蔚来Java实习一面总结

此文用于个人面经总结，答案可能存在出入，望理性食用~~

1. 分析时间复杂度的工具

2. 数组和链表的区别

数组：线性表，存储空间连续，可以通过下标直接访问元素，查找时间复杂度为O(1)，插入的时间复杂度为O(n)，需要预分配一定大小的内存空间，有时会造成空间资源的浪费。

链表：线性表，存储空间不连续，插入时间复杂度为O(1)，查找的时间复杂度为O(n)，每个节点需要额外的空间来存储指针，也会造成资源的浪费。

3. 数组和链表哪个是线性表

线性表是由相同的数据类型的元素组成的有序序列，这些元素按照一个确定的顺序依次排列，其中元素之间存在唯一的前驱和后继关系。

常见的线性表包括：

数组、链表、栈、队列。

4. sql场景题：

4.1. 现在要创建一张用户订单表，里面有四个字段，分别为主键id、订单id、订单来源和用户id，如果让你设计，每个字段会使用那种数据类型，大小是多少，为什么？

主键ID：INT或BIGINT，如果预定订单的数量不超过21亿（2^31），使用INT，如果预计数量会更多，可以使用BIGINT，因为主键是唯一的，并且需要自增，INT和BIGINT都满足这一点。

订单ID：VARCHAR或CHAR，如果订单ID是固定的，那么可以使用CHAR；如果长度可变，使用VARCHAR。通常订单ID的长度在10~50位之间。

订单来源：VARCHAR，订单来源通常是文本描述，VARCHAR可以根据实际内容动态分配空间，比CHAR更灵活且节省空间。

用户ID：INT或BIGINT，取决于用户表使用那个，因为用户ID通常与用户表的主键相对应，因此数据类型要保持一致。

4.2. 半年后，用户的数量达到一千万量级，现有两个场景：查询订单详情和统计用户下单平台喜好，针对上面建的数据库，有需要修改和优化的地方吗？

索引优化：

- 对于查询订单详情，如果经常根据订单ID查询，确保订单ID字段上有索引。
- 对于统计用户下单平台喜好，如果经常根据用户ID和订单来源进行查询和聚合操作，考虑为这两个字段添加索引，特别是如果它们是查询条件或聚合函数的一部分。

分区：

- 考虑对用户订单表进行分区，以提高查询和维护的效率。分区可以基于时间（如按月或年分区）、用户ID范围或订单来源。

分库分表

4.3. 在社区系统查询信息的场景下，左模糊、右模糊和全模糊查询能否使用索引进行查询？

左模糊查询（LIKE '%value'）：

- 在MySQL的InnoDB存储引擎中，如果使用了全文索引，则左模糊查询可以利用索引，但是如果使用的是标准的B-tree索引，左模糊查询不能有效利用索引，因为索引是按照字符串的开头部分创建的，而左模糊查询需要扫描整个列以找到匹配的行。

右模糊查询（LIKE 'value%'）：

- 右模糊查询可以使用索引，因为大多数数据库的默认索引都是按照列值的升序排列的。这意味着索引已经按照查询模式排列好了，数据库可以快速定位到可能包含匹配项的区域。

全模糊查询（LIKE '%value%'）：

- 全模糊查询不能利用索引，因为它们需要检查列中的每个值以找到匹配项。这种查询模式相当于一个全表扫描，因为数据库无法预测匹配项可能出现的位置。

5. 为什么使用索引的效率高？

6. 索引的底层数据结构和查找原理

重难点：因为在MySQL中索引的数据结构为B+树，树中的节点就是索引页，索引的查找原理类似于AVL平衡二叉树的查找。在索引B+树中，每个结点存储索引的键（升序存储）和指针，用于指向其他结点，叶子结点存放具体的数据（主键索引则存放主键的值和其他所有字段的值，非聚族索引则存放的是普通索引的键值和它对应的主键id，用于回表查询）。在页目录查询过程中可以使用二分查找来提高查询结点的效率。

关键字：索引页、页目录、二分查找、全表扫描、数据页

示例：现有数据表test如下，含id、a、b、c三个字段，其中id为主键索引，a和b也有索引

要求：select * from test where c = 83

分析：因此c没有建立索引，因此需要进行全表查询，而a和b索引不是主键索引，其只存储了对应键值和主键id，因此需要去a索引中查询。a索引为主键索引，页内数据是根据主键id升序排序的，因此要查找c则需要先找到B+树最左边的叶节点，然后从左往右进行全表扫描。

要求2：select * from test where b = 94;

