摘要:正確的思路是等概率隨機(jī)只取出共個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)出現(xiàn)的概率也是相等的隨機(jī)輸出把一段代碼改成,并增加單元測試。代碼本身很簡單,即使沒學(xué)過也能看懂,改后的代碼如下但是對于單元測試則僅限于聽過的地步,需要用到,好像也有別的模塊。
在拉勾上投了十幾個(gè)公司,大部分都被標(biāo)記為不合適,有兩個(gè)給了面試機(jī)會(huì),其中一個(gè)自己覺得肯定不會(huì)去的,也就沒有去面試,另一個(gè)經(jīng)歷了一輪電話面加一輪現(xiàn)場筆試和面試,在此記錄一下面試的內(nèi)容,做個(gè)小的總結(jié)。
上來沒廢話,直接開始問問題。
is判斷兩個(gè)引用是否指向的是同一個(gè)變量,即內(nèi)存id是否相等,==則是調(diào)用的__eq__方法,一般是用于判斷值是否相等,也可以重寫__eq__方法實(shí)現(xiàn)想要的效果。
dict用hash實(shí)現(xiàn),查找的時(shí)間復(fù)雜度是O(1),list則為O(n)。
注意裝飾器函數(shù)本身一般有兩層,在裝飾的時(shí)候外層和內(nèi)層順序是相反的,詳情可以參考這邊文章python 多個(gè)裝飾器的調(diào)用順序。
eval和exec。
這里回答的是GIL相關(guān)的東西,可深可淺,自己把握~
廣泛意義上來說,上下文是指程序運(yùn)行的環(huán)境,Python中常見于打開文件或網(wǎng)絡(luò)連接,其實(shí)就是with關(guān)鍵字,如:
with open("test.txt") as file: print(file.read())
可以確保文件在最后會(huì)被關(guān)閉,只要對一個(gè)對象實(shí)現(xiàn)了__enter__和__exit__函數(shù),就可以構(gòu)造自己的上下文管理器了。
感覺直接解釋概念不好解釋,這里我回答的思路是舉例子,異步說白了就是任務(wù)不需要同步進(jìn)行,比如用爬蟲爬取一個(gè)數(shù)據(jù),然后再保存數(shù)據(jù),接下來再去爬另一個(gè)數(shù)據(jù),這是同步;異步就是爬蟲不用等著數(shù)據(jù)保存好,爬完一個(gè)直接去爬另一個(gè),數(shù)據(jù)保存的事情交給別的邏輯去慢慢處理;阻塞和非阻塞也是基于此的,同步的情況下會(huì)阻塞爬蟲,爬蟲需要等待數(shù)據(jù)的保存。(這部分是我自己的理解,建議看看專業(yè)的說明)
之前完全沒想過這個(gè)的問題,我的回答就是按一個(gè)差不多的精度去比較,比如到小數(shù)點(diǎn)第幾位之前都是相等的,就認(rèn)為兩個(gè)數(shù)相等,或者Math模塊里可能有什么方法可以去精確對比,當(dāng)時(shí)是這么回答的,現(xiàn)在查了一下基本也是這個(gè)思路,Math模塊中有一個(gè)isclose函數(shù)用來判斷兩個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的值是否接近或相等
B-Tree(一般是B+Tree)和Hash,然后再簡單介紹一下。
只知道WSGI,其余的不清楚,暫時(shí)還沒去深入看Flask的源碼。
跨了大半個(gè)北京城,還跟leader撒謊請假,也是心累。筆試題如下:
咩咩咩?不知道。(回來查了是25%,具體可以自行搜索,反正脫離數(shù)學(xué)N年是無論如何都想不出來的)。
一開始寫了個(gè)函數(shù)如下:
def rand10(): a = rand7() b = rand7() - 4 if b < 0: b = 0 return a + b
也是腦袋抽了,想得太簡單,這個(gè)rand10雖然能返回1~10的隨機(jī)數(shù),但每個(gè)數(shù)出現(xiàn)的概率不是1/10,后面時(shí)間快到了檢查的時(shí)候才反應(yīng)過來。正確的思路是:
def rand10(): while 1: res = (rand7()-1)*7+rand7() # res等概率隨機(jī)1~49 if res < 40: # 只取出0~39共40個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)出現(xiàn)的概率也是相等的 return res % 10 + 1 # 隨機(jī)輸出1~10
JAVA代碼本身很簡單,即使沒學(xué)過也能看懂,改后的Python代碼如下:
