携程Java实习二面
一面是在东南大学宣讲会的第二天现场面的,看之前帖子吧,今天才等到二面就三个题
日常自我介绍瞎扯淡
二叉搜索树查找时间复杂度,如果是链表呢
有序数组截断查找断点
检查百万级用户身份证号是否在百万级黑名单
都比较流畅答出来了半小时结束战斗,之后就接到hr小姐姐offer邮件,结束春招,准备暑假去实习了
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CAS原理分析
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/79917850 一、锁机制 常用的锁机制有两种: 1、悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会导致其它所有需要锁的线程挂起,等待持有锁的线程释放锁。 2、乐观锁:假设不会发生并发冲突,每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。如果因为冲突失败就重试,直到成功为止。乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。为数据增加一个版本标识,比如在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。 乐观锁的缺点是不能解决脏读的问题。 在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读,可以使用悲观锁解决...
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Python3数据分析——(1)NumPy快速入门教程(官网教程翻译)
Numpy(Numerical Python) Numpy: 提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理的库;用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发,是个很基础的扩展;Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。 1.高性能科学计算和数据分析的基础包 2.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速、节省空间 3.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算 4.线性代数、随机数生成 5.import numpy as np 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点Python。如果你想从新回忆下,请看看Python Tutorial. 在阅读本教程之前,您应该了解一些Python。如果你想刷新你的记忆,请看看Python教程 基础篇 NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。 ...
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