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你經(jīng)歷過哪些有意思的面試題目？

你好，我很高興回答你的問題。

如果你是某個單位的公職人員，你的親戚朋友經(jīng)常來找你打聽單位的內(nèi)部事務。如果你有什么事需要你幫忙，你應該怎么處理？][真題]愛狗協(xié)會人士反映，最近他們用200條狗堵了一輛車，網(wǎng)上批評劉胡蘭、邱少云、瑯琊山五杰等中國抗日英雄的言論很多。你覺得這個怎么樣？]【真題】近年來，釋放積德的行為層出不窮，但最近有人放生老鼠。你怎么認為？

面試題還有很多其他意思，小編不會一一列出，如果你有興趣，可以去sd.offcn.com網(wǎng)站學習。

hashmap最多能放多少數(shù)據(jù)？

就是這么說的。。。

沒有容量擴展的示例：

如果10個存儲桶中有1W數(shù)據(jù)，并且每個存儲桶平均有1000個數(shù)據(jù)，那么即使jdk8中默認有8個以上的存儲桶，它也會將您變成一棵紅黑樹，那么您查找元素的平均時間是log（base 2）1000。

另一方面，如果擴容。過程同上，但平均時間會大大縮短。

還有誰說12個會擴大？這只是默認值。

JDK文檔明確建議在初始化HashMap時，應根據(jù)您將來存儲的數(shù)據(jù)量一次性指定其容量和負載因子，以避免擴展（這將導致額外成本）和不浪費內(nèi)存

1。4字節(jié)表示的整數(shù)數(shù)為2^32≈40億，2字節(jié)表示的無符號整數(shù)數(shù)為2^16≈60000。

2、2G=2^31b≈20億字節(jié)。

3、為了找出出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)字，應記錄每個數(shù)字的出現(xiàn)次數(shù)。最快的方法是記錄每個數(shù)字在內(nèi)存中出現(xiàn)的次數(shù)。記錄方法是記錄相應的存儲器地址數(shù)和相應地址的存儲器單元數(shù)。但是，2G內(nèi)存只能記錄20億字節(jié)的數(shù)字，如果每個數(shù)字的出現(xiàn)次數(shù)大于255則會發(fā)生溢出，沒有風險。因此，這種方案是不可取的。

4、這樣，磁盤上只能記錄每次出現(xiàn)的次數(shù)。這樣，就在磁盤上創(chuàng)建了一個16g文件。每4個字節(jié)對應一個整數(shù)，可以對應40億個整數(shù)。用于記錄相應整數(shù)的個數(shù)。

1. 初始化文件。

2. 依次讀取數(shù)據(jù)并用無符號整數(shù)記錄在磁盤文件中。如果發(fā)生溢出，則該數(shù)字是次數(shù)最多的數(shù)字。

3. 從文件中讀取每個數(shù)字的次數(shù)，用變量a記錄最高次數(shù)，用變量B記錄最高次數(shù)的數(shù)據(jù)，用文件依次記錄最高次數(shù)的數(shù)據(jù)。當最大次數(shù)增加時，a1和B被設(shè)置為1，并且該數(shù)字被寫入文件中。當出現(xiàn)相同次數(shù)的數(shù)字b1時，該數(shù)字被寫入文件的相應位置，直到全部被讀取為止。

所以您根本不需要2G內(nèi)存。

挑戰(zhàn)程序員同學，如何只用2GB內(nèi)存從20/40/80億個整數(shù)中找到出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)？

有兩個原因

1。為了查找和添加元素，模塊化操作用于查找數(shù)組下標。如果模運算是2的n次方，則可以用位運算符代替，這樣效率更高。

2. 擴容方便。

如果直接查看源代碼，可以看到擴展的resize方法的參數(shù)是2*表.長度（圖中是JDK7的源代碼），也就是說每次擴容都是容量的兩倍，擴容后需要進行數(shù)據(jù)遷移。如果初始長度為2的n次方，則擴展將減少數(shù)據(jù)遷移的次數(shù)。

例如，初始長度為16，將擴展到32。位置1中的節(jié)點僅在擴展后遷移到位置1和17。實際上，I位置的節(jié)點只會遷移到I之前和I擴展之后的數(shù)組長度。

例如，當數(shù)組的長度為16時，它位于1的位置。當它擴展到32時，它會被移到17的位置

例如，當數(shù)組的長度為16時，它就在1的位置。當它擴展到32時，它仍然處于1的位置。

這是主要原因。

順便說一下，在源代碼中，如果您不將其設(shè)置為2的n次方，它也將幫助您將其設(shè)置為2的n次方。例如，如果通過15，它將幫助您將其設(shè)置為16。源代碼的對應方法是2的整數(shù)倍。

希望對您有所幫助。你可以關(guān)注我和大家分享一些知識源代碼的想法

長度的n次方2。模運算可以通過位運算H&（length-1）得到，所以效率最高

顧名思義，鏈表HashMap比HashMap更像鏈表結(jié)構(gòu)。與HashMap相比，LinkedHashMap維護了一個帶有雙鏈表的HashMap。LinkedHashMap支持兩種排序，一種是插入排序，另一種是使用排序。最近使用的一個將被移到尾部，例如M1 M2 m3 M4。使用m3后，將為M1 M2 M4 m3。當輸出LinkedHashMap時，它的元素是連續(xù)的，而HashMap的輸出是隨機的。如果地圖映射很復雜并且需要高效率，那么最好使用LinkedHashMap。但是，多線程訪問可能會導致異步，因此有必要使用LinkedHashMap集合.synchronizedMap讓我們將其打包以同步。它的實現(xiàn)一般如下：map

1。HashSet的底層是用HashMap實現(xiàn)的。HashSet的實現(xiàn)相對簡單。HashSet的大多數(shù)方法都是通過調(diào)用HashMap的方法來實現(xiàn)的。因此，HashSet和HashMap的實現(xiàn)本質(zhì)上是相同的。

2. HashMap的鍵是放入HashSet的對象，值是對象類型。

3. 當調(diào)用HashSet的add方法時，一行（鍵值對）實際上被添加到HashMap中。行的鍵是添加到HashSet的對象，行的值是對象類型的常量