系统知识
- 计算机硬件基础
1.1 计算机组成原理
• 中央处理器（CPU）：
o CPU是计算机的核心部件，负责执行指令并进行算术与逻辑运算。它由控制单元、运算单元和寄存器组组成。
o 控制单元（CU）：负责从内存中提取指令、解码并执行这些指令，协调各个部件工作。
o 运算单元（ALU）：负责算术运算和逻辑运算。
o 寄存器组：用于临时存储数据和指令，常见寄存器有通用寄存器、程序计数器（PC）、指令寄存器（IR）。
• 内存和外部存储器：
o 内存（主存储器）：用于临时存储正在使用的数据和程序。主存储器是易失性的（如RAM），当计算机关闭时，数据会丢失。
o 外部存储器（辅存）：如硬盘、SSD，用于长期存储数据。相比内存，存取速度较慢，但容量更大且是非易失性的。
• 输入/输出设备（I/O设备）：
o 主要用于数据的输入和输出，如键盘、鼠标（输入），显示器、打印机（输出）。
o I/O设备通过I/O接口与计算机系统通信。
1.2 指令系统与数据通路
• 指令系统：CPU支持的所有指令集合。每条指令通常包括操作码和操作数。
o 操作码：决定执行的操作类型（如加法、减法、加载数据等）。
o 操作数：操作码所作用的数据。
• 数据通路：数据在CPU和内存之间的传输路径。数据通路包括寄存器、总线和ALU等组件。 - 存储系统
2.1 存储器的层次结构：
• 寄存器：最快速、最小容量的存储器，位于CPU内部，用于存储指令执行期间所需的临时数据。
• 缓存（Cache）：比主存快，但容量较小，用于缓存经常使用的数据，减少CPU访问内存的延迟。
• 主存：计算机的主要存储器，CPU直接从这里读取和写入数据。典型主存是随机存取存储器（RAM）。
• 辅存：如硬盘、SSD，用于永久存储大量数据。尽管速度较慢，但可以存储的数据量远大于主存。
2.2 虚拟内存：
• 虚拟内存是一种将物理内存与磁盘相结合的技术，通过内存管理将不常用的部分数据暂时存储在磁盘上，从而实现对大程序的支持。
• 常用的虚拟内存管理机制是分页（Paging）和分段（Segmentation）。分页中，内存被分成固定大小的页，而分段中，内存被分为不等长的段。 - 数据表示与编码
3.1 进制转换
• 二进制（Binary，Base-2）：使用0和1两个数字来表示数据，是计算机内部数据表示的基础。
• 八进制（Octal，Base-8）：使用0到7八个数字，常用于简化二进制的表示。
• 十六进制（Hexadecimal，Base-16）：使用0到9和A到F，常用于表示内存地址和简化二进制数据表示。
• 十进制（Decimal，Base-10）：人类最常用的数字系统。
• 重要公式：
o 二进制转十进制：从右到左，每一位乘以2的幂。
o 十进制转二进制：使用除2取余法。
3.2 数据的存储方式
• 原码、反码和补码：用于表示有符号数的不同编码方式。
o 原码：最高位为符号位，正数为0，负数为1。
o 反码：正数的反码与原码相同，负数的反码为原码符号位不变，其他位取反。
o 补码：正数的补码与原码相同，负数的补码为反码加1。补码用于简化计算机中的加减法运算。
程序设计语言基础知识 - 程序设计语言概述
1.1 语言分类
• 机器语言：最底层的语言，由二进制码组成，直接与硬件交互，运行效率最高，但可读性差，程序员使用极少。
• 汇编语言：是机器语言的符号表示，使用助记符代替二进制指令，虽然依赖硬件，但可读性相对提高。
• 高级语言：包括C、Java、Python等语言，使用接近自然语言的符号和结构，平台无关，程序员常用。
1.2 编译型与解释型语言
• 编译型语言：如C、C++，程序在执行前需经过编译器将代码翻译为机器码，一次编译后可执行效率高，但调试过程较为复杂。
• 解释型语言：如Python、JavaScript，代码逐行解释执行，无需编译过程，适合快速开发和调试，但执行速度较慢。
1.3 语法与语义
• 语法：规定程序的书写规则，比如如何声明变量、编写条件语句等。语法错误会导致编译或解释失败。
• 语义：描述程序的行为或意义，即每一条合法语法的实际操作结果。 - 语法结构
2.1 数据类型
