Java笔试题3

ceph recovery 相关参数 可以修改的最大回填/恢复选项列在 “恢复/回填选项” 部分。mClock 的修改 默认回填/恢复限制由 osd_mclock_override_recovery_settings 选项,设置为 默认为 false。尝试修改任何默认恢复/回填限制而不设置门控选项,会将该选项重置为 mClock 默认值,并在集群日志中记录一条警告消息。请注意,默认值可能需要几秒钟才能恢复生效。请使用 config show 命令验证限制,如下所示。就直接设置以下参数,过一会就变回了默认值。简单点说官网的意思就是不设置。 阅读详情

1、关于Java编译,下面哪一个正确()

A、Java程序经编译后产生机器码
B、Java程序经编译后会生产字节码
C、Java程序经编译后会产生 DLL 文件
D、以上都不正确
参考答案
答案:B
分析:

  • java 源码代码经编译后会生成 .class 字节码,通过 JVM 翻译成机器码去执行
  • DLL 文件是 C/C++ 语言编译的动态链接库

2、关于构造方法,下列说法正确的是()

A、类中的构造方法不可省略
B、构造方法可以与类同名,但方法不能与类同名
C、构造方法在一个对象被 new 时执行
D、一个类只能定义一个构造方法
参考答案
答案:C

分析:

  • Java 类中不写构造方法,编译器会默认提供一个无参构造
  • 方法名可以与类名相同,但不符合命名规范,类名首字母建议大写,方法名建议首字母小写
  • 一个类中可以定义多个构造方法,这就是构造方法的重载

3、Java接口方法的修饰符可以是()

A、private
B、protected
C、abstract
D、final
参考答案
答案:C

分析:

  • 接口中的访问权限修饰符只能是 public 或 default
  • 接口中的方法必须要实现类实现,所以不能使用 final
  • 接口中所有的方法默认都是 abstract,通常 abstract 省略不写

4、以下代码将输出()

A、不能通过编译
B、通过编译,输出A
C、通过编译,输出AA
D、通过编译,输出AAA

public class AA extends A{
    public AA(){
        System.out.print("AA");
    }

    public static void main(String[] args) {
        AA aa = new AA();
    }
}

class A {
    public A(){
        System.out.print("A");
    }
}
 

参考答案
答案:D

分析:
创建子类对象,先执行父类的构造方法,再执行子类的构造方法

5、关于关键字的使用说法错误的是()

A、static 方法能处理非 static 的属性
B、abstract 方法必须在 abstract 类中
C、abstract 类中可以有 private 的成员
D、abstract 不能与 final 并列修饰同一个类
参考答案
答案:A

分析:

  • 加载 class 时首先完成 static 方法装载,非 static 属性和方法还没有完成初始化,所以不能调用。

6、关于内存回收正确的是()

A、内存回收程序负责释放无用内存
B、必须创建一个线程来释放内存
C、内存回收程序可以在指定的时间释放内存对象
D、内存回收程序允许程序员直接释放内存
参考答案
答案:A

分析:

  • 内存由 JVM 负责释放
  • 程序员无法直接释放内存
  • 垃圾回收时间不确定

7、哪些标识符合法?

A、class
B、$change
C、1 nil
D、_sysl_111
参考答案
答案:BD

分析:
标识符的命令规范

  • 可以包含字母、数字、下划线、$
  • 不能以数字开头
  • 不能是 Java 关键字

8、说法正确的是()

A、java.lang.Runnable 是接口
B、java.lang.Cloneable 是类
C、Double 对象在 java.lang 包中
D、Double a = 1.0 是正确的java语句
参考答案
答案:ACD

分析:

  • java.lang.Cloneable 是接口

9、定义一个Java类,可被所有类访问,申明正确的是()

A、public class A extends Object
B、class A extends Object
C、protected class A
D、public class A

参考答案
答案:AD

分析:

  • 无权限修饰符的类,只能在同包中访问,所以 B 不正确
  • 类的访问权限修饰符只能是 public 和 default,所以 C 不正确

10、Java中关于继承,错误的是()

A、当实例化子类时会递归调用父类中的构造方法
B、父类更具通用性,子类更具体
C、继承存在着传递性
D、继承允许一个子类继承多个父类

参考答案
答案:D

分析:

Java是单继承的,一个类只能继承一个父类。

11、下列运算符合法的是()

A、<>
B、&&
C、if
D、=
参考答案
答案:BD

分析:

  • <> 在某些语言中表示不等于,但 Java中 不能这么使用
  • && 是逻辑运算符中的短路与
  • if 是条件判断符号,不是运算符
  • = 是赋值运算符

12、打印值是多少?

