口试要通过层层磨练，刷题肯定是必不可少的。
这一次口试题，不仅是知识的收成，还将间接地与技能大牛们做了直不雅观的沟通，理解他们的出题思路与稽核要点，并加以消化接管。

这对自己技能能力本身便是一种极大的提升。
走上编程之路，不断丰富自己方能与世接轨，努力做最精良的自己。

口试题001：如何实现一个高效的单向链表逆序输出？

——阿里巴巴出题专家：昀龙／阿里云弹性人工智能卖力人

参考答案

下面是个中一种写法，也可以有不同的写法，比如递归等。
供参考。

口试题002：已知sqrt (2)约即是1.414，哀求不用数学库，求sqrt (2)精确到小数点后10位。

——阿里巴巴出题专家：文景／阿里云CDN资深技能专家

稽核点

根本算法的灵巧运用能力（二分法学过数据构造的同学都知道，但不一定往这个方向考虑；如果学过数值打算的同学，该当还要能想到牛顿迭代法并阐明清楚）。
退出条件设计。

参考答案

1. 已知sqrt(2)约即是1.414，那么就可以在(1.4, 1.5)区间做二分查找，如：

high=>1.5 low=>1.4mid => (high+low)/2=1.451.451.45>2 ? high=>1.45 : low => 1.45循环到c)

2. 退出条件

前后两次的差值的绝对值<=0.0000000001, 则可退出。

代码示例：

口试题003：给定一个二叉搜索树(BST)，找到树中第K小的节点。

——阿里巴巴出题专家：文景／阿里云CDN资深技能专家

稽核点

1. 根本数据构造的理解和编码能力

2. 递归利用

示例

如下图，输入K=3， 输出节点值3

解释：担保输入的K知足1<=K<=(节点数目）

参考答案

树干系的题目，第一眼就想到递归求解，旁边子树分别遍历。
遐想到二叉搜索树的性子，root大于左子树，小于右子树，如果左子树的节点数目即是K-1，那么root便是结果，否则如果左子树节点数目小于K-1，那么结果一定在右子树，否则就在左子树。
因此在搜索的时候同时返回节点数目，跟K做比拟，就能得出结果了。

代码示例：

繁芜度剖析：

韶光繁芜度：O(N），节点最多遍历一遍

空间繁芜度：O(1），（如果算上递归深度可以当做O(logN)）

口试题004：LRU缓存机制。

——阿里巴巴出题专家：文景／阿里云CDN资深技能专家

设计和实现一个LRU（最近最少利用）缓存数据构造，使它该当支持一下操作：get和put。

get(key) - 如果key存在于缓存中，则获取key的value（总是正数），否则返回 -1。

put(key,value) - 如果key不存在，请设置或插入value。
当缓存达到其容量时，它该当在插入新项目之前使最近最少利用的项目作废。

参考答案

代码示例：

《 Python版本 》

class LRUCache(object):def __init__(self, capacity):""":type capacity: int"""self.cache = {}self.keys = []self.capacity = capacitydef visit_key(self, key):if key in self.keys:self.keys.remove(key)self.keys.append(key)def elim_key(self):key = self.keys[0]self.keys = self.keys[1:]del self.cache[key]def get(self, key):""":type key: int:rtype: int"""if not key in self.cache:return -1self.visit_key(key)return self.cache[key]def put(self, key, value):""":type key: int:type value: int:rtype: void"""if not key in self.cache:if len(self.keys) == self.capacity:self.elim_key()self.cache[key] = valueself.visit_key(key)def main():s = [["put","put","get","put","get","put","get","get","get"],[[1,1],[2,2],[1],[3,3],[2],[4,4],[1],[3],[4]]]obj = LRUCache(2)l=[]for i,c in enumerate(s[0]):if(c == "get"):l.append(obj.get(s[1][i][0]))else:obj.put(s[1][i][0], s[1][i][1])print(l)if __name__ == "__main__":main()

