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【刷题Day28】Python/JAVA - 02（浅）

news 来源：原创 2025/6/13 17:50:47

Python

什么是 Python 的闭包？

闭包（Closure）是Python中的一种独特的函数机制。简而言之，闭包是指在一个内部函数中，引用了外部函数的变量，而这个外部函数已经执行完毕并返回了内部函数，然而内部函数仍然可以访问这些外部函数中的变量。

说明 Python3 中装饰器的用法

在Python中，装饰器是一种设计模式，在不需要改变其本身的代码的情况下，来修改或增强函数、方法或类的功能。

装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为参数并返回一个新的函数。

Python 中的列表和元组有什么区别？

特性列表（list）元组（tuple）
可变性可变（mutable），可以修改内容不可变（immutable），一旦创建不能修改内容
内存管理动态分配内存，支持扩展和缩小内存紧凑，固定大小
占用内存比元组更多，占用更多内存更节省内存，因其不可变性
方法提供修改、添加、删除等方法，如append()、remove()等只提供访问和查询方法，如count()和index()
用途适用于需要动态变化的数据集合，如动态任务列表、队列等适用于不需要修改地数据集合，如坐标、日期等
是否可以作为字典键不能作为字典键（因为可变）可以作为字典键（因为不可变）
并发访问安全性如果多线程访问，需要额外同步处理由于不可变性，天然支持并发访问，线程安全
性能优化场景适用于修改频繁的数据结构适用于存储固定数据的场景，如函数返回多个值时使用

Java

说说 Java 中 HashMap 的原理？

HashMap是基于哈希表的数据结构，用于存储键值对（key-value）。其核心是将键的哈希值映射到数组索引位置，通过数组+链表（在Java8及之后是数组+链表+红黑树）来处理哈希冲突。

HashMap使用键的hashCode()方法计算哈希值，并通过indexFor方法（JDK1.7及之后版本移除了这个方法，直接使用(n -1) & hash）确定元素在数组中的存储位置。哈希值是经过一定扰动处理的，防止哈希值分布不均匀，从而减少冲突。

HashMap的默认初始容量为16，负载因子为0.75。也就是说，当存储的元素数量超过16 * 0.75 = 12个时，HashMap会触发扩容操作，容量*2并重新分配元素位置。这种扩容是比较耗时的操作，频繁扩容会影响性能。

Java 中有哪些集合类？请简单介绍

Java中的集合类主要分为两大类：Collection接口和Map接口。前者是存储对象的集合类，后者存储的是键值对（key-value）。

Collection接口下又分为List、Set和Queue接口。每个接口有其具体实现类。以下是主要的集合类

  • List接口：

    • ArrayList：基于动态数组，查询速度快，插入、删除慢

    • LinkedList：基于双向链表，插入、删除快，查询速度慢

    • Vector：线程安全的动态数组，类似于ArrayList，但开销较大

  • Set接口：

    • HashSet：基于哈希表，元素无序，不允许重复

    • LinkedHashSet：基于链表和哈希表，维护插入顺序，不允许重复。

    • TreeSet：基于红黑树，元素有序，不允许重复。

​ 网上说Set是无序集合非常不准确，因为需要看具体的实现类

  • Queue接口：

    • PriorityQueue：基于优先级堆，元素按照自然顺序或指定比较器排序。

    • LinkedList：可以作为队列使用，支持FIFO（先进先出）操作。

Map接口存储的是键值对，也就是给对象（value）设置了一个key，这样通过key可以找到哪个value

  • HashMap：基于哈希表，键值对无序，不允许键重复。
  • LinkedHashMap：基于链表和哈希表，维护插入顺序，不允许键重复。
  • TreeMap：基于红黑树，键值对有序，不允许键重复。
  • Hashtable：线程安全的哈希表，不允许键或值为null。
  • ConcurrentHashMap：线程安全的哈希表，适合高并发环境，不允许键或值为null。

Java 中 HashMap 的扩容机制是怎样的？

HashMap中的扩容是基于**负载因子（load factor）**来决定的。默认情况下，HashMap的负载因子为0.75，这意味着当HashMap的已存储元素数量超过当前容量的75%时，就会触发扩容操作。

例如，初始容量为16，负载因子为0.75，则扩容阈值为16*0.75=12。当存入第13个元素时，HashMap就会触发扩容。

当触发扩容时，HashMap的容量会扩大为当前容量的两倍。例如，容量从16增加到32，从32增加到64等。

扩容时，HashMap需要重新计算所有元素的哈希值，并将它们重新分配到新的哈希桶中，这个过程称为rehashing。每个元素的存储位置会根据新容量的大小重新计算哈希值，并移动到新的数组中。

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