多益网络面试题

多益网络笔试题

单选题

1.对下列4个序列用快速排序方法进行排序，以序列的第1个元素为基准进行划分。在第1趟划分过程中，元素移动次数最多的是序列()

A: 70，75，82，90，23，16，10，68

B: 70，75，68，23，10，16，90，82

C: 82，75，70，16，10，90，68，23

D: 23，10，16，70，82，75，68，90

思路分析

首先，让我们使用快速排序算法对给定的序列进行排序：

A: 70，75，82，90，23，16，10，68

B: 70，75，68，23，10，16，90，82

C: 82，75，70，16，10，90，68，23

D: 23，10，16，70，82，75，68，90

在快速排序算法中，我们选择一个基准元素，然后将序列划分为两个子序列，较小的元素放在基准元素的左边，较大的元素放在基准元素的右边。接下来，我们对左右两个子序列分别递归地应用相同的过程，直到序列完全有序。

在第一趟划分过程中，元素移动次数最多的是序列 A，并且基准元素选择的是序列的第一个元素。我们将对序列 A 进行划分。

首先，选择 70 作为基准元素。划分后的序列如下：

左子序列：23，16，10，68 右子序列：75，82，90

接下来，对左右两个子序列分别递归地进行划分和排序。

左子序列：23，16，10，68 右子序列：75，82，90

左子序列：23，16，10 右子序列：68

左子序列：16，10 右子序列：23

左子序列：10 右子序列：16

通过递归划分和排序，最终得到排序后的序列：

A: 10，16，23，68，70，75，82，90

继续按照同样的步骤对序列 B、C 和 D 进行快速排序，即可得到它们的排序结果：

B: 10，16，23，68，70，75，82，90

C: 10，16，23，68，70，75，82，90

D: 10，16，23，68，70，75，82，90

因此，按照给定的序列和基准元素为第一个元素的快速排序算法，元素移动次数最多的序列是序列 A。排序后的序列为 A: 10，16，23，68，70，75，82，90。

2.GROUPBY子句的作用是什么?

A组的筛选条件

B查询结果的分组条件

C限定返回的行的判断条件

D.对结果集进行排序

B. GROUP BY 子句的作用是指定查询结果的分组条件。

在数据库中，GROUP BY 子句通常与聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）一起使用，用于将查询结果按照指定的列或表达式进行分组。分组后，聚合函数可以对每个分组进行运算，并返回每个分组的结果。

例如，考虑以下示例查询语句：

SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department;

上述查询语句中的 GROUP BY 子句将查询结果按照 "department" 列进行分组。然后，AVG 聚合函数将计算每个分组中 "salary" 列的平均值，并返回每个分组的结果。

总结来说，GROUP BY 子句的主要作用是定义查询结果的分组条件，根据指定的列或表达式对数据进行分组，并对每个分组进行聚合运算。

3.下面选项中对TCP与UDP论述错误的是( )

 A TCP是面向连接的，如打电话要先拨号建立连接

B.TCP支持一对一，一对多，多对一和多对多的交互通信

C.TCP面向字节流，实际上是TCP把数据看成一连串无结构的字节流

D.UDP是无连接的，即发送数据之前不需要建立连接

选项A是错误的： A. TCP是面向连接的，如打电话要先拨号建立连接。

这个描述是正确的。TCP是一种面向连接的协议，类似于打电话时需要先拨号建立连接才能进行通信。TCP建立连接的过程包括三次握手，确保通信双方都能互相确认并同意建立连接，然后才能进行数据传输。

所以，选项A不是对TCP与UDP的错误描述。

4.当使用鼠标点击一个万维网文档时，若该文档除了有文本外，还有3个gif图像，在HTTP/1.0中需要建立()次UDP连接和()次TCP连接

A 0,4

B.1,3

C.0,2

D.1, 2

当使用鼠标点击一个万维网文档时，在HTTP/1.0中，通常需要建立1次TCP连接和0次UDP连接。

HTTP/1.0使用TCP作为传输协议，因为TCP提供可靠的连接和数据传输保证。当用户点击一个万维网文档时，浏览器会向服务器发送HTTP请求并建立一次TCP连接。通过这个TCP连接，浏览器可以发送HTTP请求，服务器可以响应请求并返回文档的数据（包括文本和图像）。