《 C++版本 》

class LRUCache{public:LRUCache(int capacity) {cap = capacity;}int get(int key) {auto it = m.find(key);if (it == m.end()) return -1;l.splice(l.begin(), l, it->second);return it->second->second;}void set(int key, int value) {auto it = m.find(key);if (it != m.end()) l.erase(it->second);l.push_front(make_pair(key, value));m[key] = l.begin();if (m.size() > cap) {int k = l.rbegin()->first;l.pop_back();m.erase(k);}

口试题005：关于epoll和select的差异，哪些说法是精确的？（多选）

——阿里巴巴出题专家：寈峰／阿里技能专家

A. epoll和select都是I/O多路复用的技能，都可以实现同时监听多个I/O事宜的状态。

B. epoll比较select效率更高，紧张是基于其操作系统支持的I/O事宜关照机制，而select是基于轮询机制。

C. epoll支持水平触发和边沿触发两种模式。

D. select能并行支持I/O比较小，且无法修正。

参考答案 A . B . C

口试题006：从innodb的索引构造剖析，为什么索引的key长度不能太长？

——阿里巴巴出题专家：近秋／阿里云数据库产品技能部技能专家

参考答案

key太长会导致一个页当中能够存放的key的数目变少，间接导致索引树的页数目变多，索引层次增加，从而影响整体查询变更的效率。

口试题007：MySQL的数据如何规复到任意韶光点？

——阿里巴巴出题专家：近秋／阿里云数据库产品技能部技能专家

参考答案

规复到任意韶光点以定时的做全量备份，以及备份增量的binlog日志为条件。
规复到任意韶光点首先将全量备份规复之后，再此根本上回放增加的binlog直至指定的韶光点。

口试题008：NFS和SMB是最常见的两种NAS（Network Attached Storage）协议，当把一个文件系统同时通过NFS和SMB协议共享给多个主机访问时，以下哪些说法是缺点的：（多选）

——阿里巴巴出题专家：起影／阿里云文件存储高等技能专家

A. 不可能有这样的操作，即把一个文件系统同时通过NFS和SMB协议共享给多个主机访问。

B. 主机a的用户通过NFS协议创建的文件或者目录，另一个主机b的用户不能通过SMB协议将其删除。

C. 在同一个目录下，主机a通过NFS协议看到文件file.txt，主机b通过SMB协议也看到文件file.txt，那么它们是同一个文件。

D. 主机a通过NFS协议，以及主机b通过SMB协议，都可以通过主机真个数据缓存，提升文件访问性能。

参考答案 A . B . C

口试题009：输入ping IP后敲回车，发包前会发生什么？

——阿里巴巴出题专家：怀虎／阿里如斯效平台卖力人

参考答案

首先根据目的IP和路由表决定走哪个网卡，再根据网卡的子网掩码地址判断目的IP是否在子网内。
如果不在则会通过arp缓存查询IP的网卡地址，不存在的话会通过广播讯问目的IP的mac地址，得到后就开始发包了，同时mac地址也会被arp缓存起来。

口试题010：请阐明下为什么鹿晗发布恋情的时候，微博系统会崩溃，如何办理？

——阿里巴巴出题专家：江岚／阿里巴巴数据技能高等技能专家

参考答案 《 参考思路 》

A. 获取微博通过pull办法还是push办法

B. 发布微博的频率要远小于阅读微博

C. 流量明星的发微博，和普通博紧张区分对待，比如在sharding的时候，也要考虑这个成分

口试题011：现有一批邮件须要发送给订阅顾客，且有一个集群（集群的节点数不定，会动态扩容缩容）来卖力详细的邮件发送任务，如何让系统尽快地完成发送？请详述技能方案！

