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为什么百度校招数据挖掘工程师的笔试题目是跟数据挖掘关系不大？ - 研究生生活交流 - 王道论坛,专注于计算机考研的点点滴滴！ http://www.cskaoyan.com/thread-244995-1-3.html

笔试时间：2014-9-20
　　笔试职位：机器学习/数据挖掘工程师
　　笔试城市：天津、深圳、南京等
　　一. 简答题
　　1. new 和 malloc 的区别。
　　2. hash冲突是指什么?怎么解决?给两种方法，写出过程和优缺点。
　　3. 命中的概率是 0.25，若要至少命中一次的概率不小于 0.75，则至少需要几次?
　　二. 算法设计题
　　1. 用C/C++写一个归并排序。
　　数据结构为struct Node{int v; Node *next};
　　接口为 Node * merge_sort(Node *);
　　2. 设计S型层次遍历树的算法，比如根节点是第一层，第二层从左至右遍历，第三层从右至左遍历，第四层再从左至右遍历，以此类推。
　　举例：应依次输出 1 2 3 6 5 4 7 8 9。
　　3. 一个url文件，每行是一个url地址，可能有重复。
　　(1)统计每个url的频次，设计函数实现实现。
　　(2)设有10亿url，平均长度是20，现在机器有8G内存，怎么处理，写出思路。
　　三. 系统设计题
　　自然语言处理中的中文分词问题，前向最大匹配算法(FMM)。
　　注：题目举例说明了FMM的基本思想。
　　(1)设计字典的数据结构 struct dictnote。
　　(2)用C/C++实现FMM，可选接口为
　　int FMM(vector iLetters, dictnode *iRoot, vector *oResults);
　　其中 iLetters 为待分词的句子，比如 {“小”，“明”，“今”，“天”，“买”，“了”，“i”，“p”，“o”，“n”，“e”，“6”}，
　　iRoot 是字典， oResults 保存输出结果，即分词的位置。也可以自己设计接口。
　　(3)收集了一些手机品牌的字典，如{iphone, 诺基亚}。
　　现在要求查找包含这些手机品牌的网页，比如包含 iphone6, 诺基亚 9973 等。
　　怎么修改FMM实现这个功能，可以写伪代码。

研究生期间应该怎么过 - 研究生生活交流 - 王道论坛,专注于计算机考研的点点滴滴！ http://www.cskaoyan.com/thread-241882-1-3.html

指点算不上啊，一起交流。个人觉得，技术分两方面。一个是DS与算法，一个是工程方面的。前者，好的公司，面试非常注重，很多都是ACM、或者编程之美上的题目，考察解决问题的能力。当然还有一些其他专业课的基础，后者主要指，你具体掌握了哪些语言，能做什么项目，语言框架等等，还有软工一些基础，文档编写啥的。

【面试总结】腾讯MIG一面 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/woxiaohahaa/article/details/52176211#comments

2014.3.29阿里实习笔试 - hzhtracy - 博客园 https://www.cnblogs.com/hzhtracy/p/4419374.html

【数据结构】

【算法】

数据挖掘10大算法及详解 - William Zhao's notes - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/53164897

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SVM

在超平面上的样本点也称为支持向量.

AdaBoost

针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)

KNN

如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。换言之。该假定说明给定实力的目标值情况下。观察到联合的a1,a2...an的概率正好是对每个单独属性的概率乘积

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1. C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
    2) 在树构造过程中进行剪枝；
    3) 能够完成对连续属性的离散化处理；
    4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

2. The k-meansalgorithm即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

3. Supportvector machines

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

4. The Apriorialgorithm

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

5. 最大期望(EM)算法

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（DataClustering）领域。

6. PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。

PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。

7. AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

8. kNN:k-nearest neighbor classification

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

9. Naive Bayes

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTree Model)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

10. CART: 分类与回归树

CART, Classification and Regression Trees。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