• 基本数据类型：包括整数、浮点数、字符和布尔值等。不同编程语言的基本数据类型命名和大小可能有所不同，如C中的int、float，Python中的int、float等。
• 复合数据类型：包括数组、结构体（struct）、类等，允许将多个基本数据类型组合在一起形成更复杂的数据结构。
2.2 变量、常量、标识符、关键字
• 变量：用于存储数据，变量名是内存地址的标识符。变量名的命名要符合语言的命名规则，不得与关键字冲突。
• 常量：与变量类似，但其值在程序运行期间不会改变。例如C语言中的const关键字。
• 标识符：程序中用来标识变量、常量、函数等元素的名称。
• 关键字：语言预定义的保留字，如if、for、while，不允许用作标识符。
2.3 运算符与表达式
• 运算符：包括算术运算符（+，-，*，/），关系运算符（==，!=，>，<），逻辑运算符（&&，||，!）等。
• 表达式：由变量、常量和运算符组成的计算语句，返回一个值。例如a + b、x > y。
2.4 流程控制
• 顺序结构：代码从上至下依次执行，没有分支或跳转。
• 选择结构：如if-else、switch-case，根据条件判断执行不同的代码块。
• 循环结构：如for、while、do-while循环，用于重复执行一段代码，直到条件不满足。 - 程序结构
3.1 函数与子程序
• 函数：将一组语句封装在一个块内，通过名称调用。可以接受参数并返回值，便于代码的复用和逻辑分离。
• 子程序（Subroutine）：类似函数，通常不返回值。某些编程语言使用“子程序”来指代功能类似的代码块。
3.2 递归与迭代
• 递归：函数自己调用自己，通常用于解决分治问题，如计算阶乘、斐波那契数列等问题。
• 迭代：通过循环结构重复执行某些操作，直到条件满足。迭代在某些情况下效率高于递归，特别是当递归存在深度限制时。
3.3 模块化编程
• 将程序划分为多个相互独立的模块，每个模块负责实现特定功能，有利于提高程序的可读性和可维护性。 - 面向对象编程基础
4.1 类与对象
• 类：是面向对象编程的核心概念，用于定义对象的属性和行为。类是对象的模板。
• 对象：是类的实例，代表现实世界的实体。对象通过类的构造函数创建，拥有类定义的属性和方法。
4.2 封装、继承、多态
• 封装：将数据（属性）和操作数据的方法（行为）封装在一起，通过访问控制（如private、public等）来隐藏细节，增强数据安全性。
• 继承：子类继承父类的属性和方法，避免重复代码。子类可以扩展或重写父类的方法。
• 多态：同一操作在不同对象上表现出不同的行为。多态可以通过函数重载、运算符重载、接口实现等方式实现。
4.3 构造函数与析构函数
• 构造函数：在创建对象时自动调用，用于初始化对象的属性。
• 析构函数：对象被销毁时调用，用于释放资源或进行清理操作（例如关闭文件、释放内存等）。
数据结构 - 线性数据结构
1.1 数组
• 数组是最基本的线性数据结构，存储在连续的内存空间中，可以通过下标快速访问任意元素。
• 特点：
o 时间复杂度：查找和访问元素的时间复杂度为O(1)，插入和删除的时间复杂度为O(n)（需要移动其他元素）。
o 缺点：数组大小固定，不易扩展。
• 应用：适用于需要频繁随机访问的场景，如静态表数据。
1.2 链表
• 链表是一种通过节点连接的线性结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
• 单向链表：每个节点只指向下一个节点。
• 双向链表：每个节点有两个指针，分别指向前后节点。
• 循环链表：最后一个节点指向头节点，形成循环结构。
• 特点：
o 插入和删除操作时间复杂度为O(1)，不需要像数组那样移动大量元素。
o 查找元素的时间复杂度为O(n)，因为需要遍历链表。
• 应用：适用于插入、删除频繁的场景，如动态表数据。
1.3 栈与队列
• 栈：后进先出（LIFO）的数据结构，只有栈顶可以进行插入和删除操作。常用操作包括push（入栈）和pop（出栈）。
o 应用：常用于函数调用、递归、表达式求值等。
• 队列：先进先出（FIFO）的数据结构，插入操作在队尾，删除操作在队首。常用操作包括enqueue（入队）和dequeue（出队）。