class MyClass: __current = 0 def next(self): MyClass.__current += 1 return MyClass.__current
但是對于單元測試則僅限于聽過的地步,需要用到unittest,好像也有別的模塊。
沒啥好說的,一行代碼必然是列表生成式,假設(shè)數(shù)組是nums,代碼如下:
sorted([n for n in nums if n % 2]) + sorted([n for n in nums if not n % 2], reverse=True)
單例就是說一個(gè)class只能有一個(gè)instance,實(shí)現(xiàn)的方法有很多,例如改寫__new__方法:
class Singleton(object): _instance = None def __new__(cls, *args, **kw): if not cls._instance: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw) return cls._instance
我平時(shí)也就用數(shù)據(jù)庫查數(shù)據(jù),在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫上沒有深入研究,因此的我答案就簡單寫了有哪些表,字段分別是什么,至于題中的條件限制,就交由后臺(tái)的程序邏輯去處理,而不是在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)層面去限制。因?yàn)槭亲约涸O(shè)計(jì)的表結(jié)構(gòu),SQL本身也就不難。
LeetCode原題??!list怎么能O(1)取得最大值呢,無非是空間換時(shí)間,每push一個(gè)數(shù)就同時(shí)記錄當(dāng)前的最大值。
呵呵。
我答的是數(shù)據(jù)庫,因?yàn)楹枚嗖槐匾蛘呖梢允褂镁彺娴牡胤揭差l繁操作數(shù)據(jù)庫,而且是使用的ORM,但之前從哪看到ORM不能確保對應(yīng)的SQL語句是最優(yōu)的,因此可以嘗試使用原生SQL或者增加Redis緩存。
(話說這不是運(yùn)維的工作么。。。)呃,就是增加服務(wù)器啊,然后前面加一層負(fù)載均衡,把請求分配給不同的服務(wù)器。(那不同的服務(wù)器怎么使用你的Session?)再加個(gè)Session服務(wù)器。
LeetCode才開始刷,就舉了兩道Codewars上的題目,我也真是傻了,真的舉了兩道有意思(但自己沒做好)的題。
其他就無非是一些為什么想做后端開發(fā)之類的問題了,個(gè)人感覺題目大部分也挺簡單的,我的表現(xiàn)也算中規(guī)中矩吧,但面試官說我要進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)知識(shí),具體哪方面(數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、還是Python本身)又語焉不詳。
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摘要:當(dāng)我們的需求出現(xiàn)變動(dòng)時(shí),工廠模式會(huì)需要進(jìn)行相應(yīng)的變化??偨Y(jié)來說,要想成功進(jìn)行一次阿里巴巴的面試,你需要了解甚至掌握以下內(nèi)容語言,尤其是線程原理數(shù)據(jù)庫事務(wù),加鎖,重點(diǎn)分布式設(shè)計(jì)模式可以說是涉及范圍非常廣了。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV8cSY?w=576&h=432); 前言 今天本是一個(gè)陽光明媚,鳥語花香的日子。于是我決定在逛街中感受...
平日學(xué)習(xí)接觸過的網(wǎng)站積累,以每月的形式發(fā)布。2017年以前看這個(gè)網(wǎng)址:http://www.kancloud.cn/jsfron... 03月份前端資源分享 1. Javascript 175453545 Redux compose and middleware 源碼分析 深入 Promise(二)——進(jìn)擊的 Promise Effective JavaScript leeheys blog -...
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