分析：最终要查询处理的结果为id,a,b,c，查询条件为b=94，而b是有索引的，则会根据b的值在索引表中查找其对应的数据页，找到b=94对应的id，然后通过该id回表查询主键索引，找到该id对应的数据页，然后因为主键索引存储了所有数据项，所有返回最终查询的结果id,a,b,c。

记录是如何排序的：

如果表有主键，会根据主键排序；没主键有唯一非空索引，会根据该索引排序；两者都没有，InnoDB会自动生成一个row_id列并根据该列进行排序。

什么是回表查询：

回表查询是指当通过非聚族索引来查询非主键信息时，需要先根据在非聚族索引中找到其对应的主键值，然后根据该主键值再来去主键索引中查询对应的数据，这个二次查询的操作就是回表。

避免回表查询的方法有：建立聚合索引、不随意使用select*、根据场景合理构建索引。

a索引表结构示例：

7. int和Integer的区别？

Integer是int的包装类；int是基本数据类型。
Integer变量必须实例化后才能使用；int变量不需要。
Integer实际是对象的引用，当new一个Integer时，实际上是生成一个指针指向此对象；而int则是直接存储数据值。
Integer的默认值是null；int的默认值是0

8. int有默认值吗？什么情况下有默认值，什么情况下没有？

对于类的成员变量和全局变量有默认值，默认值为0，对于局部变量（在方法或块中定义的变量），没有默认值，在使用之前必须初始化。

9. Integer有默认值吗？什么情况下有默认值，什么情况下没有？

对于未初始化的对象引用及成员变量，Integer如果未显式初始化，会被赋予默认值null。

对于局部变量，不会初始化。

10. 原子类的功能和作用

11. 异常和error的区别

Exception和Error都是Throwable类的子类，它们的区别如下：

检查型异常（Checked Exceptions）：

- Exception分为检查型异常和非检查型异常。检查型异常是那些编译器要求必须处理的异常（通过throws声明或try-catch块），例如IOException。

非检查型异常（Unchecked Exceptions）：

- 非检查型异常是那些编译器不强制要求处理的异常，通常是由于编程错误导致的，例如NullPointerException或ArithmeticException。

错误（Errors）：

- Error用于表示JVM无法处理的错误情况，通常是由于严重问题导致的，比如OutOfMemoryError或StackOverflowError。这些通常是由于资源不足、约束失败或内部错误导致的。

恢复可能性：

- Exception通常被认为是可以被应用程序捕获并恢复的异常情况。
- Error通常表示严重问题，应用程序无法恢复或继续执行。

使用场景：

- 异常（Exception）用于控制流中的异常情况，是程序正常运行时可能遇到的异常条件。
- 错误（Error）通常用于指示不应该由应用程序捕获的严重问题，比如虚拟机的问题或系统问题。

处理方式：

- 异常（Exception）应该被捕获并妥善处理，以避免程序异常终止。
- 错误（Error）通常不被捕获，因为它们通常指示了无法恢复的情况。即使捕获了，通常也只是记录日志或做一些清理工作。

手撕题：

解答：

public class OrderServiceTest {
    //订单服务类
    class OrderService {
        private HashMap<OrderType, DiscountStrategy> discountStrategies = new HashMap<>();

        public OrderService() {
            //注册不同的折扣策略
            discountStrategies.put(OrderType.NORMAL, new NormalOrder());
            discountStrategies.put(OrderType.GROUPON, new GroupOder());
            discountStrategies.put(OrderType.PROMOTION, new PromotionOder());
        }

        public double discount(Order order) {
            DiscountStrategy discountStrategy = discountStrategies.get(order.getType());
            return discountStrategy.caculateDiscount(order);
        }
    }

    //订单抽象策略
    interface DiscountStrategy {
        double caculateDiscount(Order order);
    }

    //普通订单具体策略类
    class NormalOrder implements DiscountStrategy {
        @Override
        public double caculateDiscount(Order order) {
            //普通订单折扣计算算法
            return 0.0;
        }
    }

    //团购订单具体策略类
    class GroupOder implements DiscountStrategy {
        @Override
        public double caculateDiscount(Order order) {
            //团购订单折扣计算算法
            return 0.0;
        }
    }

    //促销订单具体策略类
    class PromotionOder implements DiscountStrategy {
        @Override
        public double caculateDiscount(Order order) {
            //团购订单折扣计算算法
            return 0.0;
        }
    }
}

反问：自身的不足和缺点？

答：深度不够，停留在表面，很多细节的地方一笔带过。