在处理一个文档时，服务器会将文档及其包含的图像作为HTTP响应的一部分返回给浏览器。这个HTTP响应会通过已建立的TCP连接传输回浏览器。因此，浏览器只需要建立一次TCP连接来获取文档和图像。

UDP在HTTP协议中一般不使用。UDP是一种无连接的传输协议，它不提供可靠性和顺序保证，而HTTP需要确保数据的可靠传输和顺序。因此，HTTP通常使用TCP作为传输协议，而不使用UDP。

综上所述，正确选项是D. 1, 2。

5.一文本中各个字母出现的预率分别是(d:4，u:3，0:12，y:7，i:10)，使用哈夫曼编码，则哪种是可能的编码(3分)

A d(001) u(000)y(01)i(10)o (11)

B d(0000) u(0001)y(001) 0(01) i(1)

C d(000) u(001)y(01) i(10) o(00)

D d(0000) u(0001) h(001) o(000) i(1)

为了确定可能的哈夫曼编码，我们需要使用哈夫曼编码算法对给定的字符及其出现频率进行编码。

首先，根据出现频率，我们可以构建以下基于频率的哈夫曼树：

• 叶节点: d(4), u(3), 0(12), y(7), i(10)

• 内部节点: o(叶节点d和u的父节点), h(叶节点y的父节点和内部节点o的父节点)

在构建哈夫曼树后，我们可以通过遍历树来确定每个字符的哈夫曼编码。

从提供的选项中，我们来验证每个选项是否符合给定的字符和它们的频率：

A. d(001) u(000)y(01)i(10)o (11)

• 编码与出现频率不匹配，因为字符0的出现频率为12，而编码为01。

B. d(0000) u(0001)y(001) 0(01) i(1)

• 编码与出现频率匹配，并且按照哈夫曼树进行编码。

C. d(000) u(001)y(01) i(10) o(00)

• 编码与出现频率不匹配，因为字符o的出现频率未提供，并且字符0的编码为01。

D. d(0000) u(0001) h(001) o(000) i(1)

• 编码与出现频率不匹配，因为字符y在选项中被替换为字符h，而字符o的编码为000。

因此，选项B - d(0000) u(0001)y(001) 0(01) i(1) 是符合给定的字符和它们的出现频率的可能的哈夫曼编码。

6.若无向图 G=(V,E)中合10个顶点，要保证图G在任何情况下都是连通的，则需要的边数最少是 A35

B.36

C37

D38

在一个无向图中，要保证在任何情况下都是连通的，也就是说任意两个顶点之间都存在路径。对于一个图 G=(V,E)，其中 V 表示顶点的集合，E 表示边的集合。

在最坏的情况下，每个顶点都需要和其他所有顶点直接相连才能保证连通性。假设有 n 个顶点，则每个顶点需要和其他 n-1 个顶点相连。

每个顶点连接的边数等于顶点度数，而度数之和等于图中边的总数的两倍。因此，边的总数为 sum(度数)/2。

对于 n 个顶点，总边数的最少数目是： 总边数 = sum(度数)/2 = n*(n-1)/2

代入 n=10，我们得到： 总边数 = 10*(10-1)/2 = 45/2 = 22.5

由于边的数量必须为整数，要保证图 G 在任何情况下都是连通的，需要的边数最少是 23。

所以，正确选项是 C. 37。

7.下面哪种说法是正确的?

A内存溢出是指程序中已动态分配的堆内存由于某种原因未释放或无法释放。

B.内存泄漏是指程序在申请内存时，没有足够的内存供申请者使用

C释放一个内存块之后，仍然可以继续引用其中的内容。 D以上答案都不正确。

正确的说法是

D. 以上答案都不正确。

让我解释每个说法的错误之处：

A. 内存溢出是指程序中已动态分配的堆内存由于某种原因未释放或无法释放。 内存溢出实际上是指程序尝试分配的内存超出了可用内存的限制。当程序需要分配的内存大于操作系统或程序所设定的可用内存上限时，就会发生内存溢出。内存溢出并不一定是由未释放内存引起的，而是由于可分配的内存资源不足。

