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google面试官还会告诉你这些。

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Java 面试

以老师的十年任职经历来看（MorganStanley,google）:
- 摩根士丹利
  - 填空题
  - 问答题
  - 选项题
  - 编程题
- Google
  - 在线编程系统
- 校招特点
  - 候选者基数大
    - 感觉社招更大
  - 缺乏足够履历
    - 自己做项目，跟导师做，但是
    - 在代码复杂性和质量上，差很多
- 录取倾向
  - 基础知识
  - 编程能力
  - 交流能力（低）
- Google全球录取率
  - 0.2~0.4%(有一小部分是由于参选门槛低导致的)
  - 哈佛大学：4~5%

以阿里校招为例：
- 来自计算机、软件、电子信息等专业，学习成绩优异；
- 熟练掌握流行的编程语言及工具，对数据结构、算法、数据库、操作系统基本原理、计算机体系结构、计算机网络、离散数学等基础学科掌握扎实；（这点占比很大）
- 技术热情狂热，强烈好奇心，有实际动手经验（编程能力）
- 技术成果丰富：（技术运用到实际场景并解决问题），或有重要学术论文发表在国家顶级会议或期刊上，或有相关计算机领域专利，如果获得国家级ACM决赛的名次，当然是极好的。

计算机基础

操作系统

进程vs线程？

64 位系统和 32 位系统的区别:
64位CPU GPRs(General-Purpose Registers，通用寄存器)的数据宽度为64位，64位指令集可以运行64位数据指令，也就是说处理器一次可提取64位数据(只要两个指令，一次提取8个字节的数据)，比32位(需要四个指令,一次提取4个字节的数据)提高了一倍，理论上性能会相应提升1倍。
64位处理器的优势还体现在系统对内存的控制上。由于地址使用的是特殊的整数，因此一个ALU（算术逻辑运算器）和寄存器可以处理更大的整数，也就是更大的地址。比如，Windows Vista x64 Edition支持多达128 GB的内存和多达16 TB的虚拟内存，而32位CPU和操作系统最大只可支持4G内存。

网络

网络主要要解决的一个问题就是安全，可靠。如何实现呢？OSI七层模型
一层一层的进化而来，为了解决特定的问题，相反的，反而并不是从理论上来进行解决的。比如Java泛型，也是逐渐建立起来的东西（工程性解决）

不可靠
丢包，重复包
出错
乱序
不安全（每层路由器都有可能有黑客窃听数据）
中间人攻击
窃取
篡改
抓包是个好东西。

关系型数据库

基于关系代数理论（和网络的建立就不一样了）
缺点：表结构不直观，实现复杂，速度慢
优点：健壮性高，社区庞大

ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。
JOIN和GROUP BY
select for update(死锁技巧)
乐观锁(比for update性能损耗小)：读取数据，记录Timestamp；修改数据；检查和提交数据

事务的隔离级别：

1.脏读
- 允许读取到未提交的脏数据。
2.不可重复读
- 如果你在时间点T1读取了一些记录，在T2时再想重新读取一次同样的这些记录时，这些记录可能已经被改变、或者消失不见。
3.幻读
- 解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。但是，如果另一个事务同时提交了新数据，本事务再更新时，就会“惊奇的”发现了这些新数据，貌似之前读到的数据是“鬼影”一样的幻觉。

由ANSI/ISO定义的SQL-92标准定义的四种隔离级别：

1.Read Uncommitted
2.Read Committed
3.Repeatable Read
4.Serializable
READ UNCOMMITTED（未提交读），事务中的修改，即使没有提交，在其他事务也都是可见的。事务可以读取未提交的数据，这也被称为脏读。
READ COMMITTED（提交读），一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改对其他事务都是不可见的。这个级别有时候也叫做不可重复读，因为两次执行相同的查询，可能会得到不一样的结果。因为在这2次读之间可能有其他事务更改这个数据，每次读到的数据都是已经提交的。
REPEATABLE READ（可重复读），解决了脏读，也保证了在同一个事务中多次读取同样记录的结果是一致的。但是理论上，可重读读隔离级别还是无法解决另外一个幻读的问题，指的是当某个事务在读取某个范围内的记录时，另外一个事务也在该范围内插入了新的记录，当之前的事务再次读取该范围内的记录时，会产生幻行。
SERIALIZABLE（可串行化），它通过强制事务串行执行，避免了前面说的幻读的问题。

