老虎证券面试经历

老虎证券面试回顾
本文分享了一次老虎证券的面试经历,涉及hashmap原理、JVM内存结构、自定义注解、volatile作用、算法题等核心知识点,作者反思了面试过程中的表现与不足。

老虎证券一面,主要是一些基础知识的原理和一道算法题。面试耗时半小时左右。想把自己头打歪,之前面今日头条紧张有的没回答出来,今天是有点自信过头,问的都会,然后不仅回答了面试官的问题还给延伸扩展了好多,现在想想真是想扇自己嘴巴,扩展的有一处不小心说的有点问题。就是在问hashmap的原理时,还给面试官拓展了下,在jdk1.7及之前的底层实现是数组+链表,链表采用的头插法。在jdk1.8之后一方面采用的数组+链表,但是是尾插法,但是很不辛的是,他问我还有其他改变没,当时没想到说在链表长度大于8时,将链表转化为红黑树这个改变点。还有就是最后一道算法题的时间复杂度,没注意思考,因为觉得太简单,很快便想到了答案,自己实现的算法复杂度是O(N),但是在问我复杂度时我每太认真思考说成了O(N^2),他让我优化,我觉得这是最优解,就没想到优化点。后面又想了想,实际上也不算最优解,就是可以再提升下,然而已经是面试结束之后了,哭丧脸。。
1.自我介绍
2.hashmap原理,为什么线程不安全,怎样形成的死循环,有什么可替代的,实现线程安全的底层实现。
3.jvm内存结构,栈、堆的作用及区别,堆的分类,对象怎么判断的存活,清理回收算法
4.自定义过注解么,怎么用的。
5.volitile的作用,使用场景,synchronized的原理
6.一道算法题:一个字符串如何求最大不重复子串。

<think>好的,用户想了解如何使用Python与老虎证券的API进行交互或开发相关应用。首先,我需要回顾系统级指令,确保回答符合要求。所有数学表达式要用$...$,独立公式用$$...$$,同时要生成相关问题,正确引用资料。 首先,用户的问题涉及老虎证券的Python API,我需要参考提供的引用内容。引用1提到了克隆GitHub仓库的步骤,引用3有具体的代码示例,比如获取期货合约和下单操作。引用2和4可能关联性不大,但可以提及编程基础的重要性。 接下来,我需要整理步骤。首先安装SDK,然后配置认证信息,接着调用API接口。在引用3中,用户需要自己建立期货合约,但实测不能交易,只能创建订单。这部分要提醒用户注意可能的问题。 然后,按照用户的要求,结构要清晰,分步骤说明。同时需要确保LaTeX语法正确,不过这里可能用不到数学公式,但如果有性能分析部分,可能需要使用,比如时间复杂度$O(n \log n)$。 生成相关问题时要围绕API使用、功能限制、错误处理等。例如,如何获取实时行情,如何处理认证错误,期货交易的问题等。 最后,检查引用是否正确添加,比如在安装步骤和代码示例后添加[^1]和[^3]。确保回答自然,符合用户需求。</think>### 老虎证券 Python API 使用指南 #### 1. 环境准备 - **安装SDK**:克隆官方仓库并安装依赖 ```bash git clone https://github.com/tigerfintech/openapi-python-sdk.git cd openapi-python-sdk pip install -r requirements.txt ``` 引用自SDK安装文档[^1] #### 2. 认证配置 需准备以下参数: ```python client_config = { "account": "您的账户ID", "api_key": "API密钥", "secret_key": "私钥", "env": "模拟环境/生产环境" } ``` #### 3. 核心接口调用示例 **获取期货合约**(需注意期货交易限制): ```python from openapi_quote_client import QuoteClient from openapi_trade_client import FutureContract future = 'MGC' contract = quote_client.get_current_future_contract(future) # 需要手动构建合约对象 custom_contract = FutureContract( symbol=future, currency=contract.currency[0], expiry=contract.last_trading_date[0], multiplier=contract.multiplier[0] ) ``` 引用自期货交易示例[^3] **创建订单**(当前期货仅支持创建未提交): ```python order = openapi_client.create_order( client_config.account, custom_contract, 'BUY', 'LMT', 1, limit_price=0.1 ) ``` #### 4. 功能限制说明 - 股票/期权合约可直接获取 - 期货合约需手动构建且不能实际交易 - 订单类型支持:限价单(LMT)、市价单(MKT) #### 5. 开发建议 - 使用try-except处理API异常 - 建议先使用模拟环境测试 - 结合Pandas进行数据分析 ```python import pandas as pd # 示例:将行情数据转换为DataFrame data = quote_client.get_bars('AAPL', '1d') df = pd.DataFrame(data) ```
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