B. 内存泄漏是指程序在申请内存时，没有足够的内存供申请者使用。 内存泄漏是指程序中动态分配的内存在不再使用时没有被正确释放造成的。即程序动态分配了内存，但在不再需要时没有释放这些内存，导致内存无法再被程序使用。与选项B不同，内存泄漏不一定是因为没有足够的内存供申请者使用，而是因为释放内存的问题。

C. 释放一个内存块之后，仍然可以继续引用其中的内容。 这是错误的说法。当内存块被释放后，应该将对该内存块的引用设置为无效。访问已释放的内存块中的内容会产生未定义的行为，可能导致程序崩溃或产生难以预测的结果。

综上所述，正确答案是 D. 以上答案都不正确。

8.同一进程下的线程可以共享的是:

A. stack

B data section

C. register set D thread iD

线程共享的内容包括：

1. 进程代码段

2. 进程的公有数据(利用这些共享的数据，线程很容易的实现相互之间的通讯)、

3. 进程打开的文件描述符、

4. 信号的处理器、

5. 进程的当前目录和

6. 进程用户ID与进程组ID

线程独有的内容包括：

1. 线程ID

2. 寄存器组的值

3. 线程的堆栈

4. 错误返回码

5. 线程的信号屏蔽码

   9.下面是函数f，请何f(10)，一共会调用多少次函数f?

   int f(int x){
        if(x<= 2) 
       return 1; 
   return f(x - 2) +f(x - 4)+ 1;
   }
   

   A .15    B.18 C.20 D.25

   根据给出的函数f，我们可以分析其递归调用的次数。

   首先，我们需要注意函数f的终止条件，即当x <= 2 时，函数返回1而不再进行递归调用。

   对于输入x，函数f(x)会进行两次递归调用：一次是 f(x - 2)，另一次是 f(x - 4)。

   因此，对于每一次递归调用，函数f会调用函数r一次（在 return 语句中），再加上1次自身的调用（也在 return 语句中）。

   我们可以列出函数f在调用过程中涉及的函数r的调用次数如下：

   f(10) -> f(8) -> f(6), f(4) -> f(4), f(2), f(2) f(2) f(0)

   对函数r的调用一共出现了18次。

   所以，正确选项是 B. 18。

   10.设某哈夫曼树中有199个结点，则该哈夫曼树中有()个叶子结点 A.99 B.100 C.101 D.102

   在哈夫曼树中，叶子节点对应于字符或符号，而内部节点对应于合并操作，因此每个叶子节点都对应着一个字符或符号。

   给定一个哈夫曼树，如果该树有199个节点，那么其中的叶子节点个数将比内部节点个数多1。

   这是因为，对于一棵有n个节点的树，有n-1条边，且每个内部节点都有两条边与之相连。而每个叶子节点都没有子节点，只有一条边与之相连。

   所以，叶子节点的个数是内部节点个数加1。

   由于该哈夫曼树有199个节点，所以叶子节点的个数是199+1=200。

   因此，正确的选项是 D. 200。

   11.下列不属于“平衡二叉树”的数据结构的是: A SBT B.红黑树 CAVL树 D二分查找树

   不属于"平衡二叉树"的数据结构是：

   D. 二分查找树（Binary Search Tree）

   二分查找树（或称二叉搜索树）是一种常见的数据结构，其中每个节点最多有两个子节点，并且满足以下性质：

   1. 左子树的所有节点的值都小于根节点的值。

   2. 右子树的所有节点的值都大于根节点的值。

   3. 左子树和右子树也都是二分查找树。

   尽管二分查找树具有有序性质，但它没有强制要求树的高度平衡，因此在某些情况下，二分查找树可能会退化成链表，导致不平衡。

   而另外三个选项：

   A. SBT（Size Balanced Tree） C. AVL树（Adelson-Velskii and Landis Tree） B. 红黑树（Red-Black Tree）

   这些数据结构都是平衡二叉树的实现方式，它们通过旋转或调整操作来保持树的平衡性，从而在插入和删除等操作时能够保持较好的性能。

   因此，选项 D. 二分查找树不属于平衡二叉树的数据结构。

   12.为提高查找效率，对有65025个元素的有序顺序表建立索引顺序结构(分块查找)，则在最高效的情况下查找到表中已有元素最多需要执行()次关键字比较 A .10 B.14 C.16 D. 21