——阿里巴巴出题专家：江岚／阿里巴巴数据技能高等技能专家

参考答案

A. 借助中间件，通过发布者订阅者模式来进行任务分配

B. master-slave支配，由master来分配任务

C. 不借助任何中间件，且所有节点均等。
通过数据库的update returning，从而实现节点之间任务的互斥

口试题012：有一批气候不雅观测站，现须要获取这些站点的不雅观测数据，并存储到Hive中。
但是气候局只供应了api查询，每次只能查询单个不雅观测点。
那么如果能够方便快速地获取到所有的不雅观测点的数据？

——阿里巴巴出题专家：江岚／阿里巴巴数据技能高等技能专家

参考答案

A. 通过shell或python等调用api，结果先暂存本地，末了将本地文件上传到Hive中。

B. 通过datax的httpReader和hdfsWriter插件，从而获取所需的数据。

C. 比较空想的回答，是在打算引擎的UDF中调用查询api，实行UDF的查询结果存储到对应的表中。
一方面，不须要同步任务的导出导入；另一方面，打算引擎的分布式框架天生供应了分布式、容错、并发等特性。

口试题013 如何实现两金额数据相加（最多小数点两位）？

——阿里巴巴出题专家：御术／蚂蚁金服数据可视化高等技能专家

参考答案

实在问题并不难，便是稽核候选人对 JavaScript 数据运算上的认知以及考虑问题的严密程度，有很多坑，可以用在笔试题，如果用在口试，回答过程中还可以随机加入有很多打算机根本的延伸。

回到这个问题，由于直接浮点相 yu 加会失落精，以是要转整数；（可以插入问碰着过吗？是否可以举个例子？）。

转整数是第一个坑，虽然只有两位可以通过乘以100转整数，但由于乘以一百和除以一百都会涌现浮点数的运算，以是也会失落精，还是要通过字符串来转；（可以插入问字符串转整数有几种办法？）

字符串转整是第二个坑，由于末了要对齐打算，如果没考虑全面先 toFixed(2)，对付只有一位小数点数据进入打算就会缺点；转整数后的打算是个加分点，很多同学每每便是直接算了，如果可以考虑大数打算的场景，恭喜同学进入隐蔽关卡，这就会涉及如何有效循环、遍历、算法繁芜度的问题。

口试题014：关于并行打算的一些根本开放问题。

——阿里巴巴出题专家：何万青／阿里云高性能打算资深技能专家

◼ 如何定义并打算，请分别阐述分布式内存到共享内存模式行编程的差异和实现（例子代码）？

◼ 请利用MPI和OpenMP分别实现N个处理器对M个变量的求和？

◼ 请解释SIMD指令在循环中利用的权限？向量化优化有哪些手段？

◼ 请用Amdahl定律解释什么是并行效率以及并行算法的扩展性？并解释扩展性的性能指标和限定成分，末了请解释在共享内存打算机中，共享内存的限定？OpenMP是若何实现共享内存编程环境的？MPI壅塞和非壅塞读写的差异？

参考答案

（简要答案，但必须触及，可以展开）

◼ 同时实行多个/算法/逻辑操作/内存访问/IO，相互独立同时运行，分三个层次：进程级，多个节点分布式内存通过MPI通信并行；线程级，共享内存的多路机器，通过OpenMP实现多线程并行；指令集：通过SIMD指令实现单指令多数据。
。
。
。
举例吧啦吧啦。

◼ MPI代码，，，OpenMP代码，分别写出来 M个元素，N个处理器的累加，后者把稳private 参数。

SIMD在循环中的运用，限定在于 SIMD指令处理的每一个数组的长度，cache line利用，内部循环间的依赖和条件调用等。

◼ 向量化，紧张看SSE和AVX指令占比率，通过编译器优化。
。
。
。
在loop代码中利用，

◼ 性能和打算规模随处理器增加的变革曲线，实测HPL和峰值HPL比率，能用用Amdahl定律表达 Tpar(N) = (an + (1-a)n/N )t + C (n,N), 能够讲明白串行部分对全体并行的天花板效应，扩展性能够阐明清楚算法的扩展性=并行效率随处理器数目的变革关系，画出来。

