小米安卓开发岗面经 | Martin1007Wang的博客

type

status

date

slug

summary

一、使用固定长度的数组实现队列，包括添加和取数据的功能：

二、时间复杂度、空间复杂度、如何优化？

时间复杂度和空间复杂度是算法分析中用来衡量算法性能的两个重要指标。

时间复杂度：时间复杂度衡量的是算法运行时间随输入规模增长而变化的趋势，即算法的执行时间与输入数据的大小之间的关系。常用的时间复杂度表示方法有大O记法（O 表示"Order of"，表示数量级）。常见的时间复杂度从小到大排列为：O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)、O(2^n) 等。其中，O(1) 表示常数时间复杂度，表示算法的执行时间不随输入规模的增加而增加；而 O(n) 表示线性时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模成正比。

优化时间复杂度的方法：

选择更高效的数据结构：使用适当的数据结构可以减少算法的时间复杂度。例如，使用哈希表（HashMap）可以在常数时间内进行查找和插入操作，而使用线性查找则需要线性时间。

减少循环次数：尽量避免不必要的循环操作，可以通过合理设计算法逻辑，减少循环次数，从而降低时间复杂度。

使用算法优化技巧：例如分治法、动态规划、贪心算法等，可以通过优化算法设计，减少问题规模，从而降低时间复杂度。

空间复杂度：空间复杂度衡量的是算法所需的额外空间随输入规模增长而变化的趋势，即算法的空间消耗与输入数据的大小之间的关系。通常以存储空间的大小来度量，不包括输入数据所占用的空间。

优化空间复杂度的方法：

优化数据结构的空间利用：选择合适的数据结构可以减少空间复杂度。例如，使用位运算代替存储布尔数组，使用链表代替数组等。

原地操作：在不使用额外空间的情况下，直接在输入数据上进行修改。这样可以避免额外的空间开销。

递归优化：递归算法通常会使用额外的函数调用栈空间，可以考虑使用迭代或尾递归优化，减少空间消耗。

需要注意的是，时间复杂度和空间复杂度往往是相互关联的。在实际优化中，需要根据具体情况综合考虑时间和空间复杂度，并找到一个平衡点。有时候

，为了优化时间复杂度可能需要牺牲一定的空间复杂度，反之亦然。因此，选择合适的算法和数据结构是优化时间和空间复杂度的关键。

三、链表如何优化以降低查询时的时间复杂度

使用哈希表：可以将链表的元素存储在哈希表中，其中哈希表的键是链表中的值，而值是指向链表节点的指针。这样可以在O(1)的时间复杂度内进行查询操作，因为哈希表的查询操作具有常数时间复杂度。

使用索引或缓存：如果链表中的数据经常被查询，可以使用索引或缓存来提高查询效率。例如，可以维护一个索引表，其中每个索引项指向链表中的某个节点，然后通过索引进行快速访问。

分割链表：如果链表中的数据具有某种特定的顺序或者范围，可以将链表按照这个顺序或范围分割成多个子链表。这样可以根据需要只对特定的子链表进行查询，从而减少查询的范围和时间复杂度。

双向链表：如果需要频繁进行前后节点的查询操作，可以考虑使用双向链表。双向链表中的每个节点都包含指向前一个节点和后一个节点的指针，这样可以在O(1)的时间复杂度内访问前后节点。

优化算法逻辑：有时候可以通过优化算法逻辑来减少对链表的查询次数。例如，可以在查询前进行预处理，将需要频繁查询的数据进行统计或排序，然后进行查询操作时可以直接使用统计结果或者二分查找等方式减少查询次数。

四、Hashmap插入数据的流程？

在Java中，HashMap是一种常用的哈希表实现，用于存储键值对。下面是HashMap插入数据的一般流程：

首先，根据键的哈希值进行计算。HashMap使用键的哈希值来确定键值对在内部数组中的位置。

使用哈希函数将哈希值转换为一个合法的数组索引。哈希函数通常采用位运算和取模运算来保证索引值在合法范围内。

根据计算得到的索引值，检查数组该位置是否已经存在其他元素。如果该位置为空，表示没有发生冲突，直接将键值对存储在该位置。

如果该位置已经存在其他元素（发生了冲突），则需要处理冲突。HashMap采用链地址法解决冲突，即在同一个位置上使用链表或红黑树（JDK8及之后版本）来存储冲突的键值对。如果发生了链表冲突，新插入的键值对将会被添加到链表的末尾。如果链表长度达到一定的阈值（默认为8），则链表会被转换为红黑树，以提高查询和插入的性能。

在插入过程中，还会根据需要检查是否需要进行容量扩容。当HashMap中的元素数量超过容量的75%时，会触发扩容操作，重新分配数组大小，并重新计算每个键值对在新数组中的位置。

总结起来，HashMap的插入数据流程涉及哈希值计算、索引计算、冲突处理、链表和红黑树的维护、容量扩容等步骤。这些步骤保证了HashMap能够高效地存储和检索键值对，并保持较低的时间复杂度。

五、如何计算Hashmap数据插入的位置？

在HashMap中，计算数据插入位置的步骤如下：

首先，针对插入的键对象，调用它的hashCode()方法获取其哈希码（hash code）。hashCode()方法是Object类的方法，可以被所有Java对象调用。