编程语言基础

类型检查
- 编译时：C,C++,Java,Go.…
- 运行时：Python,Perl,JavaScript,Ruby……
运行/编译
- 编译为机器代码运行：C，C++.…
- 编译为中间代码，在虚拟机运行：Java，C#…
- 解释执行：Python，Perl,JavaScript……
编程范式（Programming Paradigm)
- 面向过程：C,Visual Basic…
- 面向对象：Java,C#，C++,Scala.…
- 函数式：Haskell,Erlang…
  
  解释：3个1是2的2³-1 -2³取反加一，0加31个1 加 1

计算机中的正数用源码表示，负数用补码表示，而负数的补码是其反码+1 所以出现了-128。简单的说为了避免-0，负数的算法结果是每位都加了1
采用补码表示负数.
1 1111111 表示-1
1 0000000 表示-128

浮点数与定点数

浮点数（+/-)1.xxx * 2^y
- 符号位|指数部分|基数部分
- 64位double范围：+/-10^308
- 64位double 精度：10^15
浮点数比较
- a==b?
- Math.abs(a-b)<eps ?
- 使用BigDecimal 算钱

装箱与拆箱

Java 数据类型

primitive type vs Object
- primitive type:int,long,float……
- Object:Integer,Long,Float,String.…
primitive type
- 值类型
- 用a==b判断相等
object
- 引用类型
- 用a.equals(b)，或Objects.equals(a,b)判断是否相等
- 用a==b判断是否为同一个Object

编码技巧

在白板上写程序
- 程序写在：白板，纸笔，Word文档，记事本。。。
- 修改不便；缩进不便；对齐困难
- 心里不抵触；先思考后写；不要惧怕修改/重写
数学归纳法公理
- 用于证明断言对所有自然数成立
- 证明对于N=1成立
- 证明N>1时：如果对于N-1成立，那么对于N成立

递归控制

递归书写方法
- 严格定义递归函数作用，包括参数，返回值，Side-effect
- 先一般，后特殊
- 每次调用必须缩小问题规模
- 每次问题规模缩小程度必须为1

链表创建

链表翻转

Stack
- 函数调用开销
- Stack Overflow!
- 问题规模：n million 栈大小？
不要尝试递归，使用非递归
- 一般化的方法仍需使用栈
- 代码复杂
- 不根本解决问题

列出所有组合

循环书写方法
- 定义循环不变式，并在循环体每次结束后保持循环不变式
- 先一般，后特殊
- 每次必须向前推进循环不变式中涉及的变量值
- 每次推进的规模必须为1

微知识点

并行计算

将数据拆分到每个节点上 如何拆分
每个节点并行的计算出结果 什么结果
将结果汇总 如何汇总

如何排序10G个元素？
- 切分成多个段，每个段分配一个节点，所有节点进行归并，直到剩下一个节点
- 扩展的归并排序

多线程

保证线程安全性加锁当我们把锁的粒度放的过细，就会出现死锁的情况
确保同一个对象在同一时间只能有一个人

线程池

可以使用Future检查任务结果
创建线程开销大
线程池：预先建立好线程，等待任务派发

线程池的参数
- corePoolSize：线程池中初始线程数量，可能处于等待状态
- maximumPoglSize：线程池中最大允许线程数量
- keepAlive Time:超出corePoolSize部分线程如果等待这些时间将被回收

资源管理

Java 垃圾回收
- 不被引用的对象会被回收
- 垃圾回收包括Minor GC和Full GC
- 垃圾回收时所有运行暂停
Java资源管理
- 内存会被回收，资源不会被释放
- databaseConnection需要databaseConnection.close)来释放

try{
	Database databaseConnection =connect(..)；
	databaseConnection.begin Transaction()；
	//do work
}catch(Exception e){
	databaseConnection.rollBack)；
}finally{
	databaseConnection.close（）；/∥不要抛异常，最好加try/catch
}

C++资源管理
- C++没有finally，没有try with resource
- C++有析构函数

void doWork){
	Database databaseConnection(.…)；
	try{
		databaseConnection.begin Transaction);
		//do work
	}catch(Exception&e){
			databaseConnection.rollBack()；
		}
	}
Database:～Database){
	// close database connection
}