北京品钛java面试_【转】品钛面试题 - osc_52021309的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

本文详细介绍了快速排序算法的实现方法及应用案例,并对比了冒泡排序的效率。此外,还深入探讨了Spring框架中事务传播特性的原理及其不同类型的使用场景。

目录

1 对10万个数字的数组进行快速排序的方法,写出来

答案:

用快排,不要用冒泡,快排10万数据大概用1s,冒泡需要29s;

public void quirtSort(int arr[],int low,int high){

int l=low;

int h=high;

int jz=arr[low];

for(int mm1:arr){

System.out.println("rensheng "+mm1);

}

while(l

while(l=jz){

h--;

}

if(l

arr[l]=arr[h];

arr[h]=-10000;

l++;

for(int mm:arr){

System.out.print(mm+"#######");

}

System.out.println("");

}

while(l

l++;

}

if(l

arr[h]=arr[l];

arr[l]=-1111;

for(int mm:arr){

System.out.print(mm+"%%%%%%%");

}

System.out.println("");

h--;

}

}

arr[l]=jz;

if(l-1>low){

quirtSort(arr,low,l-1);

}

if(h+1

quirtSort(arr,h+1,high);

}

System.out.println("dijici");

for(int mm:arr){

System.out.print(mm+"-----");

}

}

快排的思想,是选择一个数作为基准,一般是选择数组的第一个数字。然后先从右向左遍历,遇到小于基准的,把值换到左边,

然后再从左边开始遍历,遇到大于基准的数字,将值换到右边,然后继续从右向左遍历。

一直循环,一直到左下标等于右下标的时候,一轮结束。

递归,采用分而治之的思想,继续重复,我理解了2天才搞明白,不明白可以私信

2 数据库事务的隔离级别

下面这篇文字解释的很透彻,此处不再赘述

3 什么是脏读 幻读 不可重复读

4 spring 事务的传播特性

答:

序号

事务传播行为类型

当前没有事务

当前有事务

1

PROPAGATION_REQUIRED

新建事务

加入到这个事务中

2

PROPAGATION_REQUIRES_NEW

新建事务

把当前事务挂起 新建事务

3

PROPAGATION_SUPPORTS

以非事务方式执行。

加入到这个事务中

4

PROPAGATION_NOT_SUPPORTED

以非事务方式执行操作,

把当前事务挂起 ,自己不用事务

5

PROPAGATION_MANDATORY

就抛出异常。

加入到这个事务中

6

PROPAGATION_NEVER

以非事务方式执行,

抛出异常。

7

PROPAGATION_NESTED

新建事务

如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行。

PROPAGATION_NESTED和PROPAGATION_REQUIRED 容易混淆,

也就是说, 最容易弄混淆的其实是 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 和 PROPAGATION_NESTED, 那么这两种方式又有何区别呢? 我简单的翻译一下 Juergen Hoeller 的话 :

PROPAGATION_REQUIRES_NEW 启动一个新的, 不依赖于环境的 "内部" 事务. 这个事务将被完全 commited 或 rolled back 而不依赖于外部事务, 它拥有自己的隔离范围, 自己的锁, 等等. 当内部事务开始执行时, 外部事务将被挂起, 内务事务结束时, 外部事务将继续执行.

另一方面, PROPAGATION_NESTED 开始一个 "嵌套的" 事务,  它是已经存在事务的一个真正的子事务. 潜套事务开始执行时,  它将取得一个 savepoint. 如果这个嵌套事务失败, 我们将回滚到此 savepoint. 潜套事务是外部事务的一部分, 只有外部事务结束后它才会被提交.

由此可见, PROPAGATION_REQUIRES_NEW 和 PROPAGATION_NESTED 的最大区别在于, PROPAGATION_REQUIRES_NEW 完全是一个新的事务, 而 PROPAGATION_NESTED 则是外部事务的子事务, 如果外部事务 commit, 潜套事务也会被 commit, 这个规则同样适用于 roll back.

5 springcloud服务治理,如何进行

6 分布式事务如何解决

7 集合相关。  HashMap如何实现快速排序

LinkedList可以排序吗?

常用的Collections下的方法有哪些,举几个例子

8 谈谈对volilate关键字的理解

9 单例模式详解

10 谈谈java的悲观锁 ,乐观锁,和双重锁

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖牌价值、销售化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化牌影响力与销售化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现牌传播的长期复利效应。
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