面试题整理

1.集合与数组的区别?

(1)数组是大小固定的,并且同一个数组只能存放类型一样的数据(基本类型/引用类型)

(2)JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据。

(3)若程序时不知道究竟需要多少对象,需要在空间不足时自动扩增容量,则需要使用容器类库,array不适用。

联系:使用相应的toArray()和Arrays.asList()方法可以回想转换。

2.说一说Map:

Map是接口,Map特性就是根据一个对象查找对象。

Map 是键值对集合。其中key列就是一个集合,key不能重复,但是value可以重复。

3.数组的几种创建方式?

 (1)int arr [ ]  = new int [5] ;    属于动态创建,声明并创建内存空间,等待赋值。

 (2)int  a[ ] = new int [ ] { 1,2,3,4,5 };   也是动态创建,声明并创建内存空间,并赋值。

 (3)int [ ] x = {6,7,8,9,10};   属于静态创建,声明并直接赋值,创建内存空间。

4.MyBatis中的#{}和${}区别?

#{}:

  • #{}会被解析为JDBC预编译语句的参数标记符(占位符)。
  • #方式能够很大程度防止sql注入(使用占位符,最终的参数会有单引号)。

${}:

  • ${}则直接解析为字符串变量替换。
  • $方式无法防止Sql注入(直接解析了,没有单引号,这样的话可以直接写SQL呀,比如select * from ${tableName},当tableName的值为:'user;delete from user',这样最终解析的SQL为:select * from user;delete from user,这个就会有SQL注入的问题)。

实际应用中:

1、当变量为表名时,只能使用${},这是因为#{}解析的占位符在进行变量替换时,会带上单引号' ',表名带单引号会导致SQL错误。

2、除了上面第1条之外,能用#{}的地方尽量用#{},这是因为相同的预编译SQL可以复用,用#{}能够节能开销提高性能;${}会引起SQL注入问题。

另:

  1. 一般${}用在我们能够确定值的地方,也就是我们程序员自己赋值的地方。

  2. 而#{}一般用在用户输入值的地方!

5.MyBatis一级缓存和二级缓存:

一级缓存: Mybatis对缓存提供支持,但是在没有配置的默认情况下,它只开启一级缓存,一级缓存只是相对于同一个SqlSession而言。

https://www.cnblogs.com/happyflyingpig/p/7739749.html

二级缓存:二级缓存的作用域是mapper的同一个namespace。不同的sqlSession两次执行相同的namespace下的sql语句,且向sql中传递的参数也相同,即最终执行相同的sql语句,则第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存,第二次查询会从缓存中获取数据,不再去底层数据库查询,从而提高效率。

https://blog.youkuaiyun.com/llziseweiqiu/article/details/79413130

6.MyBatis优缺点?

https://www.cnblogs.com/weibanggang/p/9759018.html

7.SpringMVC组件?

  • DispatcherServlet  请求入口
  • HandlerMapping    请求派发,负责请求和控制器建立一一对应的关系
  • Controller       处理器
  • ModelAndView    封装模型信息和视图信息
  • ViewResolver      视图处理器,定位页面

8.Integer与int区别?

https://www.cnblogs.com/guodongdidi/p/6953217.html

9.String 为什么是final类?

https://www.jianshu.com/p/9c7f5daac283

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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