o 应用：适用于任务调度、资源管理等场景。 - 非线性数据结构
2.1 树
• 树是一种分层的数据结构，由节点组成。每个节点包含数据和指向子节点的指针。
• 二叉树：每个节点最多有两个子节点。
o 二叉搜索树（BST）：左子树的所有节点值小于根节点，右子树的所有节点值大于根节点。插入、查找、删除的时间复杂度为O(log n)。
• 平衡二叉树：如AVL树、红黑树，确保树的高度保持平衡，防止极端情况下的退化。
• 应用：树结构用于表示层级关系的数据，如文件系统、数据库索引等。
2.2 图
• 图是一种由节点和边组成的非线性结构，节点之间通过边连接。图可以是有向图或无向图。
• 图的存储方式：
o 邻接矩阵：使用二维数组表示图的连接关系。
o 邻接表：为每个节点维护一个链表，链表中存储该节点的邻居。
• 图的遍历算法：
o 深度优先搜索（DFS）：通过递归或栈的方式，从起始节点沿着一个方向尽可能深地访问。
o 广度优先搜索（BFS）：通过队列，从起始节点依次访问所有相邻节点，再依次访问相邻节点的邻居。
• 应用：图用于表示网络关系，如社交网络、城市地图等。 - 查找与排序
3.1 查找算法
• 顺序查找：从头到尾依次查找，时间复杂度为O(n)。适用于无序数据。
• 二分查找：要求数据有序，通过不断折半查找目标元素，时间复杂度为O(log n)。适用于有序数组。
3.2 排序算法
• 冒泡排序：通过不断交换相邻元素的位置，使得每一轮遍历后最大的元素被“冒泡”到数组末端。时间复杂度为O(n^2)。
• 选择排序：每次遍历选出最小的元素，并将其放到正确的位置。时间复杂度为O(n^2)。
• 插入排序：将元素插入到已排序的部分中，时间复杂度为O(n^2)，但在小规模数据或几乎有序的情况下性能较好。
• 快速排序：选择一个基准元素，将比基准小的元素放在其左边，比基准大的元素放在其右边，然后递归排序子数组。时间复杂度为O(n log n)，平均情况下表现非常好。
• 归并排序：使用分治法，将数组一分为二，递归排序子数组，最后合并两个有序数组。时间复杂度为O(n log n)。 - 散列（哈希）
4.1 散列表与哈希函数
• 散列表：通过哈希函数将键映射到数组的某个索引，从而实现快速查找、插入和删除操作。时间复杂度通常为O(1)。
• 哈希函数：将输入（键）映射为数组中的索引。理想的哈希函数能将不同的输入均匀分布在数组中，避免冲突。
4.2 冲突解决方法
• 开放地址法：当发生冲突时，使用线性探测、二次探测或双重散列法来寻找下一个可用位置。
• 链地址法：将发生冲突的元素存储在一个链表中，每个链表对应一个哈希表中的槽位。
操作系统知识 - 操作系统概述
1.1 操作系统的功能与分类
• 操作系统（OS）：是管理计算机硬件和软件资源的系统软件，提供用户与计算机交互的接口。
• 操作系统的主要功能：
o 进程管理：管理程序的执行，包括进程的创建、调度和终止。
o 内存管理：管理计算机的内存资源，跟踪每个进程所使用的内存空间，并分配和释放内存。
o 文件管理：管理文件的存储和访问，提供文件操作接口。
o 设备管理：控制和协调外部设备（如硬盘、打印机、网络接口）的操作。
• 操作系统的分类：
o 批处理操作系统：用于在无交互的情况下批量处理任务。
o 分时操作系统：允许多个用户通过时间片轮转共享计算机资源。
o 实时操作系统：在指定的时间限制内响应外部事件，常用于嵌入式系统。
1.2 操作系统结构
• 单内核结构：操作系统的所有功能在一个单独的内核中实现。
• 微内核结构：将操作系统功能划分为多个模块，核心功能（如进程管理、内存管理）由微内核处理，其他功能由外部服务实现。
1.3 系统调用
• 系统调用：操作系统提供给用户程序的接口，允许程序请求操作系统执行特权操作（如文件读写、内存分配、进程控制）。
• 常见系统调用类型：
o 进程控制（fork, exec）
o 文件管理（open, read, write, close）
o 设备管理（ioctl, read, write）
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