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1、全能战士,该框架覆盖了数据结构与算法里,大部分容器、集合类的实现, 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构。在Go中实现各种数据结构和算法。吸取了其他算法库数十年的知识和经验。
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2、一共是3轮 Golang开发工程师的面试流程包括以下几个方面: 技术问题筛选 (电话)在电话面试的初步技术问题筛选中,面试官会主要考察候选人对Golang语言的掌握程度,包括数据结构和算法知识,以及相关编程经验。
3、堆排序是我觉得排序里面数据结构运用最灵活的一个算法,首先如何用一个数组表示一个堆,如何取到节点的父节点和左右子节点。
4、第三轮:技术面谈,这一轮主要是考察面试者的技术能力,可以涉及Golang相关的基础知识和常见的技术问题。第四轮:计算机知识测试,这一轮是考察面试者的计算机基础知识,比如数据结构、网络协议等。
5、Golang内存分配是个相当复杂的过程,其中还掺杂了GC的处理,这里仅仅对其关键数据结构进行了说明,了解其原理而又不至于深陷实现细节。
在IO密集型应用,GOMAXPROCS大小设置大一些,获取性能会更好。IO密集型会经常发生系统调用,会有一个新的M启用或创建,但由于Go调度器检测M到被阻塞有一定延迟。如果P数量多,则P管理协程队列会变小。
这涉及到Pool实现,pool为每个P分配了一个对象,P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时,goroutine绑定的P有对象,先用自己的,没有去偷其它P的。
P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。
GMP模型,G代表一个goroutine,不限制数量;M=machine,代表一个线程,最大1万,所有G任务还是在M上执行;P=processor代表一个处理器,每一个允许的M都会绑定一个G,默认与逻辑CPU数量相等(通过runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())设置)。
P 的数量可由 runtime.GOMAXPROCS() 进行设置,它代表了真正的并发能力,即可有多少个 goroutine 同时运行。
1、堆排序的时间,主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成,它们均是通过调用Heapify实现的。堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。
2、(1)因此起始堆的情况如下:1415 3028 5 10 (2)假设是打算得到一个从小到大的c,所以需要建大顶堆,起始状态从下向上建堆:第一步: 第二步:14 3028 30 28 1425 5 10 25 5 10 (3)此时已经建立完了初始的堆。
3、向上调整是由空堆,逐个插入元素,来建立初始堆,向下调整是从n/2的位置,倒着将编号n/2,n/2-1,...,1直到编号为1的结点调成堆后,初始堆构建完成。它们没有多大的区别,只不过初始堆有些元素所在的位置不同而已。
4、初始建堆:把数组所对应的完全二叉树以堆不断扩大的方式整理成堆。令i= n/2,…,2,1并分别把以n/2 ,…,2,1 为根的完全二叉树整理成堆,即执行算法PushDown ( i , n )。