Java面试黄金宝典25
1. 对 100 万个玩家的积分中前 100 名积分进行实时更新
- 定义
该问题旨在实时追踪并展示 100 万个玩家中积分排名前 100 的玩家信息。随着玩家通过完成任务或获取金钱改变积分,系统需要迅速更新排名并展示最新的前 100 名。
- 要点
- 运用 Java 的
PriorityQueue
构建最小堆,以此维护前 100 名的积分。 - 借助
HashMap
存储玩家 ID 与积分的映射,便于快速定位玩家积分。 - 当玩家积分更新时,先从
HashMap
中获取原积分。若原积分不在前 100 名且新积分大于堆顶元素,或者原积分在前 100 名,均需更新堆。
- 应用
- 游戏排行榜:实时展示玩家排名,激励玩家竞争。
- 电商平台销售排行榜:实时显示商品销售排名,引导用户购买。
示例代码
java
import java.util.*;class PlayerScore {int playerId;int score;public PlayerScore(int playerId, int score) {this.playerId = playerId;this.score = score;}
}public class Top100Players {private PriorityQueue<PlayerScore> minHeap;private Map<Integer, Integer> scoreMap;public Top100Players() {minHeap = new PriorityQueue<>(100, Comparator.comparingInt(p -> p.score));scoreMap = new HashMap<>();}public void updateScore(int playerId, int newScore) {int oldScore = scoreMap.getOrDefault(playerId, 0);scoreMap.put(playerId, newScore);if (minHeap.size() < 100) {minHeap.offer(new PlayerScore(playerId, newScore));} else if (newScore > minHeap.peek().score) {if (oldScore <= minHeap.peek().score) {minHeap.poll();minHeap.offer(new PlayerScore(playerId, newScore));} else {// 更新堆中已有的元素List<PlayerScore> temp = new ArrayList<>();while (!minHeap.isEmpty()) {PlayerScore ps = minHeap.poll();if (ps.playerId == playerId) {ps.score = newScore;}temp.add(ps);}minHeap.addAll(temp);}}}public List<PlayerScore> getTop100() {List<PlayerScore> top100 = new ArrayList<>(minHeap);top100.sort((p1, p2) -> p2.score - p1.score);return top100;}
}
2. 从 10 亿条短信中找出前一万条重复率高的
- 定义
此问题要求从海量的 10 亿条短信数据里,找出重复出现次数最多的前一万条短信。
- 要点
- 采用分块处理数据的方式,防止内存溢出。
- 利用
HashMap
统计每条短信的出现次数。 - 借助
PriorityQueue
维护前一万条短信。
- 应用
- 垃圾短信检测:找出频繁出现的短信模式,识别垃圾短信。
- 热点话题分析:通过统计短信内容,找出热门话题。
示例代码
java
import java.util.*;public class Top10000Messages {public List<String> findTop10000(List<String> messages) {Map<String, Integer> countMap = new HashMap<>();for (String message : messages) {countMap.put(message, countMap.getOrDefault(message, 0) + 1);}PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(10000, Map.Entry.comparingByValue());for (Map.Entry<String, Integer> entry : countMap.entrySet()) {if (minHeap.size() < 10000) {minHeap.offer(entry);} else if (entry.getValue() > minHeap.peek().getValue()) {minHeap.poll();minHeap.offer(entry);}}List<String> top10000 = new ArrayList<>();while (!minHeap.isEmpty()) {top10000.add(minHeap.poll().getKey());}Collections.reverse(top10000);return top10000;}
}
3. 对一万条数据排序,最好的方式是什么
- 定义
针对一万条数据的排序问题,需要选择一种高效的排序算法,以实现数据的有序排列。
- 要点
- 快速排序:平均时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(logn),实现简单,但最坏情况下时间复杂度为 O(n^2)。
- 归并排序:时间复杂度稳定为 O(nlogn),空间复杂度为 O(n),排序稳定,但需要额外空间。
- 堆排序:时间复杂度为 O(nlogn),空间复杂度为 O(1),无需额外空间,但实现相对复杂。
- 应用
- 数据库查询结果排序:对查询到的数据进行排序展示。
- 数据分析:对数据进行排序以便后续分析。
示例代码(快速排序)
java
import java.util.Arrays;public class QuickSort {public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int pivotIndex = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);}}private static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivot) {i++;swap(arr, i, j);}}swap(arr, i + 1, high);return i + 1;}private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}public static void main(String[] args) {int[] arr = {5, 3, 8, 4, 2, 7, 1, 6};quickSort(arr, 0, arr.length - 1);System.out.println(Arrays.toString(arr));}
