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阿里电话面试总结(java开发)

2015-07-10 10:39 656 查看
1.怎么实现hash表,解决冲突的方法?

2.你对二叉搜索树的理解,对B-树的理解?

3.求两个等长有序数组的中位数

4.怎么加快表查询的速度?你理解的索引?

5.基本类Object有哪些方法?

6.怎么实现多线程?多线程有哪些方法?你怎么用的多线程?怎么处理死锁?悲观锁和乐观锁的区别?

7.JVM的内存模型?

8.什么是Servlet?有哪些方法?

9.怎么理解http tcp/ip?

1.怎么实现hash表,解决冲突的方法?

1.平方取中法

当无法确定关键字中哪几位分布较均匀时,可以先求出关键字的平方值,然后按需要取平方值的中间几位作为哈希地址。这是因为:平方后中间几位和关键字中每一位都相关,故不同关键字会以较高的概率产生不同的哈希地址。

例:我们把英文字母在字母表中的位置序号作为该英文字母的内部编码。例如K的内部编码为11,E的内部编码为05,Y的内部编码为25,A的内部编码为01,
B的内部编码为02。由此组成关键字“KEYA”的内部代码为11052501,同理我们可以得到关键字“KYAB”、“AKEY”、“BKEY”的内部编码。之后对关键字进行平方运算后,取出第7到第9位作为该关键字哈希地址,如图8.23所示。

关键字
内部编码
内部编码的平方值
H(k)关键字的哈希地址
KEYA
11050201
122157778355001
778
KYAB
11250102
126564795010404
795
AKEY
01110525
001233265775625
265
BKEY
02110525
004454315775625
315
图8.23平方取中法求得的哈希地址

2. 分段叠加法

这种方法是按哈希表地址位数将关键字分成位数相等的几部分(最后一部分可以较短),然后将这几部分相加,舍弃最高进位后的结果就是该关键字的哈希地址。具体方法有折叠法移位法。移位法是将分割后的每部分低位对齐相加,折叠法是从一端向另一端沿分割界来回折叠(奇数段为正序,偶数段为倒序),然后将各段相加。例如:key=12360324711202065,哈希表长度为1000,则应把关键字分成3位一段,在此舍去最低的两位65,分别进行移位叠加和折叠叠加,求得哈希地址为105和907,如图8.24所示。

1 2 3 1 2 3

6 0 3 3 0 6

2 4 7 2 4 7

1 1 2 2 1 1

+) 0 2 0 +) 0 2 0

———————— —————————

1 1 0 5 9 0 7

(a)移位叠加 (b) 折叠叠加

图8.24 由叠加法求哈希地址

3. 除留余数法

假设哈希表长为m,p为小于等于m的最大素数,则哈希函数为

h(k)=k % p ,其中%为模p取余运算。

例如,已知待散列元素为(18,75,60,43,54,90,46),表长m=10,p=7,则有

h(18)=18 % 7=4 h(75)=75 % 7=5 h(60)=60 % 7=4

h(43)=43 % 7=1 h(54)=54 % 7=5 h(90)=90 % 7=6

h(46)=46 % 7=4

此时冲突较多。为减少冲突,可取较大的m值和p值,如m=p=13,结果如下:

h(18)=18 % 13=5 h(75)=75 % 13=10 h(60)=60 % 13=8

h(43)=43 % 13=4 h(54)=54 % 13=2 h(90)=90 % 13=12

h(46)=46 % 13=7

此时没有冲突,如图8.25所示。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

54
43
18
46
60
75
90
图8.25 除留余数法求哈希地址

常用的解决冲突方法有以下四种:

1. 开放定址法

这种方法也称再散列法,其基本思想是:当关键字key的哈希地址p=H(key)出现冲突时,以p为基础,产生另一个哈希地址p1,如果p1仍然冲突,再以p为基础,产生另一个哈希地址p2,…,直到找出一个不冲突的哈希地址pi ,将相应元素存入其中。这种方法有一个通用的再散列函数形式:

Hi=(H(key)+di)%
m i=1,2,…,n

其中H(key)为哈希函数,m 为表长,di称为增量序列。增量序列的取值方式不同,相应的再散列方式也不同。主要有以下三种:

l 线性探测再散列

dii=1,2,3,…,m-1

这种方法的特点是:冲突发生时,顺序查看表中下一单元,直到找出一个空单元或查遍全表。

l 二次探测再散列

di=12,-12,22,-22,…,k2,-k2 (
k<=m/2 )

这种方法的特点是:冲突发生时,在表的左右进行跳跃式探测,比较灵活。

l 伪随机探测再散列

di=伪随机数序列。

具体实现时,应建立一个伪随机数发生器,(如i=(i+p) % m),并给定一个随机数做起点。

例如,已知哈希表长度m=11,哈希函数为:H(key)=
key % 11,则H(47)=3,H(26)=4,H(60)=5,假设下一个关键字为69,则H(69)=3,与47冲突。如果用线性探测再散列处理冲突,下一个哈希地址为H1=(3
+ 1)% 11 = 4,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3
+ 2)% 11 = 5,还是冲突,继续找下一个哈希地址为H3=(3
+ 3)% 11 = 6,此时不再冲突,将69填入5号单元,参图8.26
(a)。如果用二次探测再散列处理冲突,下一个哈希地址为H1=(3
+ 12)% 11 = 4,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3
- 12)% 11 = 2,此时不再冲突,将69填入2号单元,参图8.26
(b)。如果用伪随机探测再散列处理冲突,且伪随机数序列为:2,5,9,……..,则下一个哈希地址为H1=(3
+ 2)% 11 = 5,仍然冲突,再找下一个哈希地址为H2=(3
+ 5)% 11 = 8,此时不再冲突,将69填入8号单元,参图8.26
(c)。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

47
26
60
69
(a) 用线性探测再散列处理冲突

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

69
47
26
60
(b) 用二次探测再散列处理冲突

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

47
26
60
69
(c) 用伪随机探测再散列处理冲突

图8.26开放地址法处理冲突

从上述例子可以看出,线性探测再散列容易产生“二次聚集”,即在处理同义词的冲突时又导致非同义词的冲突。例如,当表中i, i+1 ,i+2三个单元已满时,下一个哈希地址为i, 或i+1
,或i+2,或i+3的元素,都将填入i+3这同一个单元,而这四个元素并非同义词。线性探测再散列的优点是:只要哈希表不满,就一定能找到一个不冲突的哈希地址,而二次探测再散列和伪随机探测再散列则不一定。

2. 再哈希法

这种方法是同时构造多个不同的哈希函数:

Hi=RH1(key) i=1,2,…,k

当哈希地址Hi=RH1(key)发生冲突时,再计算Hi=RH2(key)……,直到冲突不再产生。这种方法不易产生聚集,但增加了计算时间。

3. 链地址法

这种方法的基本思想是将所有哈希地址为i的元素构成一个称为同义词链的单链表,并将单链表的头指针存在哈希表的第i个单元中,因而查找、插入和删除主要在同义词链中进行。链地址法适用于经常进行插入和删除的情况。

例如,已知一组关键字(32,40,36,53,16,46,71,27,42,24,49,64),哈希表长度为13,哈希函数为:H(key)=
key % 13,则用链地址法处理冲突的结果如图8.27所示:


图8.27 链地址法处理冲突时的哈希表
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