A、-1
B、0
C、1
D、死循环

public class TestDoWhile {

    public static void main(String[] args) {
        int a = 0;
        int b = 0;
        
        do{
            --b;
            a = a - 1;
        } while (b > 0);
        
        System.out.println(b);
    }
}

参考答案
答案:A

分析:

  • do while 循环是先执行后判断
  • 代码先执行 --b 操作,b = -1
  • 之后执行 a=a-1,a 为 -1
  • 然后判断 b 是否大于 0 ,条件不成立,退出循环
    b 输出 -1

13、关于抽象,正确的是()

A、abstract 修饰符可修饰字段、方法和类
B、声明抽象方法不可写出大括号
C、声明抽象方法,大括号可有可无
D、抽象方法的 body 部分必须用一对大括号包住
参考答案
答案:B

分析:

  • abstract 只能修饰方法和类,不能修饰字段
  • 抽象方法不能有方法体,即没有括号

14、正确的是()

A、实例方法可直接调用超类的实例方法
B、实例方法可直接调用超类的类方法
C、实例方法可直接调用本类的类方法
D、实例方法可直接调用其他类的实例方法
参考答案
答案:C

分析:

  • 子类无法调用超类的私方法
  • 调用其他类的方法,要看方法的修饰符、两个类的关系和包路径

15、正确的是()

A、环境变量可在编译 source code 时指定
B、在编译程序时,所指定的环境变置不包括 class path
C、javac —次可同时编译数个 Java 源文件
D、javac.exe 能指定编译结果要置于哪个目录
参考答案
答案:CD

分析:

  • java_home 无法再编译时指定,最多在命令行,让操作系统直接找到可执行程序
  • 编译程序时,环境变量包括 java_home 和 class path
  • javac.exe -d 参数可指定生成类文件的位置

16、错误的是()

A、数组属于一种基本数据类型
B、数组是—种对象
C、int num[]=(1,2,3,4)
D、数组的长度可以任意改变

参考答案
答案:ACD

分析:

  • Java中的基本数据类型有 8 种,没有数组
  • C、语法错误,应该用 {}
  • D、数组的长度一旦确定就不能修改

17、哪些不能修饰 interface

A、public
B、private
C、protected
D、static
参考答案
答案:BCD

分析:

  • 只有 public、abstract和默认的 3 种修饰符能够修饰 interface

正确的是()

A、call by value 不会改变实际参数的数值
B、call by reference 能改变实际参数的参考地址
C、call by reference 不能改变实际参数的参考地址
D、call by reference 能改变实际参数的内容
参考答案
答案:ACD

分析:

  • 首先了解下 Java 中参数的传递有两种
    • call by value:传递的是具体的值,基础数据类型就是这种类型
    • call by reference:传递的是对象的引用,即对象的存储地址
  • call by value 不能改变实参的数值
  • call by reference 不能改变实参的参考地址,但可以访问和改变地址中的内容

18、存在i+1< i的数吗?为什么?

存在,如 Integer.MAX_VALUE


public class TestMaxValueAddOne {

    public static void main(String[] args) {
        int i = Integer.MAX_VALUE;
        System.out.println(i+1<i);
        System.out.println(i+1);
    }
    
}

打印

true
-2147483648

19、声明合法的是()

A、long l = 1234
B、int i = 1234L
C、float f = 12.34
D、double d = 12.34
参考答案
答案:AD

分析:

  • int 类型申明不需要在值后面加字母,如 int = 4
  • float 类型申明需要在值后面加字母 f 或 F,如 float f = 12.34f

20、下面打印结果是?

int i = 5;
switch (i) {
default:
    System.out.println("default");
case 0:
    System.out.println(0);
    break;
case 1:
    System.out.println(1);
    break;
case 2:
    System.out.println(2);
    break;
}

参考答案
default
0
解析:

  • default 语句块没有使用 break,穿透到 case 0

21、解释以下正则表达式的含义

\d
\D
\s
.
*
?
|
+
[0-9]{2}

参考答案

  • \d 匹配一个数字字符,等价于[0-9]
  • \D 匹配一个非数字字符,等价于[^0-9]
  • \s 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等,等价于 [ \f\n\r\t\v]
  • . 匹配除换行符 \n 之外的任何单字符,匹配 . 字符需要转译,使用 .
  • *匹配前面的子表达式零或多次,匹配 * 字符,需要转译使用 *
  • ? 匹配前面子表达式零或一次,或表示指明表达式为非贪婪模式的限定符。匹配 ? 字符,需要转译使用 ?
  • | 将两个匹配条件进行逻辑 或 运算
  • +匹配前面的子表达式一次或多次,要匹配 + 字符需要转译,使用 +
  • [0-9]{6} 匹配连续6个0-9之间的数字

22/当输入为2的时候返回值是

public static int cal(int i) {
int result = 0;
switch (i) {
case 1:
result = result + i;
case 2:
result = result + i * 2;
case 3:
result = result + i * 3;
}
return result;
}

参考答案

  • case 语句缺少 break;
    返回值是 10

23、System.out.println(‘a’+1);的结果是

答案

  • 打印 98

分析:

