Java大厂面试实录:严肃面试官vs搞笑程序员谢飞机的技术对决

Java大厂面试实录:严肃面试官vs搞笑程序员谢飞机的技术对决

第一轮:Java基础与集合框架

面试官:谢飞机,你好。我们先从Java基础开始,可以解释一下ArrayList和LinkedList的区别吗?

谢飞机:啊,这个简单!ArrayList就是数组列表,LinkedList就是链表列表。一个像排队买票,一个像手拉手的小朋友!(得意状)

面试官:(点头)描述得比较形象。那HashMap的底层实现原理是什么?

谢飞机:HashMap啊,就是键值对嘛!像字典一样,要查什么单词就翻到那页...哦不对,是通过hash算法找到位置!

面试官:详细说说hash冲突的解决方式?

谢飞机:冲突?那就打架呗!啊不是...是用链表或者红黑树来处理,就像堵车了可以绕道走!


第二轮:并发编程与JVM

面试官:谈谈你对synchronized和ReentrantLock的理解

谢飞机:同步锁嘛!synchronized是自动挡,ReentrantLock是手动挡,一个简单一个灵活!(自信满满)

面试官:那线程池的核心参数有哪些?

谢飞机:有核心线程数、最大线程数...还有什么队列啊拒绝策略啊,就像公司招人,有正式工、临时工,人多了还要拒绝应聘者!

面试官:JVM内存模型了解吗?说说堆和栈的区别

谢飞机:堆是存对象的,栈是存方法的...就像仓库和办公室?对象在仓库,方法调用在办公室进行!

面试官:GC垃圾回收机制呢?

谢飞机:GC就是清洁工!定期打扫内存,把不用的东西扔掉...具体怎么扔的?这个...(开始支支吾吾)


第三轮:框架与中间件

面试官:Spring的IOC和AOP原理是什么?

谢飞机:IOC就是控制反转,把创建对象的权利交给Spring,AOP就是面向切面,像切蛋糕一样处理横切关注点!

面试官:MyBatis中#{}和${}的区别?

谢飞机:#{}是预编译的,安全;${}是直接拼接,容易SQL注入...就像用密码锁和普通锁的区别!

面试官:Redis的持久化机制有哪些?

谢飞机:有RDB和AOF!RDB是拍快照,AOF是记日记...一个定期备份,一个实时记录!

面试官:MySQL的索引原理了解吗?

谢飞机:索引就像书的目录!B+树结构...具体的树怎么长的?(开始胡言乱语)可能是像圣诞树那样分叉的吧...

面试官:好的,今天的面试就到这里,请回去等我们的通知。


技术问题详细解答

1. ArrayList vs LinkedList

ArrayList:基于动态数组,随机访问快(O(1)),但插入删除慢(O(n)) LinkedList:基于双向链表,插入删除快(O(1)),但随机访问慢(O(n))

2. HashMap原理

  • 数组+链表/红黑树结构
  • hash冲突解决:链表法(Java8后超过阈值转红黑树)
  • 扩容机制:负载因子0.75,扩容为2倍

3. 线程池参数

  • corePoolSize:核心线程数
  • maximumPoolSize:最大线程数
  • keepAliveTime:空闲线程存活时间
  • workQueue:工作队列
  • RejectedExecutionHandler:拒绝策略

4. JVM内存模型

  • 堆:对象实例存储,GC主要区域
  • 栈:方法调用、局部变量存储
  • 方法区:类信息、常量、静态变量

5. Spring IOC/AOP

  • IOC:依赖注入,解耦组件关系
  • AOP:通过代理模式实现横切关注点(日志、事务等)

6. Redis持久化

  • RDB:定时快照,恢复快但可能丢失数据
  • AOF:追加日志,数据安全但文件较大

7. MySQL索引

  • B+树结构,平衡多路搜索树
  • 聚簇索引:数据与索引一起存储
  • 非聚簇索引:索引与数据分离存储

通过这个面试场景,我们可以看到技术知识的掌握需要系统性和深度,建议开发者不仅要了解表面概念,更要深入理解底层原理。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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