使用哈希函数对哈希码进行计算，将哈希码转换为数组索引。哈希函数的作用是将哈希码映射到合法的数组索引范围内。通常，HashMap会采用位运算（例如与操作）和取模运算（例如取余操作）来计算索引。

根据计算得到的索引，找到HashMap内部的数组中对应的位置。在该位置上，存储着一个链表或红黑树的根节点，或者为空（即没有发生冲突）。

如果该位置为空，表示没有发生冲突，直接将键值对存储在该位置。

如果该位置已经存在其他元素（发生了冲突），则需要处理冲突。HashMap采用链地址法来解决冲突。在该位置上已经存在一个链表或红黑树，新插入的键值对将会被添加到链表的末尾或红黑树中。

需要注意的是，哈希函数的设计和散列算法的质量对HashMap的性能和冲突情况有着重要影响。好的哈希函数应该能够将键均匀地映射到不同的索引位置，以减少冲突的可能性。在Java中，一般会对hashCode()方法进行重写，以保证相等的对象具有相等的哈希码。

六、如何解决哈希冲突？

在哈希表中，哈希冲突指的是不同的键对象经过哈希函数计算后得到相同的哈希值，导致它们需要存储在哈希表的同一个位置。为了解决哈希冲突，常用的方法是采用链地址法（Separate Chaining）或开放地址法（Open Addressing）。

链地址法（Separate Chaining）：

在冲突的位置上，使用链表或红黑树（JDK8及之后版本）来存储具有相同哈希值的键值对。

当发生冲突时，新插入的键值对会被添加到链表或红黑树的末尾。

在查询时，根据键的哈希值计算出索引，然后在对应的链表或红黑树中搜索目标键。

链地址法解决了哈希冲突，允许多个键值对存储在同一个位置上，提供了较好的插入和查询性能。

开放地址法（Open Addressing）：

在冲突的位置上，根据一定的规则（例如线性探测、二次探测等）尝试在哈希表中的其他位置上寻找空闲位置，直到找到一个可用的位置来存储键值对。

当发生冲突时，通过一系列探测算法，依次尝试寻找下一个可用位置。

在查询时，根据键的哈希值计算出索引，然后按照相同的探测算法，在哈希表中查找目标键。

开放地址法避免了使用链表或红黑树的额外空间开销，但可能会导致哈希表装填因子过高而影响性能。

需要注意的是，为了保证哈希表的性能，需要选择合适的哈希函数和解决冲突的方法。在Java中，HashMap使用了链地址法来解决哈希冲突，当链表长度达到一定阈值时，会将链表转换为红黑树以提高查询和插入的性能。

七、多线程如何解决线程冲突

在多线程环境下，线程冲突指的是多个线程同时访问共享资源，可能导致数据不一致或错误的结果。为了解决线程冲突，可以采用以下几种常用的方法：

互斥锁（Mutex）：

使用互斥锁来保护共享资源，一次只允许一个线程访问。

在访问共享资源之前，线程尝试获取互斥锁的所有权；在访问完成后，释放互斥锁，让其他线程可以获得锁继续访问。

互斥锁可以通过synchronized关键字或ReentrantLock类来实现。

读写锁（Read-Write Lock）：

对于读多写少的场景，使用读写锁可以提高并发性能。

读写锁允许多个线程同时读取共享资源，但只允许一个线程写入共享资源。

读写锁可以通过ReentrantReadWriteLock类来实现。

原子操作（Atomic Operation）：

使用原子操作可以确保某个操作的执行是不可分割的，不会被其他线程中断。

Java提供了一些原子类，如AtomicInteger、AtomicLong等，用于实现原子操作。

原子操作适用于对单个变量进行操作的场景，可以避免线程冲突。

同步块（Synchronized Block）：

使用同步块可以将一段代码标记为临界区，一次只允许一个线程执行该临界区内的代码。

在进入同步块之前，线程需要获得对象的锁；在离开同步块时，释放对象的锁。

同步块可以通过synchronized关键字来实现。

并发数据结构：

使用并发数据结构可以提供线程安全的数据访问，减少线程冲突的可能。

Java提供了一些并发数据结构，如ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等，可以在多线程环境下安全地访问和修改数据。

需要根据具体的应用场景和需求选择合适的线程冲突解决方法。在设计和实现多线程程序时，考虑线程安全性是非常重要的，确保共享资源的正确访问和修改，避免线程冲突带来的问题。

八、手写一个单例模式

当需要确保在整个应用程序中只存在一个实例时，可以使用单例模式。下面是一个经典的线程安全的懒汉式单例模式的示例代码：

在这个示例中，使用了懒汉式的单例模式。主要的要点包括：

将构造函数声明为私有，防止外部通过new关键字实例化该类。

创建一个私有的静态变量instance，用于保存单例实例。

提供一个公共的静态方法getInstance()，用于获取单例实例。在该方法中，首先检查instance是否为null，如果为null，则创建一个新的实例，否则直接返回现有的实例。

由于该示例中的getInstance()方法是同步的（使用了synchronized关键字），可以保证在多线程环境下的线程安全性。但是这种方式在并发情况下可能会有性能问题，因为每次获取实例时都需要进行同步操作。