2020Java开发工程师面试知识储备（一）JVM+数据结构+算法

功利性得去找了下面试题库，发现一个讲面试题的教程，觉得讲得不错，教程地址
在这里总结一下学到的知识，打一下Java基础，算是挖一个新坑。
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正在根据错题内容，逐渐重构完善本系列文章结构。

第一章 JVM

1. JVM结构

JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，跨平台。

执行程序的过程：①加载.class文件②管理并分配内存③执行垃圾收集
三大任务：加载代码（类加载器），校验代码（字节码校验器），执行代码（解释器）
JVM 将内存区域划分为 Method Area（Non-Heap）（方法区） ,Heap（堆） , Program Counter Register（程序计数器） , VM Stack（虚拟机栈，也有翻译成JAVA 方法栈的）,Native Method Stack （ 本地方法栈 ），其中Method Area 和 Heap 是线程共享的 ，VM Stack，Native Method Stack 和Program Counter Register 是非线程共享的。
堆溢出：短时间内创建大量对象
栈溢出：调用一个没有退出条件的递归方法
方法区溢出：创建大量动态代理（生成大量Class并加载）

off-heap叫做堆外内存，堆外内存意味着把内存对象分配在Java虚拟机的堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是虚拟机）。不属于老年代和新生代。不受垃圾收集（JVM GC）

1）程序计数器

几乎不占有内存。用于取下一条执行的指令。

2）堆

所有通过new创建的对象的内存都在堆中分配，其大小可以通过-Xmx和-Xms来控制。堆被划分为新生代和旧生代，新生代又被进一步划分为Eden和Survivor区，最后Survivor由FromSpace和ToSpace组成。
新生代：新建的对象都是用新生代分配内存，Eden空间不足的时候，会把存活的对象转移到Survivor中，新生代大小可以由-Xmn来控制，也可以用-XX:SurvivorRatio来控制Eden和Survivor的比例旧生代。用于存放新生代中经过多次垃圾回收仍然存活的对象。
类加载问题：
①类中的static代码块只在第一次初始化的时候加载一次
用ClassLoader加载类，是不会导致类的初始化（也就是说不会执行方法）.Class.forName(…)加载类，不但会将类加载，还会执行会执行类的初始化方法.
②子类访问父类的static final常量成员是不会触发类的初始化的，如果static final后面的常量是new赋值的，则和普通情况一样，会初始化父类，执行父类的static代码块。
③new一个类时先执行普通代码块再执行构造方法

2. 垃圾回收机制

1.jvm gc判断对象是根据可达性分析方法判断的.
2.GC ROOT 可达对象.
①.虚拟机栈中引用的对象.
②.方法区静态属性,常量引用的对象.
③.JNI引用的对象.
3.对象赋值为null,是将栈帧局部变量的slot记录除掉.,即虚拟机栈中引用的对象.
4.gc是在全局safepoint或安全区域,对所有线程设置中断位主动中断线程,并对垃圾对象进行回收.
5.终结器中对象可以进行自救.

第二章 数据结构

1. ArrayList、Vector、LinkedList

相同：ArrayList,LinkedList,Vestor这三个类都实现了java.util.List接口，同在java.util包下，他们都允许null值。
区别：ArrayList 和Vector是采用数组方式存储数据，此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素，都允许直接序号索引元素，但是插入数据要设计到数组元素移动等内存操作，所以索引数据快插入数据慢。
Vector由于使用了synchronized方法，是线程安全的，所以性能上比ArrayList要差。 LinkedList使用双向链表实现存储，按序号索引数据需要进行向前或向后遍历，但是插入数据时只需要记录本项的前后项即可，所以插入数度较快！ ArrayList和LinkedList都不是线程安全的。

2. HashMap和Hashtable

2.1 HashMap和Hashtable的区别

1）Hashtable继承自Dictionary，HashMap继承自AbstractMap，二者都实现了Map接口。
2）Hashtable不允许null key和null value，HashMap允许。
3）HashMap的使用几乎和Hashtable相同，不过Hashtable是synchronize同步的。

2.2 HashMap的put方法

java1.7版本：数据结构是链表+数组。在新元素插入，触发Map扩容的时候，会涉及到计算新元素在新Map中的位置，需要用到头插法（线程不安全）。多线程下可能会造成环形引用，进入死循环。
java1.8版本：数据结构是链表+数组+红黑树。
当一个链表的长度大于8的时候，put会进行红黑树的操作（如果总容量小于64先扩容）
当红黑树中元素个数小于6的时候，再从红黑树转回链表。
多线程进行put操作的时候，可能会出现数据被覆盖的情况。

