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总体来说我这次和网上大家的问题不太一样，侧重数据库操作系统网络的考察，算法题只考了一道，还问了我一点ML的东西。

面试官当时就说我基础不太好。总共面了45分钟。已凉。

1. 实习经历 介绍

2. 机器学习：

• logistic回归和决策树的区别
• SVM介绍下
• 梯度下降
• 怎么防止陷入局部最优

3. 操作系统

• 线程切换的时候介绍下操作系统做了什么，详细点 

上下文切换的开销

当CPU从执行一个线程切换到执行另外一个线程的时候，它需要先存储当前线程的本地的数据，程序指针等，然后载入另一个线程的本地数据，程序指针等，最后才开始执行。这种切换称为“上下文切换”(“context switch”)。CPU会在一个上下文中执行一个线程，然后切换到另外一个上下文中执行另外一个线程。

中断上下文：在中断中执行时依赖的环境，就是中断上下文（不包括系统调用，是硬件中断）

进程上下文：当一个进程在执行时,CPU的所有寄存器中的值、进程的状态以及堆栈中的内容被称为该进程的上下文

• 硬中断 软中断的区别

用语言编写的指令将正在运行的程序中断是软中断,而断电或是重启等属于硬中断。一般是硬件请求引起的，用来通知操作系统系统外设状态变化。

软中断发生的时间是由程序控制的,而硬中断发生的时间是随机的；

软中断是由程序调用发生的,而硬中断是由外设引发的；

硬件中断处理程序要确保它能快速地完成它的任务,这样程序执行时才不会等侍较长时间。硬中断可以直接中断CPU。它会引起内核中相关的代码被触发。软中断并不会直接中断CPU。也只有当前正在运行的代码（或进程）才会产生软中断。

• Linux中查询日志有什么方法

4. 网络

• TCP UDP属于什么层
• 为什么TCP是可以保证可靠传输？ TCP是面向连接的可靠传输，通过校验和，重传控制，序号标识，滑动窗口，确认应答实现可靠传输
• 建立TCP连接之前怎么识别不同的连接？ 
• 长连接短连接的区别？
• 拥塞控制算法

5. 数据库

• 纵表横表的区别

纵表，其特点是行数多，字段少。纵表在使用时由于行数多，统计用户数或对用户进行分档时还需要进行GROUP BY 操作，性能低，且操作不便，为提高性能，通常根据需要将纵表进行汇总，形成横表，

 横表

优点：一行表示了一个实体记录，清晰可见，一目了然。

缺点：如果现在要把这个表加一个字段，那么就必须重建表结构。

纵表

优点：如果现在要把这个表加一个字段，只需要添加一些记录。

缺点：数据描述不是很清晰，而且会造成数据库数据很多。另如果需要分组统计，要先groupby，较繁琐。

结论：应该把不容易改动表结构的设计成横表，把容易经常改动不确定的表结构设计成纵表。 

• 索引
• 内连接 外连接 左连接 右连接
• 常用的数据库引擎

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的。

InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同。

第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。

• 联合索引和最左前缀原则

联合索引（复合索引）

首先介绍一下联合索引。联合索引其实很简单，相对于一般索引只有一个字段，联合索引可以为多个字段创建一个索引。它的原理也很简单，比如，我们在（a,b,c）字段上创建一个联合索引，则索引记录会首先按照A字段排序，然后再按照B字段排序然后再是C字段，因此，联合索引的特点就是：

第一个字段一定是有序的 当第一个字段值相等的时候，第二个字段又是有序的，比如下表中当A=2时所有B的值是有序排列的，依次类推，当同一个B值得所有C字段是有序排列的

| A | B | C | 

| 1 | 2 | 3 |  | 1 | 4 | 2 |  | 1 | 1 | 4 |  | 2 | 3 | 5 |  | 2 | 4 | 4 |  | 2 | 4 | 6 |  | 2 | 5 | 5 |

其实联合索引的查找就跟查字典是一样的，先根据第一个字母查，然后再根据第二个字母查，或者只根据第一个字母查，但是不能跳过第一个字母从第二个字母开始查。这就是所谓的最左前缀原理。

• 左连接 右连接 内连接

A left join（左连接）包含所有的左边表中的记录甚至是右边表中没有和它匹配的记录。 right join（右连接），即包含所有的右边表中的记录甚至是左边表中没有和它匹配的记录。

而full join(全连接)，左右表中所有记录都会选出来。全连接 full join 或者 full outer join,为二个表中的数据都出来，内连接 inner join 或者 join;它为返回字段ID同时存在于表中的记录，交叉连接（完全连接）cross join 不带 where 条件的

7. 算法

一个无序数组，数值不连续。用最小的时间复杂度找到最左边的“坑”。

我上来就想到用快排排序然后遍历，就是O(nlgN)。但是应该还有线性的，就想到用桶排序 ，就是一个hashmap，然后对桶从左往右遍历。

public class Main {    public int findNum(int[] nums){        int n = nums.length;        int min = nums[0], max = nums[0];        for(int i=0;i

 

 

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