Advertisement

C++面试指南:常见经典问题集锦

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《C++面试指南:常见经典问题集锦》是一本专为准备C++编程职位面试而设计的学习资料。书中涵盖了大量面试中可能出现的经典技术问题和解答,帮助读者深入理解C++语言的核心概念和技术细节,提升解决问题的能力,在竞争激烈的软件开发岗位中脱颖而出。 本段落介绍了一个校招面试题库,涵盖了大数据整理的内容,并且可以永久免费在线观看或通过牛币兑换下载并享受后续更新版本。需要注意的是,该题库只能作为备考的辅助资料,不能完全依赖于它来准备面试,因为真正的面试是考察应聘者的实际能力与理解深度,而不是机械记忆答案。此外,技术面试中面试官最痛恨的情况就是背诵标准答案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • C++
    优质
    《C++面试指南:常见经典问题集锦》是一本专为准备C++编程职位面试而设计的学习资料。书中涵盖了大量面试中可能出现的经典技术问题和解答,帮助读者深入理解C++语言的核心概念和技术细节,提升解决问题的能力,在竞争激烈的软件开发岗位中脱颖而出。 本段落介绍了一个校招面试题库,涵盖了大数据整理的内容,并且可以永久免费在线观看或通过牛币兑换下载并享受后续更新版本。需要注意的是,该题库只能作为备考的辅助资料,不能完全依赖于它来准备面试,因为真正的面试是考察应聘者的实际能力与理解深度,而不是机械记忆答案。此外,技术面试中面试官最痛恨的情况就是背诵标准答案。
  • C/C++笔
    优质
    本书精选了大量关于C/C++编程语言的经典笔试和面试题目,涵盖语法、算法及数据结构等核心内容。适合准备相关技术考核的学习者参考练习。 超多经典的C/C++笔试和面试题,涵盖各种常见问题与挑战。
  • C++
    优质
    本书汇集了众多经典的C++笔试题目,覆盖语言基础、数据结构与算法等核心内容,旨在帮助读者巩固知识,提高编程能力。适合求职者和技术爱好者参考学习。 `char *const cp;` 读作 `cp` 是一个指向字符的常量指针。 `const char *p;` 表示 `p` 是指向常量字符的指针。 `char const *p;` 的含义与上述相同,表示 `p` 指向的是不可修改的字符。
  • 数据结构
    优质
    本书汇集了数据结构面试中的经典问题和解决方案,旨在帮助读者深入理解数据结构原理,并提升编程技巧与解题能力。适合求职者和技术爱好者阅读。 整理了一些面试中常遇到的数据结构与算法问题。
  • 50道最C/C++
    优质
    本书汇集了50道最常见且经典的C/C++编程面试题目,深入解析语言特性、程序设计与问题解决技巧,助力读者在求职路上脱颖而出。 50个最常问到的C/C++经典面试题,涵盖常见的数据结构题目。
  • CVTE
    优质
    本资料汇集了在CVTE(视睿科技)面试过程中常见的问题,旨在帮助求职者更好地准备和应对各种类型的面试挑战。 一起在CVTE遭受人事部门不公平对待的同学们总结了各自的亲身经历,并分享了一些深刻的体会。
  • Python爬虫
    优质
    本书《Python爬虫面试指南》汇集了常见的Python爬虫技术面试题及解答,旨在帮助读者准备和提升在求职过程中的技术水平与应对能力。 在Python爬虫面试过程中,以下几个关键知识点是面试官可能会关注的重点: 1. **线程同步与异步**: - 线程同步:为防止多线程环境下多个线程同时访问共享资源导致数据不一致问题,通常会使用锁、信号量等机制来确保各线程的顺序执行。然而,这种方式可能导致等待时间较长,从而影响效率。 - 线程异步:允许在等待某个操作完成时进行其他任务,提高程序的整体性能。Python中可以借助`threading`库实现多线程编程,并通过`asyncio`来支持异步编程。 2. **网络同步与异步**: - 同步网络请求:客户端发送请求后必须等待服务器响应,在此期间无法执行其他任务,如常见的HTTP GET或POST操作。 - 异步网络请求:允许在发出请求的同时继续进行其他工作。当收到服务器的回应时,通过回调函数或者事件通知来处理数据。 3. **链表与顺序表**: - 顺序表:存储于连续内存区域,访问速度快但插入和删除操作需要移动大量元素。 - 链表:每个节点包含一个指针指向下一个节点的数据结构。相比顺序表,在添加或移除项目时效率更高,但是查找特定项的速度较慢。 4. **Redis在分布式系统中的应用**: - 当网络状况不佳导致请求超时时,可以重新发起读取操作来确认请求的状态。 - 设计的RPC调用应当具备幂等性以确保即使在网络不稳定的情况下也不会影响系统的状态一致性。 