   在最高效的情况下，通过分块查找对有65025个元素的有序顺序表建立索引顺序结构，可以将查找的时间复杂度降低到对数级别。

   对于分块查找，最佳情况是每个块中只有一个元素，这样在查找时只需要进行一次关键字比较就可以找到目标元素。

   给定有65025个元素的有序顺序表，如果每个块中只有一个元素，那么一共有65025个块。

   在最高效的情况下，进行二分查找时，需要执行的关键字比较次数等于查找目标所在块的索引查找次数加上在块内进行的二分查找次数。

   在本例中，由于每个块中只有一个元素，所以查找目标所在块的索引查找只需要一次关键字比较。

   而在块内进行二分查找时，最多需要进行 log2(65025) = 15 次关键字比较。

   因此，在最高效的情况下，查找到表中已有元素最多需要执行 1 + 15 = 16 次关键字比较。

   所以，正确选项是 C. 16。

   13.有100万个在[0,10000]区间的随机数，现在需要对这些数进行排序，以下速度最快是 () A快速排序 B冒泡排序C插入排序 D散列表

   对于给定的情况，速度最快的排序算法是 A. 快速排序。

   快速排序是一种高效的排序算法，其平均时间复杂度为 O(nlogn)。它通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，其中一个子数组的所有元素都小于等于基准元素，而另一个子数组的所有元素都大于基准元素。然后，对两个子数组递归地应用快速排序算法。该算法的关键在于选择基准元素和划分过程，但在实际应用中有很高的效率。

   相比之下，冒泡排序和插入排序的时间复杂度较高。冒泡排序的平均时间复杂度为 O(n^2)，而插入排序的平均时间复杂度也为 O(n^2)。这两种排序算法在处理大规模数据集时会显著降低效率。

   散列表不是一种排序算法，它是一种用于实现高效查找的数据结构，不适用于对数据集进行排序操作。

   因此，根据给定情况，速度最快的排序算法是 A. 快速排序。

   14.设循环队列的结构是

   typedef struct {
    
   DataType data[MaxSize];
    
   int front, rear;
    
   } Queue;
   

   若有一个 Queue 类型的队列 Q ，试问判断队列满的条件应为 。

   • Q.front==Q.rear;

   • Q.front-Q.rear==MaxSize;

   • Q.front+Q.rear==MaxSize;

   • Q.front==(Q.rear+1) % MaxSize;

D解析：循环队列尾指针加1用循环区长度取模后等于头指针则表示队列满。

简答题

1.翻译

Thread safety is a computer programming concept applicable to mult-hreaded code Thread-safe code only manipulateshared data structures in a manner that ensures that al threads behave properly and fuifl thelr design specifications wthout unintended interaction. Thread safety is a propety that allows code to run in multithreaded environments by re-establishing some of the correspondences between the actual flow of control and the text of the program, by means of synchonization

线程安全是一种适用于多读代码的计算机编程概念 线程安全代码仅以确保所有线程正常运行的方式操作共享数据结构，并在意外交互的情况下进行设计规范。线程安全是一种特权，它允许代码在多线程环境中运行，方法是通过同步重新建立实际控制流和程序文本之间的一些对应关系。

2.从哈希表，二又树和链表中取元素时间复杂度为多少?哈希表和二叉树在什么情况下会适成效率降低?

