本人是一名大三学生,最近在找暑期实习,其中也面试过两次阿里,一次菜鸟网络部门.一次网商银行部门,当然我都失败了,同时也让我印象很深刻,因此记录了其中一些面试心得,我觉得这个问题很值得分享,因此分享给大家 你能说一下HashMap的实现原理吗? 对于这个问题,我当时觉得这个问题太小菜一碟了,于是照着自己之前准备的开始巴拉巴拉介绍HashMap,当我说到哈希冲突时,面试官打断了我,问我,你知道HashMap如何解决哈希冲突的吗?这个我想都没想直接说链地址法,于是面试官又继续问,那你还知道有哪些解决H

说道本章标题,相信很多人知道我在暗喻石中剑这个典故,在此典故中,天命注定的亚瑟很容易的就拔出了这把石中剑,但是由于资历不被其他人认可,所以他颇费了一番周折才成为了真正意义上的英格兰全境之王,亚瑟王.说道这把剑,剑身上铭刻着这样一句话:ONLY THE KING CAN TAKE THE SWORD FROM THE STONE.虽然典故中的the king是指英明之主亚瑟王,但是在本章中,这个king就是读者自己,我们今天不仅要从百万并发基石上拔出这把epoll之剑,也就是Netty,而且要利用

select/poll被监视的文件描述符数目非常大时要O(n)效率很低:epoll与旧的 select 和 poll 系统调用完成操作所需 O(n) 不同, epoll能在O(1)时间内完成操作,所以性能相当高. epoll不用每次把注册的fd在用户态和内核态反复拷贝. epoll不同与之前的轮询方式,用了类似事件触发的方式,能够精确得获得实际需要操作的fd. 今天看到一个说法是 epoll_wait 里面 maxevents 这个参数,不能大于epoll_create的size参数.而之前我的

关键词:fasync_helper.kill_async.sigsuspend.sigaction.fcntl.F_SETOWN_EX.F_SETSIG.select().poll().poll_wait()等. <Linux/UNIX系统编程手册>第63章主要介绍了select()/poll().信号驱动IO.epoll三方面,以及他们之间异同.优劣点. 这里准备结合项目中遇到的问题,分两个方向进行归纳总结.一是一个IO模型从测试程序.API.内核实现进行纵向分析:二是横向不同IO模型的优缺

    目录(?)[+]   Linux内核哈希表分析与应用 Author:tiger-johnTime:2012-12-20mail:jibo.tiger@gmail.comBlog:http://blog.csdn.NET/tigerjb/article/details/8450995 转载请注明出处. 前言: 1.基本概念: 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加

1.基本概念         散列表(Hash  table.也叫哈希表).是依据关键码值(Key  value)而直接进行訪问的数据结构. 也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来訪问记录.以加快查找的速度. 这个映射函数叫做散列函数.存放记录的数组叫做散列表. 2. 经常使用的构造散列函数的方法         散列函数能使对一个数据序列的訪问过程更加迅速有效.通过散列函数.数据元素将被更快地定位.散列表的经常使用构造方法有:   (1)直接定址法   (2)数字分析法   (3)平方

算法 - 第二章 数据结构 题目一 用数组实现大小固定的队列和栈(一面题) 数组实现大小固定栈 /*** * size是对头索引(initSize是固定大小) 也是当前栈大小 * size=下个进队index * size-1=下个出队index * size==initSize时队满 判满 * size==0时队空 判空 ***/ public static class ArrayStack { private Integer[] arr; private Integer size; / pu

1. epoll模块命令集 ngx_epoll_commands  epoll模块上下文 ngx_epoll_module_ctx  epoll模块配置 ngx_epoll_module static ngx_command_t ngx_epoll_commands[] = { /* 在调用epoll_wait时,将由第2和第3个参数告诉Linux内核一次最多可返回多少个事件. 这个配置项表示调用一次epoll_wait时最多可返回 的事件数,当然,它也会预分配那么多epoll_event结构体

@ 目录 1.介绍 2.代码 关于作者 1.介绍 epoll是一种解决方案,nginx就是用的这个 中心思想:不要再使用多进程,多线程了,使用单进程,单线程去实现并发 在上面博客实现的代码中使用过的轮询去查看套接字有没有数据,而epoll是主动通知 当使用多进程的时候,是复制一份资源去查看,epoll不用复制,直接来 优势:1.共享内存 2.事件通知 2.代码 import socket import select def tcp_server(new_tcp_socket, request):

题意:给出一个森林,求和一个点有相同k级祖先的点有多少 倍增求父亲然后和上题一样还不用哈希了... #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; typedef long long ll; #define pii pair<int, int> #de

