程序员面试通关指南:经典题目大揭秘
发布时间:2025-03-23 11:58:14来源:
- CSS 盒子模型是 CSS 布局的基石,规定了网页元素间以及元素与内容中间位置关系 。它包含四个部分,从里到外依次是:内容(content)、填充(padding)、边框(border)、边界(margin) 。有两种盒子模型,分别是 IE 盒子模型和标准 W3C 盒子模型 。W3C 的 content 宽度和高度只包括内容区域,而 IE 盒子模型的宽度和高度包括了边框和内边距 。在 CSS 中可以通过 box-sizing 属性来控制使用哪种盒模型,当 box-sizing 为 content-box 时是标准盒模型,为 border-box 时是怪异盒模型(类似 IE 盒子模型)。比如一个设置 width:200px;height:200px 的 div ,如果是标准盒模型,那内容区域就是 200px * 200px ,如果是怪异盒模型,200px * 200px 还包含了 border 和 padding 的大小 。
- 问:请你谈谈 Cookie 的弊端?答:
- 数量和长度限制:每个特定的域名下最多生成的 cookie 个数有限制,如 IE6 或更低版本最多 20 个 cookie ,IE7 和之后的版本最多可以有 50 个 cookie ,Firefox 最多 50 个 cookie ,Chrome 和 Safari 虽没有做硬性限制,但过多也会有问题;并且 cookie 的最大大约为 4096 字节,为了兼容性,一般不能超过 4095 字节 ,若超出长度会被截掉。
- 安全性问题:如果 cookie 被人拦截了,那人就可以取得所有的 session 信息 ,即使加密也用处不大,因为拦截者原样转发 cookie 就可达到目的。
- 用户配置影响:有些用户会禁用浏览器或客户端设备接受 cookie 的能力,这就限制了依赖 cookie 功能的使用。
- 无法保存某些状态:例如为了防止重复提交表单,需要在服务器端保存一个计数器,若保存在客户端则无法起到作用。
- 带宽消耗:每次 HTTP 请求和响应都会携带 Cookie,会增加网络带宽消耗,尤其对包含大量数据的 Cookie 或频繁请求,影响更明显。比如一个电商网站,若 cookie 存储了过多商品信息,每次请求都会传输这些 cookie 数据,浪费带宽。
性能测试面试题
- 问:什么是负载测试?什么是性能测试?答:负载测试是一种性能测试,指数据在超负荷环境中运行,让测试对象承担不同的工作量,以评测和评估其在不同工作量条件下的性能行为,以及持续正常运行的能力 ,目标是确定并确保系统在超出最大预期工作量的情况下仍能正常运行,还要评估如响应时间、事务处理速率等性能特征。性能测试则是使用场景测试软件系统的性能是否满足生产性能的要求,它包含负载测试、强度测试、数据库容量测试、基准测试以及竞争(并发,用户)测试等 ,旨在全面评估系统在各种条件下的性能表现。比如一个电商系统,负载测试可能是让系统承受比日常高峰流量更大的用户访问量,看系统能否稳定运行;而性能测试则会从响应时间、吞吐量、并发用户数等多个方面,综合测试系统在正常和高负载情况下的性能 。
- 问:性能测试包含了哪些测试(至少举出 3 种)?答:
- 负载测试:考察软件系统在既定负载下的性能表现,站在用户角度观察一定条件下软件系统性能,预期结果是用户性能指标需求得到满足,指标体现为响应时间、并发量等 。比如测试一个在线教育平台在同时有 1000 名学生观看直播课程时的性能表现。
- 压力测试:考察系统在超负荷条件下(如超负荷的交易量和并发用户数 )的表现,预期结果是系统出现问题,以此来考察系统处理问题的方式 ,从而识别系统的弱点和在极限负载下程序的运行情况。例如让电商系统在远超日常订单量数倍的压力下运行,看系统如何应对。
- 并发测试:验证系统的并发处理能力,一般和服务器端建立大量并发连接,通过客户端响应时间和服务器端性能监测情况判断系统是否达到既定并发能力指标 。像游戏服务器在开新服时,大量玩家同时登录,就需要通过并发测试来保证服务器能稳定运行。
- 基准测试:当软件系统增加新模块时进行,打开 / 关闭新模块至少各做一次测试,关闭模块前的系统性能指标作为基准,与打开模块后的指标作比较,判断新模块对系统性能的影响 。比如在一个 APP 中添加新的支付功能模块后,通过基准测试评估该模块对 APP 整体性能的影响。
- 稳定性测试:测试系统在一定负载下长时间运行是否会发生问题,有些软件问题需时间积累才暴露,如内存泄漏问题 。例如让一个后台管理系统持续运行一周,观察其性能变化。
