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汇总

数据库主要考察SQL、DBMS、Mysql、Redis四个方面的知识。

  • SQL & DBMS & Mysql & Redis 相关知识
    • SQL：连接查询、分组查询、视图、触发器、存储过程
    • DBMS：事务管理、AICD、隔离级别、常见的并发问题（脏读、不可重复读、幻读）、封锁、悲观锁和乐观锁、MVCC原理和实现、范式理论、SQL与NoSQL
    • Mysql：常用命令、Mysql索引以及优化、B+树原理、查询优化原则、InnoDB和MyISAM比较、切分、水平切分与垂直切分、日志系统
    • Redis原理、Redis使用场景、 跳表/字典/哈希冲突/基本数据类型、线程安全、持久化、事件驱动模式、事物实现原理、数据淘汰原则、主从复制过程1）

Redis

Redis是C语言开发的一个开源的（遵从BSD协议）高性能键值对（key-value）的内存数据库，可以用作数据库、缓存、消息中间件等。它是一种NoSQL（not-only sql，泛指非关系型数据库）的数据库。（Redis的定义和特点）

Redis作为一个内存数据库。1、性能优秀，数据在内存中，读写速度非常快，支持并发10W QPS；2、单进程单线程，是线程安全的，采用IO多路复用机制；3、丰富的数据类型，支持字符串（strings）、散列（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等；4、支持数据持久化，可以将内存中数据保存在磁盘中，重启时加载；5、主从复制，哨兵，高可用；6、可以用作分布式锁；7、可以作为消息中间件使用，支持发布订阅。（Redis的优点）

算法与数据结构

算法

回溯算法（高频）

参考链接

贪心算法总结

分治算法

动态规划算法（高频）

二分查找与搜索算法（高频）

排序算法

位运算

不常见算法

阶乘系统、格雷编码、数字1的个数求解。

数据结构

链表

参考链接

总结

1、见到链表就要想到指针 ，双指针、快慢指针等等。

  • 双指针的奇妙作用
    • LeetCode 19. 删除链表的倒数第N个节点（中）：利用双指针间隔进行控制慢指针停下来的位置。
    • LeetCode 142. 环形链表 II（中）：检测循环节点位置。
  • hash map作用
    • LeetCode 23，把一个链表操作处理成了排序问题。
    • LeetCode 141，把一个链表操作处理成了计数统计问题。

2、保持声明哑结点的好习惯，使用哑结点可以防止特殊情况。 3、解链表节点操作（LeetCode 19）、链表合并（LeetCode 23）、链表翻转（LeetCode 24/25/92/206）、循环链表检测（LeetCode 141/142）。 4、特别注意链表翻转类型题目的递归、迭代写法。 5、链表中用hash map解决问题（链表合并/环链表检测），用空间换取时间，如果要优化，可以用指针操作避免使用hash map。

树

栈和队列

字符串与哈希表（重点）

数组去重的几种方法

1、最简单的方法就是开辟一个动态新数组，遍历原来的数组，未出现的才添加，时间复杂度为线性 \(O(n)\)。本质就是hash map。

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new = []
nums = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 5]
for i in nums:
    if i in new:
        continue
    else:
        new.append(i)
print(new)

2、基于排序，将数组排序，然后遍历，重复的元素一定连续分布着，连续跳过就好了。

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new = []
nums = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 5]
nums.sort()
i = 0 
while i < len(nums):
    new.append(nums[i])
    while True:
        i += 1
        if i < len(nums) and nums[i] == nums[i-1]:
            pass
        else:
            break
print(new)

3、对于海量的数据，可以先分桶，然后再分治的使用上面两种方法中的一种去层层处理。

图与堆

算法复杂度分析

参考链接

算法复杂度分析

高频题目整理

LeetCode统计的面试高频题目

系统设计

系统设计类问题是利用现有的数据结构，基于问题本身出发，考虑实际情况解决问题。

系统设计相关题目

论术求道

有道无术，术尚可求也，有术无道，止于术。

《神雕侠侣》中的杨过在石壁上发现了剑魔独孤求败刻下的字，其中有这么几句：

「紫薇软剑」三十岁前所用，误伤义士不祥，悔恨无已，乃弃之深谷。 重剑无锋，大巧不工。四十岁前恃之横行天下。 四十岁后，不滞于物，草木竹石均可为剑。自此精修，渐进于无剑胜有剑之境。

其中有三把剑：紫薇软剑、玄铁重剑、无剑。这三把剑似乎能解释这个问题：

紫薇软剑 三十岁前，独孤求败用紫薇软剑来驰骋天下，这时，他依靠的是剑，是用剑作为“器”的性状来发挥威力。没有这把剑，也许他的战斗力就会下降很多。

这时，对于剑的运用，他只达到了“器”的层面。

玄铁重剑 三十岁到四十岁，他开始用玄铁重剑。剑只是一个介质，本身并不锋利，大巧不工。他是用本身的招数在驱动着剑，恃之横行天下。这些招数，这些使用剑的方法，就是“术”。

这时，对于剑的运用，他已经达到了“术”的层面。

无剑 四十岁后，他终于做到了受众无剑，心中有剑，草木竹石皆可为剑，以无剑胜有剑。他掌握的，是达到目标的“道”，这个“道”，不会因为对象（器）而改变、也不会因为方法（术）而改变。

这时，对于剑的运用，他终于达到了“道”的层面。

举两个现实的例子：

1、编程 Java、C++、C# 这些编程语言，就是“器”； 设计模式等方法，就是“术”； 面向对象等思想，就是“道”。

2、设计 PS/AI/FW 等软件，就是“器”； 任务分析、可用性测试、卡片分类法等，就是“术”； 以用户为中心的思想、各种启发式原则，就是“道”；

作者：马力和知群 链接：https://www.zhihu.com/question/19805899/answer/13020652 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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设计模式是解决问题的方案，学习现有的设计模式可以做到经验复用。拥有设计模式词汇，在沟通时就能用更少的词汇来讨论，并且不需要了解底层细节。

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Python和C++是编程语言的两个极端，Python作为基于Python解释器的解释型语言，学习成本低，开发难度低，但是运行效率很低。C++作为编译型语言，接近底层，内存也交由程序员管理，学习成本高，开发难度高，但是运行图效率高。Java则是开发效率和执行效率折中的选择。私以为，Python和C++是程序员必须掌握了两门编程语言。

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