}
4. 用最优的方式计算出一个大文件中一个字符串是否存在
- 定义
在一个包含大量字符串的大文件中,需要高效地判断指定字符串是否存在。
- 要点
- 利用布隆过滤器进行初步筛选,减少不必要的文件读取操作。布隆过滤器是一种空间效率高的概率型数据结构,若判断元素不存在,则元素一定不存在;若判断元素存在,则元素可能存在。
- 初始化布隆过滤器时,根据文件大小和预期的误判率设置合适的参数。
- 遍历文件,将每个字符串添加到布隆过滤器中。
- 检查目标字符串是否存在于布隆过滤器中,若存在,则进一步在文件中查找。
- 应用
- 搜索引擎缓存:快速判断网页是否已被收录。
- 数据库查询优化:减少不必要的磁盘 I/O 操作。
示例代码
java
import com.google.common.hash.BloomFilter;
import com.google.common.hash.Funnels;import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;public class StringSearchInFile {public static boolean searchStringInFile(String filePath, String target) {try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {BloomFilter<CharSequence> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), 1000000, 0.01);String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {bloomFilter.put(line);}if (!bloomFilter.mightContain(target)) {return false;}reader.close();try (BufferedReader newReader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {while ((line = newReader.readLine()) != null) {if (line.equals(target)) {return true;}}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;}
}
5. 设计一个算法快速找出十亿条 QQ 在线日志记录中今天的在线人数
- 定义
从十亿条 QQ 在线日志记录里,快速统计出当天的在线用户数量。
- 要点
- 采用分块处理数据的方式,避免内存溢出。
- 利用
HashSet
存储用户 ID 以去重。
- 应用
- 社交平台活跃度统计:了解用户在线情况。
- 网络流量分析:评估网络使用情况。
示例代码
java
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;public class OnlineUserCount {public int countOnlineUsers(String[] logs) {Set<String> userSet = new HashSet<>();for (String log : logs) {// 假设日志格式为 "用户ID 时间"String userId = log.split(" ")[0];userSet.add(userId);}return userSet.size();}
}
6. 统计 4 个 10G 文件中 Top10 的单词
- 定义
对 4 个各为 10G 的文件进行处理,统计其中出现次数最多的前 10 个单词。
- 要点
- 运用分治策略,将每个文件分成多个小块,分别统计每个小块中单词的出现次数。
- 利用
HashMap
统计单词出现次数。 - 借助
PriorityQueue
维护前 10 个单词。
- 应用
- 文本挖掘:找出高频词汇,分析文本主题。
- 搜索引擎优化:了解热门关键词。
示例代码
java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.*;public class Top10Words {public List<String> findTop10Words(String[] filePaths) {Map<String, Integer> countMap = new HashMap<>();for (String filePath : filePaths) {try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePath))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {String[] words = line.split("\\s+");for (String word : words) {countMap.put(word, countMap.getOrDefault(word, 0) + 1);}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}PriorityQueue<Map.Entry<String, Integer>> minHeap = new PriorityQueue<>(10, Map.Entry.comparingByValue());for (Map.Entry<String, Integer> entry : countMap.entrySet()) {if (minHeap.size() < 10) {minHeap.offer(entry);} else if (entry.getValue() > minHeap.peek().getValue()) {minHeap.poll();minHeap.offer(entry);}}List<String> top10 = new ArrayList<>();while (!minHeap.isEmpty()) {top10.add(minHeap.poll().getKey());}Collections.reverse(top10);return top10;}
}
