Interview

1.有一万亿个数字的自然数列,请问你会如何尽量精确地评估它的排序时间?

2.请给出一个算法描述,比较两颗二叉树是否相等。(相等的定义:它们的值和结构相同)?

3.对一个一维数组使用二分查找法,请问该数组需要满足什么前提条件?

4.请用一系列的类来设计一个扑克游戏,并给出类名和描述?

5.如果大楼里只有一部电梯,你会如何改变这个设计?如果有两部电梯呢?请陈述你的依据?

6.目前存在多个系统,在这些系统上都存在下订单的功能,它们使用的数据库表及业务代表各不相同,对于目前的情况,存在两种争议,一是继续保持现状,不同系统仍然使用不同的数据库表和业务代码。二是通过重构,将所有的下订单功能集中在同一套数据库表,通过同一套业务代码去管理,请发挥想象力,结合你过去的经验,回答以下问题:
1)陈述这两种方案的优劣。
2)在那些条件下,会选择哪一种方案。
3)你倾向于哪一种,说出自己的理由。
4)如果必须选择方案二,那么该项目需要做出那些工作步骤。
5)如果决定选择方案二,那么何种技术方案有利于日后重用和扩张。

7.当执行一条数据库表的查询时,速度较慢,你会如何采取那些措施或者步骤从数据库端入手来进行优化?

8.Consider the following schema:
Suppliers(sid:integer,sname:string,address:string)
Parts(pid:integer,pname:string,color:string)
Catalog(sid:integer,pid:integer,cost:real)
The Catalog relation lists the prices charged for parts by Suppliers。Write the following queries in SQL。
1)找出仅供应红色零件的供应商的sids(除了红色零件不提供别的)
2)找出供应一种红色零件或一种绿色零件的供应商的sids

9.sleep()和wait()有什么区别?sleep()是object类的方法还是Thread类的方法?stop()呢?

10.

List ls = new ArrayList();
Fill(ls);
For(int i=0;i<ls.size();i++)
{
    if(ls.get(i)>20)
       ls.remove(i);
}

这样操作是正确的吗?如果不正确,如何在遍历列表时删除一个元素?

11.如何用纯java设计一个网络爬虫,获取各个电商平台某些商品的售后评价?(详细到具体那个类库,设计思路)

12.LinkedList与Arraylist区别?删除操作那个快?为什么?

13.struts 、spring mvc 对比差异?

14.Boostratp、Jquery、Javascript各自使用侧重点?

15.Hibernate、MyBatis对比差异?

<think>嗯,用户想了解关于程序员面试准备的信息,特别是编程面试方面的。首先,我需要确定用户的具体需求,是作为求职者准备面试,还是作为面试官学习如何面试程序员。根据用户的问题,看起来更可能是求职者需要准备编程面试。 接下来,我需要整理相关的知识点。编程面试通常涉及算法、数据结构、系统设计、行为问题等。要覆盖这些方面,但用户特别提到“programming interview preparation for coder”,所以重点可能在技术部分的准备,比如算法题和编码练习。 用户提供的引用中有几个资源,比如[^1]提到软件测试员面试问题,可能涉及设计问题和开发者的修正,这可能与编码面试中的调试或问题解决有关。[^3]提到了竞争性编程的大纲,这可能和算法题准备相关,比如IOI和ACM-ICPC的题目。 然后,我需要考虑如何结构化回答。通常,准备编程面试的步骤包括:学习基础算法和数据结构,刷题练习,模拟面试,系统设计准备,行为问题准备等。同时,要推荐一些资源,比如书籍、在线平台、常见问题类型等。 需要注意的是,用户可能希望得到具体的建议,比如推荐哪些书籍(《算法导论》《编程珠玑》等),哪些在线平台(LeetCode、Codeforces),以及如何有效练习。同时,可能还要提到时间管理、沟通技巧等软技能。 另外,用户提供的系统级指令要求生成相关问题,所以需要确保在回答的最后添加相关问题,这些问题需要与主题相关,能够帮助用户进一步探索。比如,如何高效刷题,常见的算法面试题有哪些,如何处理压力面试等。 最后,确保回答符合格式要求:使用中文,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,引用正确标注,代码块使用正确的语法高亮。检查是否有遗漏的要点,比如是否覆盖了系统设计、行为问题,是否提到了实战模拟和资源推荐。</think>### 编程面试准备指南 #### 1. **核心算法与数据结构** - **必学内容**: - 数据结构:数组、链表、栈、队列、哈希表、树(叉树、AVL树、红黑树)、堆、图。 - 算法:排序(快速排序、归并排序)、搜索(分查找)、动态规划、贪心算法、回溯、DFS/BFS、最短路径(Dijkstra、Floyd-Warshall)。 - 复杂度分析:掌握时间/空间复杂度的计算,例如快速排序的平均复杂度为$O(n \log n)$,最坏情况为$O(n^2)$[^1]。 ```python # 示例:分查找 def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr)-1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return -1 ``` #### 2. **刷题平台与技巧** - **推荐平台**:LeetCode(按标签分类练习)、Codeforces(竞赛模拟)、HackerRank(基础巩固)。 - **刷题策略**: - 按主题分块练习(如先专注动态规划题目)。 - 高频题目重复练习(如反转链表、两数之和)。 - 限时模拟(例如30分钟内完成中等难度题)。 #### 3. **系统设计与行为问题** - **系统设计**:需掌握设计模式(如工厂模式、单例模式)和分布式系统基础(如CAP定理)。例如设计一个短链接系统,需考虑哈希算法和数据库分片[^2]。 - **行为问题**:准备“项目难点”“团队冲突”等问题的回答模板,例如使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)。 #### 4. **实战模拟与资源推荐** - **书籍**: - 《算法导论》:理论深度补充。 - 《Cracking the Coding Interview》:面试题型全覆盖。 - **模拟面试**:使用Pramp或面试官模拟工具,重点训练白板编码和口头表达能力。 --- ###
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