7道常见的数据分析面试题

InfoQ https://mp.weixin.qq.com/s/oMYINGLQ93L7jWc-i08HEw

【java】

100+经典Java面试题及答案解析 - _eve - 博客园 https://www.cnblogs.com/pureEve/p/6546280.html

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重写(Override) 哺乳动物叫 狗叫

重载(Overload) 狗白天吃东西时叫 狗没吃东西时叫

避免死锁

使用多线程的时候，一种非常简单的避免死锁的方式就是：指定获取锁的顺序，并强制线程按照指定的顺序获取锁。因此，如果所有的线程都是以同样的顺序加锁和释放锁，就不会出现死锁了。

Array可以包含基本类型和对象类型，ArrayList只能包含对象类型。
Array大小是固定的，ArrayList的大小是动态变化的。

ArrayList和LinkedList都实现了List接口
ArrayList是基于索引的数据接口，它的底层是数组。它可以以O(1)时间复杂度对元素进行随机访问。
LinkedList是以元素列表的形式存储它的数据，每一个元素都和它的前一个和后一个元素链接在一起，在这种情况下，查找某个元素的时间复杂度是O(n)。

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LeetCode领扣 https://mp.weixin.qq.com/s/0W7-wAwonXLtV4D0uQBuxQ

面试题思考：Stack和Heap的区别 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u014306011/article/details/51044091

【运维】

哥们别逗 了，写个脚本那真不叫运维自动化!-alex3714-51CTO博客 http://blog.51cto.com/3060674/1590803

【架构】

https://tech.meituan.com/2018/10/18/meishi-data-flink.html

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

2018年10月18日 作者: 伟伦 徐阳 喻灿 刘强 文章链接 6779字 14分钟阅读

 

【python】

https://mp.weixin.qq.com/s/ICHzi70ygAzKllc-xUKEcg

Python 是一种解释型，交互式，面向对象的高级编程语言。和别的一些使用标点符号的语言不同，Python使用了大量的英语单词作为关键字，因而具有很好的可读性。而且跟其他编程语言相比，它有更少的语法结构。Python 是一种解释性语言：这意味着你的程序在执行之前不需要编译，而是由解释器在运行时处理。这个特点跟PERL，PHP很像。

Python非常适合编程初级人员：Python非常容易入门而且应用领域也非常广泛，从简单的文字处理到网络浏览和游戏开发。

1)  什么是Python？使用Python有什么好处？

Python是一种编程语言，它有对象，模块，线程，异常处理和自动内存管理。它简洁，简单，方便，容易扩展，有许多自带的数据结构，而且它开源。

2) 什么是PEP8？

PEP8 是一个编程规范，一些关于如何让你的程序更具有可读性的建议。

3) 什么是pickling和unpickling？

Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程叫做unpickling。

4) Python 是如何被解释的？

Python是一种解释性语言。Python的源代码可以直接运行。Python解释器会将源代码转换成中间语言，之后再翻译成机器码再执行。

5) Python是怎样管理内存的？

Python的内存管理是由私有heap空间管理的。所有的Python对象和数据结构都在一个私有heap中。程序员没有访问该heap的权限，只有解释器才能对它进行操作。

为Python的heap空间分配内存是由Python的内存管理模块进行的。其核心API提供一些访问该模块的方法供程序员使用。

Python有自带的垃圾回收系统，它回收并释放没有被使用的内存让它们能够被其他程序使用。

6) 有哪些工具可以帮助debug或做静态分析？

PyChecker 是一个静态分析工具，它报告源代码中的错误并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具。

7) 什么是Python装饰器？

Python装饰器是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。

8) 数组和元组之间的区别是什么？

数组和元组之间的区别是数组内容是可以被修改的而元组内容是只读的。元组可以被哈希比如作为字典的关键字。

9) 参数按值传递和引用传递是怎样实现的？

Python中的一切都是类，所有的变量都是一个对象的引用。引用的值是由函数确定的，因此无法被改变。但是如果一个对象是可以被修改的你可以改动对象。

10) 字典推导式和列表推导式是什么？

他们是可以轻松创建字典和列表的语法结构。

11) Python都有那些自带的数据结构？

Python自带的数据结构分为可变的和不可变的。

可变的有：数组、集合、字典

不可变的有：字符串、元组、数

12) 什么是Python的命名空间？

在 Python 中，所有的名字都存在于一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。它就好像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面寻找相应的对象。