7. 在三个大于 10G 的文件(每行一个数字)和 100M 内存的主机上,找到在三个文件都出现且次数最多的 10 个字符串
- 定义
在内存有限(100M)的情况下,处理三个大于 10G 且每行包含一个数字的文件,找出在三个文件中都出现且出现次数最多的前 10 个数字。
- 要点
- 采用分治策略,将每个文件分成多个小块,分别统计每个小块中数字的出现次数。
- 利用
HashMap
统计数字出现次数。 - 借助
PriorityQueue
维护前 10 个数字。
- 应用
- 数据挖掘:找出多个数据源中共同出现的高频数据。
- 日志分析:分析多个日志文件中的共同特征。
示例代码
java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.*;public class Top10NumbersInThreeFiles {public List<String> findTop10Numbers(String[] filePaths) {Map<String, int[]> countMap = new HashMap<>();for (int i = 0; i < filePaths.length; i++) {try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(filePaths[i]))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {int[] counts = countMap.computeIfAbsent(line, k -> new int[3]);counts[i]++;}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}PriorityQueue<Map.Entry<String, int[]>> minHeap = new PriorityQueue<>(10, Comparator.comparingInt(e -> Arrays.stream(e.getValue()).sum()));for (Map.Entry<String, int[]> entry : countMap.entrySet()) {int[] counts = entry.getValue();if (counts[0] > 0 && counts[1] > 0 && counts[2] > 0) {if (minHeap.size() < 10) {minHeap.offer(entry);} else if (Arrays.stream(counts).sum() > Arrays.stream(minHeap.peek().getValue()).sum()) {minHeap.poll();minHeap.offer(entry);}}}List<String> top10 = new ArrayList<>();while (!minHeap.isEmpty()) {top10.add(minHeap.poll().getKey());}Collections.reverse(top10);return top10;}
}
8. 什么是直接插入排序
- 定义
直接插入排序是一种简单的排序算法,其基本思想是将未排序数据依次插入到已排序序列的合适位置。从第二个元素开始,将其与前面已排序的元素逐一比较,找到合适位置后插入。
- 要点
- 时间复杂度:O(n^2),空间复杂度:O(1)。
- 适用于小规模数据或接近有序的数据。
- 应用
- 数据量较小且对稳定性有要求的排序场景。
- 对基本有序的数据进行排序。
示例代码
java
public class InsertionSort {public static void insertionSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 1; i < n; i++) {int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}arr[j + 1] = key;}}
}
9. 什么是希尔排序
- 定义
希尔排序是对插入排序的改进算法。它先将原始数据分成多个子序列,对每个子序列进行插入排序,然后逐渐缩小子序列的间隔,直至间隔为 1,此时进行一次普通的插入排序。
- 要点
- 时间复杂度:平均情况下为 O(n^1.3),最坏情况下为 O(n^2),空间复杂度:O(1)。
- 性能优于直接插入排序。
- 应用
- 对中等规模数据进行排序。
- 对部分有序的数据进行排序。
示例代码
java
public class ShellSort {public static void shellSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {for (int i = gap; i < n; i++) {int temp = arr[i];int j;for (j = i; j >= gap && arr[j - gap] > temp; j -= gap) {arr[j] = arr[j - gap];}arr[j] = temp;}}}
}
10. 什么是冒泡排序
- 定义
冒泡排序是一种简单的排序算法,其基本思想是重复遍历待排序数列,依次比较相邻的两个元素,若顺序错误则交换它们的位置,直到整个数列有序。
- 要点
- 时间复杂度:O(n^2),空间复杂度:O(1)。
- 适用于小规模数据。
- 应用
- 教学场景:用于讲解排序算法的基本原理。
- 数据量极小的排序场景。
示例代码
java
public class BubbleSort {public static void bubbleSort(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}
}
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文章目录 1. 背景与目标2. 核心方案选型3. 方案A:路由器端口映射(详细步骤)3.1 前置条件3.2 配置流程3.3 验证访问 4. 方案B:云平台NAT网关配置(以阿里云为例)4.1 前置条件4.2 配置流程4.3 验证访问 5. 方案…...
基于深度学习的图像超分辨率技术研究与实现
一、引言 在数字图像处理领域,图像超分辨率技术一直是一个备受关注的热点话题。随着人们对图像质量要求的不断提高,如何将低分辨率图像提升到高分辨率,同时保持图像的细节和清晰度,成为了一个极具挑战性的问题。传统的图像超分辨率技术主要依赖于插值方法,如双线性插值、双…...
A股复权计算_权息数据整理
目录 前置: 步骤: 1 以通达信为参照 2 从优矿获取所需数据 2.1 股票配股信息 2.2 股票分红信息 2.3 股票拆股信息 3 合并数据,制成权息数据表 权息数据截止20250329.7z 视频 前置: 1 本系列将以 “A股复权计算_” 开头…...