从哈希表、二叉树和链表中取元素的时间复杂度如下：

1. 哈希表：取元素的时间复杂度为O(1)。在理想情况下，哈希表可以通过哈希函数将元素映射到唯一的索引位置，并直接访问该位置的元素。因此，哈希表的查找操作具有常数时间复杂度。但是，在存在冲突（多个元素映射到同一个位置）或哈希函数性能不佳的情况下，哈希表的查找操作可能达到O(n)的最坏情况时间复杂度。

2. 二叉树：如果是平衡二叉搜索树（Balanced Binary Search Tree，如AVL树、红黑树），取元素的时间复杂度为O(log n)，其中n是树中节点的数量。平衡二叉搜索树通过左右子树的比较来快速定位目标元素。但是，如果二叉树失去平衡性，例如出现倾斜或者变成链表，取元素的时间复杂度可能退化到O(n)的最坏情况。

3. 链表：取元素的时间复杂度为O(n)，其中n是链表中节点的数量。链表需要按序遍历整个链表，直到找到目标元素。

哈希表在以下情况下效率可能降低：

1. 冲突较多：如果哈希表中存在大量的冲突，即多个元素映射到同一个哈希桶，会导致查找操作需要遍历链表或进行更复杂的操作，使效率降低。

2. 哈希函数性能不佳：哈希函数的设计直接影响哈希表的性能。如果哈希函数导致元素在哈希表中分布不均匀，可能会导致冲突增多或者哈希桶的负载不平衡，进而降低哈希表的效率。

二叉树在以下情况下效率可能降低：

1. 失去平衡性：如果二叉树失去了平衡性，例如由于插入顺序不合理或删除操作不当导致树的倾斜，会使得树的高度增加，取元素的时间复杂度退化为O(n)。

2. 不合适的选择：合适的二叉树选择取决于数据的特性和使用场景。如果选择了不适合的二叉树结构，例如数据具有某种有序性而使用了平衡二叉搜索树，可能导致树的平衡调整频繁，效率降低。

总之，哈希表在冲突较少、哈希函数质量高的情况下，具有快速的查找操作。而二叉树在平衡且高效的情况下，具有快速的查找操作。但在特定情况下，它们的性能可能会降低。

3.内存碎片产生原因有哪些?如何减少内存碎片的产生?

内存碎片是指内存空间中被分割成多个小块的碎片化空间，这些碎片化空间无法被有效利用，从而导致内存的浪费。内存碎片的产生可以有以下几个原因：

1. 动态内存分配与释放：频繁的内存分配和释放操作会导致堆内存中出现碎片。当分配的内存块被释放后，留下的空闲块可能太小而无法再被利用。

2. 内存块的顺序分配：内存块的顺序分配可能导致大块的内存碎片。如果内存分配器只能按顺序分配，那么即使有足够的可用内存空间，也可能找不到连续的大块内存。

3. 占用内存的不均匀释放：如果某个内存区域被占用，而其后紧跟的内存区域先被释放，那么就会产生一块较小的内存碎片。

为了减少内存碎片的产生，可以采取以下方法：

1. 内存池/对象池：使用内存池或对象池来管理内存分配和释放。它们会预先分配一定数量的内存块，并在需要时从池中分配和回收内存，而不是频繁地进行动态分配和释放。

2. 内存合并：通过合并相邻的空闲内存块，尽可能地合并碎片化的空间，以获得更大的连续内存块。

3. 空间换时间：通过牺牲一些额外的内存空间来避免内存碎片。例如，使用固定大小的内存块来代替动态分配，或者使用内存分配算法（如分段分配、页分配），在一定程度上减少碎片。

4. 碎片整理：定期进行碎片整理操作。这需要对已分配的内存进行重排和整理，以重新组织内存布局，减少碎片并提高内存利用率。但要注意，碎片整理可能会引起性能问题。

5. 避免不必要的内存分配和释放：尽量减少不必要的动态内存分配和释放操作，合理管理对象的生命周期，避免频繁的内存分配和释放。

综上所述，减少内存碎片的产生需要综合考虑内存管理策略、内存分配算法和对象生命周期管理等因素，并根据实际情况选择适合的优化方法。

4.如何在名为user的表中统计姓李(name)的成员的数量请写出sq语句

要在名为"user"的表中统计姓李(name)的成员的数量，可以使用如下的SQL语句：

SELECT COUNT(*) AS count
FROM user
WHERE name LIKE '李%';

该语句使用SELECT COUNT(*)来计算满足条件的记录数，并将结果命名为count。在WHERE子句中，使用LIKE运算符进行模糊匹配，以筛选出姓李的成员。'李%'表示以"李"字开头的姓名。执行这条SQL语句后，将返回符合条件的成员数量。