前言 只有光头才能变强 之前在刷博客的时候,发现一些写得比较好的博客都会默默收藏起来.最近在查阅补漏,有的知识点比较重要的,但是在之前的博客中还没有写到,于是趁着闲整理一下. 文本的知识点: Integer常量池 TCP拆包粘包 select.poll.epoll简单区别 jdk1.6以后对Synchronize锁优化 Java内存模型 本文力求简单讲清每个知识点,希望大家看完能有所收获 一.神奇的Integer 前阵子在群上看有人在讨论关于Integer的true或者false问题,我本以为我

前言 本模板主要是一些面试相关的题目,对于每一道问题,我会提供简单的解答,答案的来源主要是基于自己看了各方资料之后的理解,如果有错的,欢迎指点出来. 1. 什么是最左前缀原则? 以下回答全部是基于MySQL的InnoDB引擎 例如对于下面这一张表 如果我们按照 name 字段来建立索引的话,采用B+树的结构,大概的索引结构如下 如果我们要进行模糊查找,查找name 以"张"开头的所有人的ID,即 sql 语句为 select ID from table where name like

Hard! 题目描述: 给定一个字符串 S 和一个字符串 T,请在 S 中找出包含 T 所有字母的最小子串. 示例: 输入: S = "ADOBECODEBANC", T = "ABC" 输出: "BANC" 说明: 如果 S 中不存这样的子串,则返回空字符串 "". 如果 S 中存在这样的子串,我们保证它是唯一的答案. 解题思路: 这道题的要求是要在O(n)的时间度里实现找到这个最小窗口字串,那么暴力搜索Brute Forc

170. Two Sum III - Data structure design[easy] Design and implement a TwoSum class. It should support the following operations:add and find. add - Add the number to an internal data structure.find - Find if there exists any pair of numbers which sum

2014-05-12 07:31 题目链接 原题: I have heard this question many times in microsoft interviews. Given two arrays find the intersection of those two arrays. Besides using hash table can we attain the same time complexity that is O(m+n) by using some other ap

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

一.二叉树补充.多叉树 1.二叉树(非递归实现遍历) (1)前提 前面一篇介绍了 二叉树.顺序二叉树.线索二叉树.哈夫曼树等树结构. 可参考:https://www.cnblogs.com/l-y-h/p/13751459.html#_label5_1 (2)二叉树遍历 [递归与非递归实现:] 使用递归实现时,系统隐式的维护了一个栈 用于操作节点.虽然递归代码易理解,但是对于系统的性能会造成一定的影响. 使用非递归代码实现,可以主动去维护一个栈 用于操作节点.非递归代码相对于递归代码,其性能可能

不想谈好吉他的撸铁狗,不是好的程序员,欢迎微信关注「SH的全栈笔记」 前言 上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构,了解了Redis基于读写分离的主从架构,同时也知道当Redis的master发生故障之后,Sentinel集群是如何执行failover的,以及其执行failover的原理是什么. 这里大概再提一下,Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控,一旦发现了master节点宕机了,就会选举出一个Sentinel节点来执行故障转移,从原来的sl

leetcode -- 二进制 在学习编程语言的运算符时,大部分语言都会有与,或等二进制运算符,我在初期学习这些运算符的时候,并没有重点留意这些运算符,并且在后续的业务代码中也没有频繁的使用过,直到后来的一些算法题目和源码中经常遇到它们的身影,这些二进制运算符相比普通的运算符具有更快的效率,比如hashMap的源码就是将%替换成了&.我们在日常的很多需求都是可以转化为二进制运算符来完成的,这篇文章整理我在刷leetcode的时候遇到的一些二进制题目,对于很多问题,其实我们是没有意识来用这些二进制

哈希文件也称为散列文件,是利用哈希存储方式组织的文件,亦称为直接存取文件.它类似于哈希表,即根据文件中关键字的特点,设计一个哈希函数和处理冲突的方法,将记录哈希到存储设备上. 在哈希文件中,是使用一个函数(算法)来完成一种将关键字映射到存储器地址的映射,根据用户给出的关键字,经函数计算得到目标地址,再进行目标的检索. 转自:http://imysql.com/2016/01/06/mysql-faq-different-between-btree-and-hash-index.shtml B+树

内核空间和用户空间 现在操作系统都是采用虚拟存储器,那么对 32 位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟地址空间,或叫线性地址空间)为 4G(2的32次方).也就是说一个进程的最大地址空间为 4G.操作系统的核心是内核(kernel),它独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证保证内核的安全,现在的操作系统一般都强制用户进程不能直接操作内核.具实现方式基本都是由操作系统将虚拟地址空间划分为两部分,一部分为内核空间,一部分为用户空间.针对 Linux 操