算法和设计模式(面经)

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1.红黑树的了解(平衡树,二叉搜索树),使用场景
2.红黑树在STL上的应用
3.了解并查集吗?(低频)
4.贪心算法和动态规划的区别
5.判断一个链表是否有环,如何找到这个环的起点
6.实现一个strcpy函数(或者memcpy),如果内存可能重叠呢
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7. 实现一个循环队列
8. 排序算法(写快排,归并排序,堆排序),算法的时间复杂度,空间复杂度,是否稳定等
9.快排存在的问题,如何优化
10.反转一个链表
11.Top K问题(可以采取的方法有哪些,各自优点?)
12. Bitmap的使用,存储和插入方法
13. 二叉树的先序、中序、后序遍历(非递归实现)
14.二叉树的公共祖先(简单地说,剑指offer上的题大都是高频题)
15.1-n中有多少个1
16.字典树的理解以及在统计上的应用
17.数组的全排列
18.N个骰子出现和为m的概率
19.海量数据问题(可参考左神的书)
20.一致性哈希
21.十大经典排序算法(动图演示)
22.C++对单例模式实现的总结(C++11超简化版!!!必看精髓)

### 得物推荐算法试经验 得物作为一家专注于潮流商品的电商平台,在其推荐系统的开发过程中,会涉及大量的机器学习、数据挖掘以及分布式系统的设计与优化。以下是基于已有资料专业知识整理的相关试经验知识点。 #### 一、推荐算法基础 在推荐算法领域,通常会考察候选人对于经典推荐算法的理解程度及其实际应用能力。常见的推荐算法包括协同过滤(Collaborative Filtering)、矩阵分解(Matrix Factorization)、深度学习模型(Deep Learning Models)等[^1]。 - **协同过滤**:分为基于用户的协同过滤(User-based CF)基于物品的协同过滤(Item-based CF)。重点在于如何计算相似度指标(如余弦相似度、皮尔逊相关系数)以及解决冷启动问题。 - **矩阵分解**:SVD(奇异值分解)是一种常用的方法,通过降维来减少噪声并提取潜在特征向量。 - **深度学习模型**:近年来,神经网络被广泛应用于推荐场景中,例如Wide & Deep、DIN(Deep Interest Network)等模型结构。这些模型能够捕捉复杂的交互关系,并提升个性化推荐效果[^4]。 #### 二、负载均衡策略 除了具体的推荐算法外,大规模在线服务还需要考虑性能调优方的问题。例如,在多台服务器之间合理分发流量是一项重要任务。加权轮询负载均衡(Weighted Round Robin Load Balance)便是其中一种常见方式[^2]。它不仅简单易懂而且容易实现,但在高并发环境下可能临一些挑战,因此需要进一步探讨其他高级方案,比如一致性哈希算法或者最小连接数法。 #### 三、Java核心技术点 由于大部分互联网公司后台均采用Java语言构建,故而掌握扎实的Java基础知识至关重要。下列举几个可能会涉及到的话题: 1. **设计模式** - 候选人应熟悉常用的几种软件架构风格,像MVC(Model–View–Controller)就很好地体现了分离关注的思想[^5]。此外还有单例模式(Singleton Pattern),工厂方法模式(Factory Method Pattern)等等。 2. **Spring框架特性** Spring作为一个轻量级容器提供了丰富的功能支持,其中包括但不限于IOC(Inversion of Control)/DI(Dependency Injection), AOP(Aspect-Oriented Programming). 特别值得注意的是关于循环依赖处理机制部分——为何引入三级缓存而非仅仅依靠两级即可解决问题? 这是因为当Bean处于半初始化状态时可能存在相互引用的情况, 如果仅设置两级则无法满足需求. 3. **数据库操作原理** 对于持久层而言, Redo Log BinLog 的差异也是一个热点话题[^3]: - redo log 主要服务于 crash recovery 场景下的快速恢复; - binlog 则主要用于主从复制及增量备份等方. 以上只是冰山一角而已, 实际上每家公司都有自己独特的侧重点技术栈偏好, 所以准备阶段务必要深入研究目标企业的具体要求! ```java // 示例代码展示简单的AOP切定义 @Aspect @Component public class LoggingAspect { @Before("execution(* com.example.service.*.*(..))") public void beforeMethodExecution(JoinPoint joinPoint){ System.out.println("Executing method:" + joinPoint.getSignature().getName()); } } ``` #### 四、项目实践经验分享 最后但同样重要的环节则是围绕个人过往经历展开讨论。无论是之前参与过的美团广告投放平台还是任何类似的大型电商网站运营案例都可以成为亮点素材。务必提炼出最具代表性的成果加以阐述,同时也要坦诚对不足之处并表明改进决心. ---
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