1.算法题一:无序数组的中位数 (快排思想O(N) 时间复杂度)
package com.lightsword.leetcodeproblems
import org.junit.jupiter.api.Test
import java.util.*
/**
* 1.算法题一:无序数组的中位数 (快排思想O(N) 时间复杂度)
* 中位数定义: 如果数组长度是奇数,最中间就是位置为(n+1)/2的那个元素。如果是偶数,就是位置为n/2和位置为n/2+1的两个元素的和除以2的结果.
* 例如,
[2,3,4] 的中位数是 3
[2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
*/
class ArrayMidNum {
@Test
fun main() {
val m1 = median(intArrayOf(2, 3, 4))
val m2 = median(intArrayOf(2, 3))
println("m1=$m1")
println("m2=$m2")
//m1=3.0
//m2=2.5
}
fun median(array: IntArray): Double {
val N = array.size
val heapSize = N / 2 + 1
// PriorityQueue通过二叉小顶堆实现,可以用一棵完全二叉树表示(任意一个非叶子节点的权值,都不大于其左右子节点的权值),
// 也就意味着可以通过数组来作为PriorityQueue的底层实现。
// 首先将数组的前(n+1)/2个元素建立一个最小堆。
val heap = PriorityQueue<Int>(heapSize)
for (i in 0..heapSize - 1) {
heap.add(array[i])
}
// 然后,对于下一个元素 array[i] ,和堆顶的元素 heap.peek() 比较,如果 array[i] <= heap.peek() ,丢弃之,接着看下一个元素。
// 如果 array[i] > heap.peek() ,则用该元素取代堆顶,再调整堆,接着看下一个元素。重复这个步骤,直到数组为空。
for (i in heapSize..N - 1) {
if (array[i] > heap.peek()) {
heap.poll()
heap.add(array[i])
}
}
// 当数组都遍历完了,那么,堆顶的元素即是中位数。
// 如果数组长度是奇数,最中间就是位置为(n+1)/2的那个元素。如果是偶数,就是位置为n/2 和位置为 n/2+1 的两个元素的和除以2的结果
if (N % 2 == 1) {
return (heap.peek()).toDouble()
} else {
// poll()方法获取并删除队首元素
val a = heap.poll()
val b = heap.peek()
return (a + b) / 2.0
}
// 可以看出,长度为(n+1)/2的最小堆是解决方案的精华之处。
}
}
2.算法题二:给一数组,让你找一对满足:i<j && a[i]<a[j] (O(N)时间复杂度0(1)空间复杂度)
3.算法题三: 给一数组,让你找一对满足:i<j<k && a[i]<a[j]<a[k] (O(N)时间复杂度 O(N)空间复杂度)
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12.数据库的事务
13.事务的特点
14.同步和互斥,锁
15.DNS 域名系统
16.HTTP和HTTPS的区别
17.HTTPS的SSL(TLS)协议
18.进程和线程的区别
19.进程通信方式
20.介绍共享内存通信方式
21.线程的通信方式
22.synchronized和volatile介绍
23.synchronized和volatile的区别和应用
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32.说说你所知道的Java中线程安全的集合类
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41.令牌桶算法怎么实现的
42.线程池是自己创建的吗?
43.线程池七大参数都是什么?
44.各个参数都是怎样设置的?
45.线程池核心线程数和最大线程数为什么要设置成这样?
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47.object类的方法有哪些?
48.实现线程同步的方式有哪些?
49.synchronized和reentrantlock的区别
50.MYSQL事务隔离级别及产生的问题
51.数据库的死锁问题
52.MySQL索引为什么用b+树?
53.7层网络模型
54.tcp和udp的区别
55.常用的Linux命令
56.算法题:反转链表第m到第n个节点
57.面向对象和面向过程
58.继承多态封装及其体现
59.算法题:去除有序数组中元素重复出现两次以上的数字并返回数组长度
60.代理模式 spring aop
61.模板方法模式
62.线程池池化技术
63.何时创建核心线程,何时创建最大线程
64.线程池拒绝策略
65.jmm
66.jvm内存区域
67.垃圾回收算法
68.Java异常体系
69.有没有自定义过异常
70.项目中的数据库表有哪些映射关系(一对一,一对多,多对多)
71.算法题:字符串数组的最长公共前缀
总结
所有的面试题目都不是一成不变的,特别是像字节跳动这种大厂,上面的面试真题只是给大家一个借鉴作用,最主要的是给自己增加知识的储备,有备无患。
上面这些面试题总结一下,主要就是这6类:
(1)多线程、集合和Java基础
(2)spring框架、mybatis框架
(3)MySQL数据库
(4)高并发、分布式
(5)JVM调优、缓存优化、数据库调优
(6)算法
关于字节跳动岗位层级,绩效考核晋升职级研发序列
不少人对字节跳动技术岗的体系结构和技术要求设置不太清楚,想去面试心里没底,下面简单介绍一下字节跳动技术岗要求体系,并给大家分享一份最新入职字节跳动的同事总结出的完整面试题!
字节跳动的职级研发序列一共5级,各细分2级,共10 级:
1-1
1-2
2-1
2-2
3-1
3-2
4-1
4-2
5-1
5-2
不同序列间月薪base差异较大,技术base整体偏高。比如2-1月薪会在20k+,2-2的package会在60w-100w左右(算上期权,大概会占30%左右)。T2-2级别的薪资约40k,500股票/每年。
字节跳动对技术岗的要求
1、3年以上开发经验;
2、精通Java,理解io、泛型、多线程、集合等Java基础使用和实现原理;
3、熟悉Spring、SpringBoot等框架,理解JVM的实现机制及性能调优;
4、掌握MySQL使用,熟悉数据库性能优化;
5、熟悉主流Key-Value存储系统,能够进行系统性能调优;
6、掌握Linux 操作系统;熟练使用一种脚本语言,Shell或Python;
7、拥有高并发、分布式系统经验优先;
8、有业务系统中台化经验者优先。
有以下经验者优先:
① 熟练掌握Golang/Python并能灵活运用;
② 具有大规模分布式系统的调优经验,如JVM调优、SQL调优、缓存优化、RPC优化等;
③ 熟悉大规模分布式系统架构设计,熟悉CAP、Quorum、Consistent Hashing等原理和算法。
绩效考核与晋升
字节跳动内部的绩效考核一共有八级,从低到高为F、I、M-、M、M+、E、E+、O,并会进行强制分布,对应年终奖和月薪百分比的涨薪。M就有涨薪机会。晋升面试也是主要还是看绩效考核。
每年两次考核,一般在三月和九月。考核方式借鉴了google的OKR+360模式:头条是双月OKR,可以在lark 上看到所有人的OKR,知道大家在做什么,你对齐的大目标是什么,支持对齐你的人在做什么。
360评估:每个人都可以评估别人同样也会被别人评估,无论是领导还是普通员工。