◼ 共享内存打算机OpenMP对变量的限定描述，EREW，CREW，ERCW，CRCW等差异，NUMA观点，如何保持coherent等。

◼ 写出OpenMP和MPI的核心函数，回答问题即可。

口试题015：请打算XILINX公司VU9P芯片的算力相称于多少TOPS，给出打算过程与公式。

——阿里巴巴出题专家：隐达／阿里云异构打算资深专家

参考答案

基于不同的算法，这个值在十几到几百之间。
但是，如果只是纯挚比算力，FPGA和ASIC、GPU比较并无太大上风，乃至大多时候有较大劣势。
FPGA的上风在于高度的灵巧性和算法的针对性。

口试题016：一颗当代处理器，每秒大概可以实行多少条大略的MOV指令，有哪些紧张的影响成分？

——阿里巴巴出题专家：子团／创新产品虚拟化&稳定性资深技能专家

参考答案

及格：

每实行一条mov指令须要花费1个时钟周期，以是每秒实行的mov指令和CPU主频干系。

加分：

在CPU微架构上，要考虑数据预取，乱序实行，多发射，内存stall (前端stall和后端stall)等诸多成分，因此除了cpu主频外，还和流水线上的效率(IPC)强干系，比较繁芜的一个问题。

口试题017：请剖析MaxCompute产品与分布式技能的关系、当前大数据打算平台类产品的市场现状和发展趋势。

——阿里巴巴出题专家：云郎／阿里MaxCompute高等产品专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题018：对大数据平台中的元数据管理是怎么理解的，元数据网络管理体系是怎么样的，会对大数据运用有什么样的影响。

——阿里巴巴出题专家：映泉／阿里巴巴高等技能专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题019：你理解常见如阿里，和友商大数据平台的技能体系差异以及发展趋势和技能瓶颈，在存储和打算两个方面进行概述。

——阿里巴巴出题专家：映泉／阿里巴巴高等技能专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题020：在云打算大数据处理场景中，每天运行着成千上万的任务，每个任务都要进行IO读写。
存储系统为了更好的做事，常常会担保高优先级的任务优先实行。
当多个作业或用户访问存储系统时，如何担保优先级和公正性。

——阿里巴巴出题专家：田磊磊／阿里云文件存储高等技能专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题 021：最大频率栈。

——阿里巴巴出题专家：屹平／阿里云视频云边缘打算高等技能专家

实现 FreqStack，仿照类似栈的数据构造的操作的一个类。
FreqStack 有两个函数：push(int x)，将整数 x 推入栈中。
pop()，它移除并返回栈中涌现最频繁的元素。
如果最频繁的元素不但一个，则移除并返回最靠近栈顶的元素。

示例：

push [5,7,5,7,4,5]

pop() -> 返回 5，由于 5 是涌现频率最高的。
栈变成 [5,7,5,7,4]。

pop() -> 返回 7，由于 5 和 7 都是频率最高的，但 7 最靠近栈顶。
栈变成 [5,7,5,4]。

pop() -> 返回 5 。
栈变成 [5,7,4]。

pop() -> 返回 4 。
栈变成 [5,7]。

参考答案

令 freq 作为x的涌现次数的映射 Map。

此外maxfreq，即栈中任意元素确当前最大频率，由于我们必须弹出频率最高的元素。

当前紧张的问题就变成了：在具有相同的（最大）频率的元素中，怎么判断那个元素是最新的？我们可以利用栈来查询这一信息：靠近栈顶的元素总是相对更新一些。

为此，我们令 group 作为从频率到具有该频率的元素的映射。
到目前，我们已经实现了 FreqStack 的所有必要的组件。

算法：

实际上，作为实现层面上的一点细节，如果 x 的频率为 f，那么我们将获取在所有 group[i] (i <= f) 中的 x,而不仅仅是栈顶的那个。
这是由于每个 group[i] 都会存储与第 i 个 x 副本相关的信息。

末了，我们仅仅须要如上所述坚持 freq，group，以及 maxfreq。

代码示例：

繁芜度剖析：

韶光繁芜度：对付 push 和 pop 操作， O(1)。

空间繁芜度：O(N)，个中 N 为 FreqStack 中元素的数目。

口试题022：给定一个链表，删除链表的倒数第N个节点，并且返回链表的头结点。

——阿里巴巴出题专家：屹平／阿里云视频云边缘打算高等技能专家

◼ 示例：

给定一个链表: 1->2->3->4->5, 和 n = 2.