5. **数据仓库的概念与特点**: - 数据仓库是专为决策支持设计的数据集合。它具有面向主题、集成化和稳定性的特征,并且能够反映历史变化,用于存储业务的历史记录并进行深入分析。 6. **爬虫抓取过程中的数据处理策略**: - 当爬虫的抓取速度高于本地写入速度时,可以使用队列(例如Python标准库里的`queue`模块)来缓存中间结果,减轻数据库的压力。 7. **无头浏览器的应用场景**: - 无头浏览器如PhantomJS可以在没有用户界面的情况下运行自动化测试和网页抓取任务。 8. **MySQL数据库引擎的选择与使用**: - InnoDB支持事务处理及外键约束,适用于更新频繁且需要数据完整性的场合。 - MEMORY存储引擎将所有数据保存在内存中,访问速度非常快但一旦系统重启就会丢失所有信息,适合用于临时性或小型的数据集合。 9. **Redis提供的不同数据结构**: - Redis支持五种主要类型:字符串、哈希表、列表、集合和有序集。每一种都有其特定的应用场景及操作方法。 以上所述的这些知识点对于理解Python爬虫编程至关重要,面试时不仅要展示出对网络协议的理解能力,还需熟悉HTML解析技术以及如何应对各种反爬机制,并且能够熟练使用如requests库或BeautifulSoup等工具来解决实际问题。
  • 逻辑
    优质
    本书汇集了众多经典的面试逻辑题目,旨在帮助求职者提高解决问题的能力和思维敏捷度。通过解答这些常见问题,读者能更好地准备各类智力挑战测试,增加面试成功的机会。 常见的面试逻辑题对于应届毕业生找工作非常有帮助。
  • Spark汇总
    优质
    本资料汇集了关于Apache Spark技术栈的经典面试问题,适用于准备应聘数据工程师、大数据分析师等职位的技术人员。包含Spark核心概念和应用场景等相关知识。 Spark是一款高效且易于使用的开源框架,在大数据处理领域尤其擅长实时计算与批处理任务。面试中的Spark相关问题通常围绕其核心概念和技术特性展开。 1. **var、val、def关键字的区别** - `var` 是可变变量,它的值可以在程序运行时改变,但类型一旦声明便不可更改。 - `val` 是不可变常量,一旦赋值后不能更改。 - `def` 用于定义方法,每次调用都会创建一个新的作用域。 2. **样例类(case class)和样例对象(case object)** - 样例类是一种特殊的Scala类,简化数据结构的处理,并支持模式匹配。它自动生成了`apply`、`unapply`等方法以及默认的行为。 - 样例对象是单实例的对象,可以作为枚举使用或者用于定义常量和类型别名。 3. **Spark为何快?与Hive比较** - Spark通过内存计算模型及优化的任务调度策略提高性能。它减少了磁盘I/O操作,并且任务基于线程执行以减少进程开销。 - 然而,对于某些特定的查询场景,如单Job查询,Hive可能由于较少的数据移动而表现出更高的效率。 4. **RDD的理解** - RDD(弹性分布式数据集)是Spark的基础组件。它是一个不可变、分区化的记录集合,并且具备容错能力。 - 通过转换操作生成新的RDD并使用行动操作触发计算过程;同时,支持缓存机制以加速后续的处理任务。 5. **Spark SQL与Hive** - Spark SQL提供DataFrame和Dataset API进行结构化数据处理。它兼容Hive表并且在复杂查询上通常比Hive更快。 - 支持多种编程语言如Python和R,而不仅仅是传统的SQL(通过HQL)。 6. **容错机制** - 利用血统机制,在RDD分区丢失时能够重新计算以恢复数据完整性;同时支持持久化到内存或磁盘来增强系统稳定性。 7. **Shuffle过程** - Shuffle是Spark中用于数据再分布的关键步骤,常见于groupByKey和reduceByKey等操作。 - 合理使用Partitioner可以显著减少网络I/O开销并提高性能。 8. **调度系统** - Spark采用DAG模型表示任务依赖关系,并通过Stage划分来优化执行流程;首先将任务划分为TaskSet再由TaskScheduler分配给Executor执行。 9. **存储机制** - 支持多种存储级别,如仅内存、序列化后的内存和混合模式等,以适应不同的应用场景需求。 10. **Spark Streaming与微批处理** - Spark通过DStream实现输入数据流的实时处理;每个小批量作为独立任务利用并行计算能力进行高效执行。
  • 软件测.zip
    优质
    本资料汇集了各类经典的软件测试面试题目,适用于准备软件测试岗位面试的学习者和求职者。 收集了一些经典的软件测试面试题。