13) Python 中的lambda 是什么？

这是一个常被用于代码中的单个表达式的匿名函数。

14) 为什么 lambda 没有语句？

匿名函数lambda没有语句的原因是它被用于在代码被执行的时候构建新的函数对象并且返回。

15) Python中的pass是什么？

Pass是一个在Python中不会被执行的语句。在复杂语句中，如果一个地方需要暂时被留白，它常常被用于占位符。

16) Python中什么是遍历器？

遍历器用于遍历一组元素，比如列表这样的容器。

17) Python中的unittest是什么？

在Python中，unittest是Python中的单元测试框架。它支持共享搭建，自动测试，在测试中暂停代码，将不同测试迭代成一组等等功能。

18) 在Python中什么是slicing？

Slicing是一种在有序的对象类型中（数组，元组，字符串）节选某一段的语法。

19）在Python中什么是生成器？

生成器是实现迭代器的一种机制。它功能的实现依赖于yield表达式，除此之外它跟普通的函数没有两样。

20) Python 中docstring什么？

在 Python 中文档字符串被称为docstring，它被用于在Python中为函数，模块和类注释生成文档。

21) 在Python中如何拷贝一个对象？

如果要在Python中拷贝一个对象，大多时候你可以用copy.copy () 或者copy.deepcopy()。并不是所有的对象都可以被拷贝。

22) Python中的负索引是什么？

Python中的序列索引可以是正也可以是负。如果是正索引，0是序列中的第一个索引，1是第二个索引。如果是负索引，（-1）是最后一个索引而（-2）是倒数第二个索引。

23) 如何将一个数字转换成一个字符串？

你可以使用自带函数str()将一个数字转换为字符串。如果你想要八进制或者十六进制数，可以用oct() 或 hex()。

24) Xrange和range的区别是什么？

Xrange返回一个xrange对象，而range返回一个数组。不管那个范围多大，Xrange使用同样的内存。

25) Python中的模块和包是什么？

在Python中，模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块，并可以引用其他的模块比如对象和属性。

一个包含许多Python代码的文件夹是一个包。一个包可以包含模块和子文件夹。

【数据结构】

https://mp.weixin.qq.com/s/TjJERfDwP2_rEidU3ywAlg

0种数据结构、算法和编程课助你面试通关

[golang]

golang面试题整理 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1623334523226223824

１、go的调度２、go struct能不能比较

因为是强类型语言，所以不同类型的结构不能作比较，但是同一类型的实例值是可以比较的，实例不可以比较，因为是指针类型

３、go defer（for defer），先进后出，后进先出

４、select可以用于什么，常用语gorotine的完美退出

golang 的 select 就是监听 IO 操作，当 IO 操作发生时，触发相应的动作每个case语句里必须是一个IO操作，确切的说，应该是一个面向channel的IO操作

５、context包的用途Context通常被译作上下文，它是一个比较抽象的概念，其本质，是【上下上下】存在上下层的传递，上会把内容传递给下。在Go语言中，程序单元也就指的是Goroutine

６、client如何实现长连接

server是设置超时时间，for循环遍历的

７、主协程如何等其余协程完再操作

使用channel进行通信，context,select

８、slice，len，cap，共享，扩容

append函数，因为slice底层数据结构是，由数组、len、cap组成，所以，在使用append扩容时，会查看数组后面有没有连续内存快，有就在后面添加，没有就重新生成一个大的素组

９、map如何顺序读取

map不能顺序读取，是因为他是无序的，想要有序读取，首先的解决的问题就是，把ｋｅｙ变为有序，所以可以把key放入切片，对切片进行排序，遍历切片，通过key取值。

10、实现set

实现set

11、实现消息队列（多生产者，多消费者）

1使用切片加锁可以实现

12、大文件排序

1归并排序，分而治之,拆分为小文件，在排序

13、基本排序，哪些是稳定的14、http get跟head

1HEAD和GET本质是一样的，区别在于HEAD不含有呈现数据，而仅仅是HTTP头信息。有的人可能觉得这个方法没什么用，其实不是这样的。想象一个业务情景：欲判断某个资源是否存在，我们通常使用GET，但这里用HEAD则意义更加明确。