- 问:如何识别性能瓶颈?答:性能瓶颈分为硬件瓶颈和软件瓶颈。可以通过多种监控器来分析发现,应用服务器监控、web 服务器监控、数据库服务器监控器和网络监控器等 。这些监控器能帮助分析导致响应时间增加的原因,性能度量一般包括响应时间、吞吐量、每秒点击率、网络延迟等 。比如当系统响应时间突然变长,通过监控发现数据库服务器的 CPU 使用率持续接近 100% ,可能就存在数据库 CPU 瓶颈;若网络传输速率低于预期,网络延迟较高,则可能存在网络瓶颈 。还可以从 TPS 指标分析,观察随着用户数增长,系统每秒可处理的事务数是否增长,若不增长或增长缓慢,可能存在性能瓶颈 。同时,检查系统日志文件,如 /var/log/messages 和 /var/log/syslog ,从中发现可能的错误或警告信息,也有助于定位性能瓶颈。
数据结构与算法面试题
- 问:请把二元查找树转变成排序的双向链表 。答:
- 解题思路:对于一棵二元查找树,它的中序遍历结果是有序的 。可以利用中序遍历的特性来实现转换。采用递归的方式,先递归处理左子树,将左子树转换为双向链表并找到左子树链表的最后一个节点 ;然后处理当前节点,将当前节点与左子树链表的最后一个节点连接起来;接着递归处理右子树,将右子树转换为双向链表,并将当前节点与右子树链表的第一个节点连接起来 。在递归过程中,始终维护一个指针,指向当前已经转换好的双向链表的最后一个节点 。例如对于二元查找树:
10
/ \
6 14
/ \ / \
4 8 12 16
中序遍历的顺序是 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16 ,在遍历过程中逐步调整指针指向,就可以将其转换为双向链表 4 <-> 6 <-> 8 <-> 10 <-> 12 <-> 14 <-> 16 。
- 代码实现(以 Python 为例):
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
class Solution:
def Convert(self, pRootOfTree):
if not pRootOfTree:
return None
self.last_node = None
self.ConvertNode(pRootOfTree)
head = self.last_node
while head and head.left:
head = head.left
return head
def ConvertNode(self, node):
if not node:
return
current = node
if current.left:
self.ConvertNode(current.left)
current.left = self.last_node
if self.last_node:
self.last_node.right = current
self.last_node = current
if current.right:
self.ConvertNode(current.right)
可以这样调用测试:
# 构建测试用的二元查找树
root = TreeNode(10)
root.left = TreeNode(6)
root.right = TreeNode(14)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(8)
root.right.left = TreeNode(12)
root.right.right = TreeNode(16)
s = Solution()
result = s.Convert(root)
# 打印双向链表验证结果
while result:
print(result.val, end=' ')
result = result.right
- 问:如何判断一个链表是否有环?答:
- 解题思路:可以使用快慢指针的方法 。定义两个指针,快指针(fast)每次移动两个节点,慢指针(slow)每次移动一个节点 。如果链表没有环,快指针会先到达链表末尾;如果链表有环,快指针会在环内不断循环,最终快指针会追上慢指针,即快慢指针相遇 。比如链表 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 3(这里 5 的下一个节点又指向 3 形成环) ,当 slow 指针走到 3 时,fast 指针已经在环内走了一段距离,继续移动,fast 指针会追上 slow 指针 。
- 代码实现(以 Java 为例):
class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode(int x) {
val = x;
next = null;
}
}
public class Solution {