填空题

某缓存系统采用LRU淘汰算法，假定缓存容量为4，并且初始为空，那么在顺序访问以下数据项的时候1,5,1,3, 2,4,1,2出现缓存命中的次数是(),最后缓存中即将准备淘汰的数据项是()

191.21.10.13/24在该子网撞码下，其广播地址是

在子网掩码为/24的情况下，IP地址191.21.10.13所在的子网的广播地址可以通过对IP地址进行位运算来确定。

IP地址：191.21.10.13 子网掩码：/24 (255.255.255.0)

要计算广播地址，需要进行以下步骤：

1. 将子网掩码转换为二进制形式：255.255.255.0 -> 11111111.11111111.11111111.00000000

2. 将IP地址转换为二进制形式：191.21.10.13 -> 10111111.00010101.00001010.00001101

3. 对IP地址按位与操作（AND）子网掩码，得到网络地址： 10111111.00010101.00001010.00001101 11111111.11111111.11111111.00000000

   10111111.00010101.00001010.00000000

4. 将网络地址的主机部分全置为1，得到广播地址： 10111111.00010101.00001010.11111111

将二进制形式的广播地址转换回十进制形式，即为最终的广播地址： 191.21.10.255

因此，IP地址191.21.10.13在子网掩码为/24的子网中的广播地址为191.21.10.255。

编程题

给定一个包合n个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a,b，c，使得a+b+c= 0? 找出所有满足条件且不重复的三元组。

注意:答案中不可以包含重复的三元组。

例如,给定数组 nums ={-1,0,1,2,-1,-4},

满足要求的三元组集合为:

[

[-1, 0,1],

[-1, -1,2]

]

(先写编程思路，再写代码，不写编程思路扣分)

编程思路：

1. 首先对给定的数组 nums 进行排序，以方便后续的查找和去重操作。

2. 创建一个结果集合 result 来保存满足条件的三元组，可使用二维数组或列表来表示。

3. 遍历排序后的数组 nums，使用双指针法，在当前元素的后面部分中寻找满足条件的两个元素。

   • 初始化指针 i 从 0 到 n-3，其中 n 是数组 nums 的长度。

     • 对于每个 i 所指向的元素，设定左指针 left 为 i+1，右指针 right 为 n-1。

     • 在 left 和 right 指针之间进行夹逼查找，计算当前三个元素的和 sum = nums[i] + nums[left] + nums[right]。

       • 如果 sum 等于 0，将当前三元组 [nums[i], nums[left], nums[right]] 添加到结果集合 result 中，并继续寻找下一个不重复的数值。

       • 如果 sum 小于 0，说明左指针指向的元素太小，左指针右移。

       • 如果 sum 大于 0，说明右指针指向的元素太大，右指针左移。

     • 在寻找过程中，需要注意重复元素的处理，即跳过相同的元素。

4. 返回结果集合 result。

下面是相应的 Java 代码实现：

package duoyiwangluo;
​
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
​
public class ThreeSum {
    public static List<List<Integer>> threeSum(int[] nums) {
        List<List<Integer>> result = new ArrayList<>();
        // 排序数组
        Arrays.sort(nums);
        int n = nums.length;
        for (int i = 0; i < n - 2; i++) {
            // 跳过重复的元素
            if (i > 0 && nums[i] == nums[i - 1]) {
                continue;
            }
            int left = i + 1;
            int right = n - 1;
            while (left < right) {
                int sum = nums[i] + nums[left] + nums[right];
                if (sum == 0) {
                    result.add(Arrays.asList(nums[i], nums[left], nums[right]));
                    // 跳过重复的元素
                    while (left < right && nums[left] == nums[left + 1]) {
                        left++;
                    }
                    while (left < right && nums[right] == nums[right - 1]) {
                        right--;
                    }
                    left++;
                    right--;
                } else if (sum < 0) {
                    left++;
                } else {
                    right--;
                }
            }
        }
        return result;
    }
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {-1,0,1,2,-1,-4};
        List<List<Integer>> result = threeSum(nums);
        System.out.println("满足条件的三元组集合为:");
        for (List<Integer> triplet : result) {
            System.out.println(triplet);
        }
    }
}