15、http 401,403

400 bad request，请求报文存在语法错误

401 unauthorized，表示发送的请求需要有通过 HTTP 认证的认证信息

403 forbidden，表示对请求资源的访问被服务器拒绝

404 not found，表示在服务器上没有找到请求的资源

16、http keep-alive

client发出的HTTP请求头需要增加Connection:keep-alive字段

Web-Server端要能识别Connection:keep-alive字段，并且在http的response里指定Connection:keep-alive字段，告诉client，我能提供keep-alive服务，并且"应允"client我暂时不会关闭socket连接

17、http能不能一次连接多次请求，不等后端返回

http本质上市使用socket连接，因此发送请求，接写入tcp缓冲，是可以多次进行的，这也是http是无状态的原因

18、tcp与udp区别，udp优点，适用场景

tcp传输的是数据流，而udp是数据包，tcp会进过三次握手，udp不需要

19、time-wait的作用

20、数据库如何建索引

21、孤儿进程，僵尸进程22、死锁条件，如何避免23、linux命令，查看端口占用，cpu负载，内存占用，如何发送信号给一个进程24、git文件版本，使用顺序，merge跟rebase

25、Slice与数组区别，Slice底层结构

26、项目里的微信支付这块，在支付完微信通知这里，收到两次微信相同的支付通知，怎么防止重复消费（类似接口的幂等性），说了借助Redis或者数据库的事务27、项目里的消息推送怎么做的（业务有关）28、Go的反射包怎么找到对应的方法（这里忘记怎么问的，直接说不会，只用了DeepEqual，简单讲了DeepEqual）29、Redis基本数据结构30、Redis的List用过吗？底层怎么实现的？知道但是没用过，不知道怎么实现31、Mysql的索引有几种，时间复杂度32、InnoDb是表锁还是行锁，为什么（这里答不出来为什么，只说了行锁）33、Go的channel（有缓冲和无缓冲）34、退出程序时怎么防止channel没有消费完，这里一开始有点没清楚面试官问的，然后说了监听中断信号，做退出前的处理，然后面试官说不是这个意思，然后说发送前先告知长度，长度要是不知道呢？close channel下游会受到0值，可以利用这点（这里也有点跟面试官说不明白）35、用过什么消息中间件之类吗？没有36、有什么问题吗？评价？后面还有面试，后面再问吧

３８、生产者消费者模式，手写代码（Go直接使用channel实现很简单，还想着面试官会不会不让用channel实现，不用channel的可以使用数组加条件变量），channel缓冲长度怎么决定，怎么控制上游生产速度过快，这里没说出解决方案，只是简单说了channel长度可以与上下游的速度比例成线性关系，面试官说这是一种解决方案３９、手写循环队列４０、写的循环队列是不是线程安全，不是，怎么保证线程安全，加锁，效率有点低啊，然后面试官就提醒Go推崇原子操作和channel４１、写完代码面试官说后面问的问题回答就可以，不知道的话没关系４２、Linux会不会，只会几个命令，面试官就说一共也就一百多个命令４３、TimeWait和CloseWait原因４４、线段树了解吗？不了解，字典树？了解４５、看过啥源码，nsq（Go的消息中间件），简单问了我里面的waitgroup包证明我看过４６、sync.Pool用过吗，为什么使用，对象池，避免频繁分配对象（GC有关），那里面的对象是固定的吗？不清楚，没看过这个的源码４７、有什么问题吗？评价？基础不错，Linux尚缺，Go的理解不够深入，高级数据结构不了解，优点是看源码４８、后面面试官讲了他们做的东西，主要是广告部分，说日均数据量至少百万以上，多达上亿，高并发使用Go支撑，有微服务，服务治理，说我需要学的东西挺多的