public boolean hasCycle(ListNode head) {
if (head == null || head.next == null) {
return false;
}
ListNode slow = head;
ListNode fast = head.next;
while (slow != fast) {
if (fast == null || fast.next == null) {
return false;
}
slow = slow.next;
fast = fast.next.next;
}
return true;
}
}
- 问:实现一个栈的数据结构,使其具有 push、pop、top 和 getMin 方法,getMin 方法用于返回栈中的最小值,要求这些操作的时间复杂度都是 O (1) 。答:
- 解题思路:可以使用两个栈,一个栈(stack)用于正常存储元素,另一个栈(minStack)用于存储当前栈中的最小值 。在 push 操作时,将元素压入 stack 栈,同时比较该元素与 minStack 栈顶元素的大小,如果该元素小于等于 minStack 栈顶元素,则将该元素也压入 minStack 栈 ;在 pop 操作时,弹出 stack 栈顶元素,如果该元素等于 minStack 栈顶元素,则同时弹出 minStack 栈顶元素 ;top 方法返回 stack 栈顶元素 ;getMin 方法返回 minStack 栈顶元素 。例如,向栈中依次 push 5, 3, 7, 2 ,在 push 5 时,stack 和 minStack 都存入 5 ,push 3 时,stack 存入 3 ,minStack 比较 3 和 5 ,3 更小,所以 minStack 也存入 3 ,以此类推 。当 pop 2 时,stack 弹出 2 ,minStack 也弹出 2 ,因为 2 是当前最小值 。
- 代码实现(以 C++ 为例):
#include <stack>
#include <iostream>
class MinStack {
private:
std::stack<int> stack;
std::stack<int> minStack;
public:
MinStack() {}
void push(int x) {
stack.push(x);
if (minStack.empty() || x <= minStack.top()) {
minStack.push(x);
}
}
void pop() {
if (stack.top() == minStack.top()) {
minStack.pop();
}
stack.pop();
}
int top() {
return stack.top();
}
int getMin() {
return minStack.top();
}
};
可以这样调用测试:
int main() {
MinStack minStack;
minStack.push(5);
minStack.push(3);
minStack.push(7);
minStack.push(2);
std::cout << "最小值: " << minStack.getMin() << std::endl;
minStack.pop();
std::cout << "最小值: " << minStack.getMin() << std::endl;
return 0;
}
面试答题技巧总结
在程序员面试中,掌握一定的答题技巧能让你脱颖而出。回答问题时,务必逻辑清晰,就像搭建程序架构一样,先阐述问题的关键要点,再逐步展开分析,分步骤给出解决方案。比如在回答算法相关问题时,按照解题思路、具体步骤、代码实现(如果需要)的顺序,让面试官清楚看到你的思考过程。
突出重点也非常关键,直接切入问题核心,避免冗长且无关紧要的表述。比如在阐述项目经验时,重点强调你在项目中的独特贡献、解决的关键技术难题,而不是对整个项目流程泛泛而谈。
结合实际经验是一大亮点,用过往项目中遇到的真实案例来支撑你的回答,能增加可信度和说服力。当被问到如何优化代码性能时,你可以分享曾经在某个项目里,通过哪些具体手段(如算法优化、缓存机制应用等)成功提升了系统性能 。
另外,在面对不会的问题时,不要慌张或直接说不知道。可以尝试与面试官沟通,表明你对问题的初步理解,以及你会如何尝试去解决它,展示你的学习能力和解决问题的思路 。而且,面试前一定要充分准备,复习基础知识、回顾项目经验,了解面试公司的技术栈和业务方向,这样在面试时才能更加从容自信,提高成功的几率。
(作者: 阿毛视界)
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