3. B树

应用场景：在数据库用作索引。
B-树：m阶表示一个节点上最多有m-1个关键字。
每个节点上的关键字都顺序排列，当关键字个数多于m时，取中间的关键字作为根，分裂出去，中间的关键字合并到上层节点上。查找时间复杂度O(logn)

第三章 算法（一）

1. 大整数相关

1.1 大整数相加

①将两个字符串转为两个char[]数组，toCharArray()方法。
②定义sums变量，int[]类型的数组，用第①步得到的长度较长的数组，逆序存入sums里面，sums[i]=larger[larger.length-i-1]-'0';
③较小的char数组与sums数组逆序相加，存到sums数组中。sums[i]+=smaller[smaller.length-i-1]-'0';
④遍历sums数组（遍历到sums.length-2）把大于9的位进行进位操作

for(int i = 0;i<sums.length-1;i++){
	if(sums[i]>9){
		sums[i+1]+=1;
 		sums[i]-=10;
	}
}

⑤用StringBuilder的append方法，逆序把sums的元素拼成string字符串。判断字符串的第一位是否为0，如果是，则把0剔除，这个字符串既是结果。

1.2 大整数乘法

整体思路：遍历小数的每一位，然后和大数的每一位相乘，把得到的数字加到新建的数组里面。例：小数个位与大数的个位相乘得到结果放到新建的数组multi的0下标下，小数的个位与大数的十位相乘，得到的结果放到multi的1下标下，小数的个位与大数的百位相乘，得到的结果放到multi的2下标下……小数个位处理完了继续小数的十位：小数的十位与大数个位相乘得到的结果，与multi的1下标内容相加后放到multi的1下标里……
multi下标与两个数组下标对应关系：数组长度-下标=multi下标
实例代码：

		for(int j=small.length-1;j>=0;j--){//小数乘大数
            for(int i=large.length-1;i>=0;i--){
                int num1 = small[j]-'0';
                int num2 = large[i]-'0';
                multi[large.length-1-i+small.length-1-j]+=num1*num2;
            }
        }

2. 字符串相关

2.1 求字符串中字符出现次数

整体思路：定义一个Map，key是Character，value是Integer，用于存储每一个字符出现的次数。遍历每一个字符，查询Map中有没有该key对应的value，如果没有则put(key,value)key是字符，value是1，如果有，则把value自增。更新Map的同时将value和事先定义的全局max变量比较，不断更新max的值。
核心代码：

		for (int i = 0;i<str.length();i++){
            char temp = str.charAt(i);
            Integer count = map.get(temp);
            if(count==null){
                count=1;
            }
            else {
                count++;
            }
            map.put(temp,count);
            if(count>max){
                max=count;
                res=temp;
            }
        }

2.2 求字符串中最先重复的字符

Set的add方法，返回Boolean类型的值，如果为true插入成功，原set没有该元素，如果为false插入失败，原set有该元素，遍历字符串，add字符，当add为false时break，当前add的值第一次重复。核心代码：

		for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            if(!set.add(str.charAt(i))){
                System.out.println(str.charAt(i));
                break;
            }
        }

2.3 求字符串中第一个只出现过一次的字符

在上面3的基础上，改装一下：先求出Map，然后再遍历一遍字符串，查询该字符串出现的次数，第一个次数为1的既是结果。
另一种暴力求法：利用String的indexOf和lastIndexOf方法。

    @Test
    public void test4(){
        String str = "azbgccbdae";
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            char c = str.charAt(i);
            if(str.indexOf(c)==str.lastIndexOf(c)){
                System.out.println(c);
                break;
            }
        }
    }

2.4 给出一个数字串，求数字出现的次数，并且从小到大排序。

应用桶排序，使用数字本身当做数组中的角标。减去’0’即可获得数字的值，新建count数组，将上面得到的数字作为角标，数组元素自增。核心代码：

		for (int i = 0; i < str.length(); i++) {//桶排序
            char c = str.charAt(i);
            count[c-'0']++;
        }

2.5 输入字符串和字节数，截取带汉字的字符串，不能把汉字截断（不够截完整的汉字就不截）

利用String.valueOf(字符).getBytes().length，获取字符的字节数，遍历字符串，一个一个字符截，每截之前判断已经截的字节数+将要截的字节数是否超出范围，没超出更新以截的字符串和字节数，继续循环，超出了break。
核心代码：

		StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            int len = String.valueOf(str.charAt(i)).getBytes().length;
            if(sum+len<=count){
                sum+=len;
                builder.append(str.charAt(i));
            }else {
                break;
            }
        }