  • ‘a’ 是 char 型;1 是 int 型
    int 与 char 相加,char 会被强转为 int 型,char 的 ASCII 码值是 97,加一起等于 98

24、下面两段代码的区别是?

short s1 = 1; s1 = s1 + 1;
short s1 = 1; s1 += 1;

答案

  • 第一段编译报错,s1 + 1自动升级为 int 型,int 型赋值给 s1,需要手动强转
  • 第二段隐含类型强转,不会报错

25、打印结果是什么

public class TestConstructorPrint {

    public static void main(String[] args) {
        Parent parent = new Child();
        parent = new Child();
    }

}

class Parent {
    static {
        System.out.print("1");
    }

    public Parent() {
        System.out.print("2");
    }
}

class Child extends Parent {
    static {
        System.out.print("3");
    }

    public Child() {
        System.out.print("4");
    }
}
 

参考答案
打印:132424

创建对象时构造器的调用顺序

  • 递归初始化父类静态成员和静态代码块,上层优先
  • 初始化本类静态成员和静态代码块
  • 递归父类构造器,上层优先
  • 调用自身构造器

26、下面代码的输出是?

public class TestExchange {
    String str = new String("1");
    char[] arr = { 'a', 'b', 'c' };

    public static void main(String[] args) {
        TestExchange te = new TestExchange();
        te.exchange(te.str, te.arr);
        System.out.print(te.str + " ");
        System.out.print(te.arr);
    }

    public void exchange(String str, char arr[]) {
        str = "2";
        arr[0] = 'd';
    }
}

参考答案
输出

1 dbc

分析:

te 对象的 str 属性被 exchange 方法处理过之后,仍然指向字符串常量缓冲区 “1”
arr 属性是个数组,在 exchange 方法中,数组的内部第一个位置的值被修改,是生效的。如果加上 arr = new char[0]; 这段,输出值不会改变,原理同上。

27、关于String[] strArr=new String[10];正确的是()

A、strArr[10] 为 “”
B、strArr[0] 为未定义
C、strArr[9] 为 null
D、strArr.length 为 10
参考答案
答案:CD

分析:

  • 引用数据类型的默认值为 null
  • strArr.length 为数组的长度 10

28、写一个方法实现String类的replaceAll方法

参考答案
String 的 replaceAll 是基于正则表达式实现的,借助 JDK 中正则表达式实现。

import java.util.regex.Pattern;

public class TestReplaceAll {

    public static void main(String[] args) {
        String s = "01234abcd";
        System.out.println(replaceAll(s, "[a-z]", "CX"));
    }
    
    public static String replaceAll(String s, String regex, String replacement) {
        return Pattern.compile(regex).matcher(s).replaceAll(replacement);
    }
}
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

分享3道简单但实用的Java笔试题

<br />最近去面试,有3道笔试题很简单但很实用,在这里给大家分享一下,希望能给大家一些启发。<br />第一题:写出程序运行结果<br />class First {<br /> public First() {<br />  method();<br /> }<br /> void method() {<br />  System.out.println("First");<br /> }<br />}<br />public class Second extends First {<br /> pu

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Android开发面试经——3.常见Java基础笔试题

因为Androd使用Java语言来编程的,所以我们做Android开发全面的掌握Java基础是必须的。在面试的过程中,我们发现很多公司发的笔试题有很多知识点都是Java的,搞安卓久了,Java基础的一些知识点也都快忘了,今天就让我们来一起复习一些Java基础,希望能在面试中用到;

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我总结出了很多互联网公司的面试题及答案,并整理成了文档,以及各种学习的进阶学习资料,免费分享给大家。 扫描二维码或搜索下图红色VX号,加VX好友,拉你进【程序员面试学习交流群】免费领取。也欢迎各位一起在群里探讨技术。 SQLite SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。...

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SpringBoot Java后端实现okhttp3超时设置,华为面试笔试题java

最近我根据上述的技术体系图搜集了几十套腾讯、头条、阿里、美团等公司21年的面试题,把技术点整理成了视频(实际上比预期多花了不少精力),包含知识脉络 + 诸多细节,由于篇幅有限,这里以图片的形式给大家展示一部分。它的请求/响应 API 设计有流畅的构建器和不变性。.callTimeout(120, TimeUnit.SECONDS)//整个流程耗费的超时时间(单位:秒)–很少人使用。.connectTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)//连接超时(单位:秒)okhttp3方法简介。

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3.3java面试笔试题

3月3号去了西安 的 上海华腾面试 Java软件开发,全英文页面直接吓到了!!   4 页面试题  3 页前端的的问题(英文很基础问题能看懂), 前段题目基本都是有印象,但是回答不上来。。。0.0   硬着头皮做JAVA题 : 一 、题是 比较 两个字符串是否由相同的字符组成。 public static boolean compare(String str1,String str2

EnjoyTea的博客 453
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