当删除了倒数第二个节点后，链表变为 1->2->3->5.

解释：

给定的 n 担保是有效的。

哀求：

只许可对链表进行一次遍历。

参考答案

我们可以利用两个指针而不是一个指针。
第一个指针从列表的开头向前移动 n+1n+1 步，而第二个指针将从列表的开头出发。
现在，这两个指针被 nn 个结点分开。
我们通过同时移动两个指针向前来保持这个恒定的间隔，直到第一个指针到达末了一个结点。
此时第二个指针将指向从末了一个结点数起的第 nn 个结点。
我们重新链接第二个指针所引用的结点的 next 指针指向该结点的下下个结点。

代码示例：

public ListNode removeNthFromEnd(ListNode head, int n) {ListNode dummy = new ListNode(0);dummy.next = head;ListNode first = dummy;ListNode second = dummy;// Advances first pointer so that the gap between first and second is n nodes apartfor (int i = 1; i <= n + 1; i++) {first = first.next;}// Move first to the end, maintaining the gapwhile (first != null) {first = first.next;second = second.next;}second.next = second.next.next;return dummy.next;}

繁芜度剖析：

韶光繁芜度：O(L)，该算法对含有 L 个结点的列表进行了一次遍历。
因此韶光繁芜度为 O(L)。

空间繁芜度：O(1)，我们只用了常量级的额外空间。

口试题023：如果让你设计一个通用的、支持各种数据库秒级备份和规复的系统，你会如何设计？

——阿里巴巴出题专家：千震／阿里云数据库高等技能专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题024：如果让你来设计一个支持数据库、NOSQL和大数据之间数据实时流动的数据流及处理的系统，你会考虑哪些问题？如何设计？

——阿里巴巴出题专家：千震／阿里云数据库高等技能专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题025：给定一个整数数组和一个整数，返回两个数组的索引，这两个索引指向的数字的加和即是指定的整数。
须要最优的算法，剖析算法的空间和韶光繁芜度。

——阿里巴巴出题专家：龙欣／异构打算资深技能专家

参考答案

开放性问题，无标准答案。

口试题026：如果给你一个新产品，你将从哪些方面来保障它的质量？

——阿里巴巴出题专家：晨晖 ／阿里云中间件技能部测试开拓专家

参考答案：

可以从代码开拓、测试保障、线上质量三个方面来保障。

在代码开拓阶段，有单元测试、代码Review、静态代码扫描等；测试保障阶段，有功能测试、性能测试、高可用测试、稳定性测试、兼容性测试等；在线上质量方面，有灰度发布、紧急回滚、故障演习训练、线上监控和巡检等。

口试题027：如何用socket编程实现ftp协议？

——阿里巴巴出题专家：吴明／阿里云弹性打算资深技能专家

参考答案：

https://www.jianshu.com/p/e9a2e0755496

口试题028：请评估一下程序的实行结果？

——阿里巴巴出题专家：桃谷／阿里云中间件技能专家

public class SynchronousQueueQuiz { public static void main(String[] args) throws Exception {BlockingQueue<Integer> queue = new SynchronousQueue<>(); System.out.print(queue.offer(1) + " "); System.out.print(queue.offer(2) + " "); System.out.print(queue.offer(3) + " "); System.out.print(queue.take() + " "); System.out.println(queue.size()); } }

A. true true true 1 3

B. true true true (壅塞)

C. false false false null 0

D. false false false (壅塞)

参考答案 D