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1、二叉搜索树:也称二叉查找树,或二叉排序树。定义也比较简单,要么是一颗空树,要么就是具有如下性质的二叉树:
(1)若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值;
(2)若任意节点的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值;
(3)任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树;
(4)没有键值相等的节点。
平衡二叉树:在二叉搜索树的基础上多了两个重要的特点
(1)左右两子树的高度差的绝对值不能超过 1;
(2)左右两子树也是一颗平衡二叉树。
红黑树:红黑树是在普通二叉树上,对每个节点添加一个颜色属性形成的,需要同时满足以下五条性质 :
(1)节点是红色或者是黑色;
(2)根节点是黑色;
(3)每个叶节点(NIL 或空节点)是黑色;
(4)每个红色节点的两个子节点都是黑色的(也就是说不存在两个连续的红色节 点);
(5)从任一节点到其每个叶节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
区别:AVL 树需要保持平衡,但它的旋转太耗时,而红黑树就是一个没有 AVL 树那样平衡,因此插入、删除效率会高于 AVL 树,而 AVL 树的查找效率显然高于红黑树。
2、B树:
(1)关键字集合分布在整棵树中;
(2)任何一个关键字出现且只出现在一个节点中;
(3)搜索有可能在非叶子结点结束;
(4)其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找;
B+树:
(1)有 n 棵子树的非叶子结点中含有 n 个关键字(b 树是 n-1 个),这些关键字不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点(b 树是每个关键字都保存数据);
(2)所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息,及指向含这些关键字记录的指针, 且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接;
(3)所有的非叶子结点可以看成是索引部分,结点中仅含其子树中的最大(或最小) 关键字;
(4)通常在 b+树上有两个头指针,一个指向根结点,一个指向关键字最小的叶子结 点;
(5)同一个数字会在不同节点中重复出现,根节点的最大元素就是 b+树的最大元 素。
B+树相比于 B 树的查询优势:
(1)B+树的中间节点不保存数据,所以磁盘页能容纳更多节点元素,更“矮胖”;
(2)B+树查询必须查找到叶子节点,B 树只要匹配到即可不用管元素位置,因此 B+ 树查找更稳定(并不慢);
(3)对于范围查找来说,B+树只需遍历叶子节点链表即可,B 树却需要重复地中序遍历。
3、通过引入单向链表来解决 Hash 冲突。当出现 Hash 冲突时,比较新老 key 值是否相等,如果相等,新值覆盖旧值。如果不相等,新值会存入新的 Node 结点,指向老节点,形成 链式结构,即链表。
当 Hash 冲突发生频繁的时候,会导致链表长度过长,以致检索效率低,所以 JDK1.8 之后引入了红黑树,当链表长度大于 8 时,链表会转换成红黑书,以此提高查询性能。
答案解析:
2、volatile 可以保证线程可见性且提供了一定的有序性,但是无法保证原子性。在 JVM 底层volatile 是采用“内存屏障”来实现的。
观察加入 volatile 关键字和没有加入 volatile 关键字时所生成的汇编代码发现,加入 volatile 关键字时,会多出一个 lock 前缀指令。
lock 前缀指令实际上相当于一个内存屏障(也称内存栅栏),内存屏障会提供 3 个功能:
I. 它确保指令重排序时不会把其后面的指令排到内存屏障之前的位置,也不会把前面的指令排到内 存屏障的后面;即在执行到内存屏障这句指令时,在它前面的操作已经全部完成;
II. 它会强制将对缓存的修改操作立即写入主存;
III. 如果是写操作,它会导致其他 CPU 中对应的缓存行无效。
3、Java 的内存结构:程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆、方法区。
Java 虚拟机根据对象存活的周期不同,把堆内存划分为几块,一般分为新生代、老年代 和永久代。
默认的设置下,当对象的年龄达到 15 岁的时候,也就是躲过 15 次 GC 的时候,他就会转移到老年代中去,既躲过 15 次 GC 之后进入老年代。
前几天,蚂蚁金服成功上市,曾经在阿里埋头996的程序员终于恰到“福报”了。
看了以上的面试问题,你能答出来多少?进阿里是否真的有想象中的那么难?
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