４９、证明二叉树的叶子节点跟度数为2的节点的关系５０、唯一索引和主键索引５１、智能指针５２、字符串解析为数字（考虑浮点型）

５３、单点登录，tcp粘包５４、手写洗牌５５、处理粘包断包实现，面试官以为是negle算法有关，解释了下negle跟糊涂窗口综合征有关，然后面试官觉得其他项目是crud就没问了５６、goroutine调度用了什么系统调用，这个不会，面试官想从go问到操作系统，然后以为***作系统基础不好，就问了操作系统问题５７、进程虚拟空间分布，全局变量放哪里？答上来了，操作系统就不问了５８、有没有网络编程，有，怎么看连接状态？netstat，有哪些？ESTABLISHED，LISTEN等等，有异常情况吗？TIME_WAIT很多，为什么？大量短链接５９、几种基本排序算法说一下，问了堆的时间复杂度，稳定性，为什么不稳定６０、 topk问题，海量数据topk（回答成切分多次加载内存，然后用维持k长度的有序链表，然后被说时间复杂度不好，提示说还是用堆，然后哦哦哦对）最长连续字串和，这里我说的解决方案没用dp（对dp不熟），面试官一直引导我dp，还是不会６１、什么是主键６２、联合索引和唯一索引６２、越多的索引越好吗？６３、建立索引要注意什么？６４、进程和线程区别？６５、死锁？６６、tcp三次握手６７、http，https６８、状态码401,301,302,201６９、项目我说只有一台机子，所以用的单机部署，面试官说单机也可以部署多个，有什么方法吗？我说docker，问docker有哪些网络，不熟，dockerfile关键字，只答几个。顺便扯了下nginx转发。

７０、数据库隔离级别，提交读会造成什么７１、go调度７２、 goroutine泄漏有没有处理，设置timeout，select加定时器

７３、mysql高可用的方案７４、进程线程区别

７５、排序算法以及时间复杂度７６、怎么学习go７７、go的线程，给他讲了跟goroutine调度７８、io模型，同步阻塞，同步非阻塞，异步７９、cookie和session

８０、接口kps测试８１、redis排行榜数据结构（跳跃表），查询时间复杂度８２、redis分布式，如何减少同步延迟８３、mysql能实现redis的功能吗８４、平时怎么学习？８５、看什么书？８６、兴趣爱好８７、看过google四篇分布式论文吗，没看过８９、cap理论，举例９０、LRU算法，LFU９１、讲讲怎么理解网络编程

９２、go使用踩过什么坑（for range，数据库连接defer close）９３、go优缺点９５、go的值传递和引用９６、慢查询９７、为什么使用pg９８、redis的数据类型

９９、所有左叶子节点的和１００、m个n大小的有序数组求并集，一开始是2路归并，求时间复杂度，后来在面试官提醒直接m路归并，求时间复杂度１０１、static关键字，还有其他关键字吗１０２、hash表设计，线程安全？１０３、 线程自己独享什么１０４、网络编程过程１０５、select、epoll１０６、看什么书

１０７、排行榜怎么实现１０８、go的锁如何实现，用了什么cpu指令１０９、go的runtime如何实现１１０、看过sql的连接池实现吗１１１、ctx包了解吗？有什么用？１１２、go什么情况下会发生内存泄漏？（他说ctx没有cancel的时候，这个真不知道）１１３、怎么实现协程完美退出？１１４、智力题：1000瓶酒中有1瓶毒酒，10只老鼠，7天后毒性才发作，第8天要卖了，怎么求那瓶毒酒？１１５、简单dp题，n*n矩阵从左上角到右下角有多少种走法（只限往下和往右走）１１６、用channel实现定时器？（实际上是两个协程同步）１１７、go为什么高并发好？讲了go的调度模型

１１８、操作系统内存管理？进程通讯，为什么共享存储区效率最高１１９、实现一个hashmap，解决hash冲突的方法，解决hash倾斜的方法１２０、怎么理解go的interface１２１、100亿个数选top5，小根堆１２２、数组和为n的数组对１２３、最大连续子数组和１２４、redis容灾，备份，扩容１２５、跳跃表，为什么使用跳跃表而不使用红黑树１２６、输入url后涉及什么１２７、tcp怎么找到哪个套接字１２８、ipc方式，共享存储区原理１３０、进程虚拟空间布局１３１、进程状态转换１３２、线程的栈在哪里分配１３３、多个线程读，一个线程写一个int32会不会有问题，int64呢（这里面试官后来说了要看数据总线的位数，32位的话写int32没问题，int64就有问题）１３４、判断二叉树是否为满二叉树１３５、lru实现１３６、一个大整数（字符串形式表示的），移动字符求比它大的数中最小的１３７、点赞系统设计