2024开发算法岗技术面经containing各大互联网

本文是作者从3月到5月面试经历的总结,涵盖各大互联网公司算法岗位的经典面试题。内容包括C++中new和malloc的区别、C++数据结构的选择、死循环对CPU的影响、多线程和多态的特性、动态规划与分治法的对比、数据库ACID特性、C11新特性、加密算法和进程间通信方式等。文章旨在帮助读者为秋招做好准备。

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开发算法岗八股技术实战面经containing各大互联网

这份面经是笔者从3月初开始面试到五月初的所有公司的经典面视问题和答案的总结,这里分享一下。有了这份面经,只能说乱杀好吧,是包赢的!剩下做好准备起飞,芜湖!
下个月笔者会更新记录自己的实习过程,想了解的可以关注一下,为秋招做准备。
当然,现在笔者身处公司学习加班(今天本来是休息的),祝各位过期的小朋友节日快乐呐!

new和malloc的区别?
语法:
new 是 C++ 中的运算符,用于动态分配内存并调用对象的构造函数来初始化内存。malloc 是 C 和 C++ 中的函数,用于分配指定大小的内存块,但不会调用对象的构造函数。
类型安全:
new 是类型安全的,它会根据分配的类型来确定所需的内存大小,并返回正确类型的指针。malloc 返回的是 void* 类型的指针,需要手动进行类型转换,容易出错。
构造函数:
new 在分配内存后会调用对象的构造函数,用于初始化对象。
malloc 只是分配了内存空间,不会调用对象的构造函数,需要手动初始化对象。
返回值:
new 返回指向动态分配的对象的指针。
malloc 返回指向动态分配的内存块的指针。
释放内存:
delete 用于释放由 new 分配的内存,并调用对象的析构函数。
free 用于释放由 malloc 分配的内存。

C++里面适合查找的数据结构 ?
std::map 和 std::unordered_map:
std::map 是一个基于红黑树实现的关联容器,它提供了对键值对进行有序存储和快速查找的功能。
std::unordered

### 多输入多输出 (MIMO) 雷达中的距离多普勒算法斜视现象 在多输入多输出 (MIMO) 雷达系统中,当目标相对于雷达平台存在较角度偏差时,即发生所谓的“斜视”现象。在这种情况下,传统的距离-多普勒算法可能无法提供足够的分辨率和精度来准确估计目标的位置和速度。 对于斜视情况下的距离-多普勒处理,主要挑战在于: - **几何失配**:随着斜视角增,实际信号传播路径长度差异显著增加,这会使得基于直射假设的传统算法失效[^1]。 - **多普勒扩展效应加剧**:由于观测时间延长以及运动补偿难度加,在斜视条件下,由地球表或其他慢速移动物体引起的杂波谱展宽更加明显,从而影响到对真实目标的检测能力。 为了应对上述问题,“抖动DDMA”的设计方案被提出并应用于自适应MIMO-GMTI(地移动目标指示)雷达系统之中。“抖动DDMA”通过优化发射波形结构,不仅能够在广阔的多普勒区间内保持高效的杂波抑制效果,而且有效避免了因传统方法所带来的严重距离及速度模糊问题的发生。 ```python def distance_doppler_algorithm(squint_angle, range_resolution, doppler_resolution): """ Simulate the impact of large squint angle on Distance-Doppler Algorithm performance. Parameters: squint_angle : float The angular deviation from nadir direction in degrees. range_resolution : int Range resolution requirement for target detection. doppler_resolution : int Doppler frequency resolution required to distinguish moving targets. Returns: tuple A tuple containing adjusted parameters after considering effects due to large squint angles. """ adjustment_factor = calculate_adjustment_for_large_squint(squint_angle) new_range_res = adjust_parameter(range_resolution, adjustment_factor) new_doppler_res = adjust_parameter(doppler_resolution, adjustment_factor) return (new_range_res, new_doppler_res) def calculate_adjustment_for_large_squint(angle_degrees): """Calculate necessary adjustments based on given squint angle.""" pass def adjust_parameter(original_value, factor): """Adjust parameter value according to specified correction factor.""" return original_value * factor ```
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