2.6 截取指定字符串

利用String的substring方法截：首先用indexOf获取目标串的下标，然后str.substring(index,reg.length())截取子串。
利用正则表达式：首先编写正则式，然后Pattern.compile方法编译上面正则式，然后pattern.matcher方法生成Matcher对象，用Matcher对象的find方法判断是否存在符合正则式的部分，Matcher对象的group输出结果（用括号括起正则式的各个部分，可以自定义分组）

2.7 将字符串以某一分隔符隔开，并且倒序拼接各个部分

例：输入：“i love the game”，" "
输出game the love i
利用String的split方法，将字符串分成字符数组，并定义变量接收，逆序遍历数组，将字符串拼接在一起，拼的时候每次循环都拼分隔符，最后返回结果将StringBuilder的子串从0到length-分隔符length。

2.8 给出一个字符串，判断该串是否为ipv4地址

首先把字符串用split方法分割，注意：".“需要转译split("\\.")
截成四段，每段进行判断，把字符串转成int类型的数，要在0~255之间，并且字符串若以"0"开头，只能为"0”

2.9 子集和问题

子集和问题的一个实例为。其中S={x1,x2,…,xn}是一个正整数的集合，c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得S1中所有元素的和为c。
算法：定义一个函数，参数为原集合，目标sum数值，将要执行操作的元素下标。
在函数的前部分设置判断语句，结束继续递归下去的条件：①sum值等于目标sum值②将要操作的元素下标大于原集合的长度③sum值大于目标值
判断语句通过以后执行加法操作，把原集合的将要操作元素加到sum上，然后递归调用函数。调用结束后执行减操作，把刚才加的部分减掉。最后再递归调用函数。

    public static int count = 0;
    public static int sum = 0;
    public static void kSum(List<Integer> numbers, int target, int i) {
        if(sum == target){
            count++;
            return;
        }
        if(i == numbers.size())  return;
        if(sum > target)  return;
        sum += numbers.get(i);
        kSum(numbers, target, i + 1);
        sum -= numbers.get(i);
        kSum(numbers, target, i + 1);
    }

个人总结：写好跳出递归的判断语句，然后先加一次当前值，递归调用一次函数，再减掉当前值，递归调用一次函数（每次递归调用前两个参数不变，第三个参数步长都是1）。

3. 排序相关

3.1 堆排序

堆排序的时间复杂度为O(nlogn)；空间复杂度为O(1)；是不稳定的排序算法。
排序算法（最大堆）：从最后一个有子节点（假设数组大小为i，这个节点的下标是i/2）的节点出发，遍历在这之前（包括这个节点）的所有节点，把遍历的节点（下面写作根节点）和他左右子节点（左子节点2i，右子节点2i+1）比较，如果根节点最大，继续遍历，如果子节点比根节点大，则替换（可能涉及到连锁替换反应）
个人总结：从最后一个树节点开始，往前，不停得更新(树节点-左子-右子)这个结构。。
插入节点：就是先在堆的最后添加一个节点，然后沿着堆树上升。跟最大堆的初始化过程大致相同。
顶节点删除：将堆树的最后的节点提到根结点，然后删除最大值，然后再把新的根节点放到合适的位置。

3.2 直接插入排序

时间复杂度O(n²)；空间复杂度O(1)；稳定
算法：遍历数组，每次都将遍历到的元素i与前面的元素比较，找到连续的两个元素k，k+1使得i元素大于k元素，i元素小于k元素（一遍找一遍移动数组元素，往后移一个位置便于i的插入）。找到以后把i的元素覆盖到k+1元素上。
个人总结：从左到右遍历把元素插进前面已经拍好序的部分里。

3.3 快速排序

时间复杂度O(nlog₂n)；空间复杂度O(n)或者O(log₂n)；不稳定
首先确定一个基数（理解为中位数）遍历数组（利用两侧的high！=low作为判断条件遍历），把大于基数的数放到high区，小于基数的数放到low区（high，low初始在数组的两侧，更换后两数的的具体操作以及遍历数组方向变化略）基数放在high和low重合的地方，以基数隔开两个区，再利用同样的方法处理。
个人总结：不断用中位数隔出两个区域，区域越来越小。

3.4 希尔排序（shell）

几个术语：
组：原来是一整个数组，现在按一定规则把数组平均分成几组，规则如下：如果要分三组就取原下标0,3,6一组1,4,7一组2,5,8一组。
增量：分的组数
算法：在各个分组里执行插入排序，逐渐减少增量，直到为1
增量序列的时间复杂度（最坏情形）是O(n^2)最好O(n)平均。。。不稳定

3.5 归并排序

算法：把原数组分为多块，每块元素个数相等（最后一块可能不等），在每一块中执行选择排序，两两合并，逐渐成为一大块。
时间复杂度都是O(nlog2n)空间复杂度是O(n)。

3.6 各排序方法对比