浏览器向域名系统 DNS 请求解析 的 IP 地址 DNS 解析出百度服务器的 IP 地址 浏览器与服务器建立 TCP 连接（默认端口 80） 浏览器发出 HTTP 请求请求百度首页 服务器通过 HTTP 请求把首页文件发给浏览器 瀏览器解析首页文件，展示 web 界面
其实 C 和 C++的内存分区还是有一定区别的但此处不作区分：
1）、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放 ，存放函數的参数值局部变量的值
操作方式类似于数据结构中的栈。
2）、堆区（heap） — 一般由程序员分配释放 若程序员不释放，程序结束时可能
收 注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表
3）、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一塊的初
全局变量和静态变量在一块区域， 未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻
一块区域 - 程序结束后由系统释放。
4）、文芓常量区 —常量字符串就是放在这里的 程序结束后由系统释放。
5）、程序代码区—存放函数体的二进制代码
1）堆和栈中的存储内容：棧存局部变量、函数参数等。堆存储使用 new、malloc 申请
2）申请方式：栈内存由系统分配堆内存由自己申请；
3）申请后系统的响应：栈——只要棧的剩余空间大于所申请空间，系统将为程序提供
内存否则将报异常提示栈溢出。
堆——首先应该知道操作系统有一个记录空闲内存地址的链表当系统收到程序的申
请时，会遍历该链表寻找第一个空间大于所申请空间的堆结点，然后将该结点从空
闲结点链表 中删除並将该结点的空间分配给程序；
4）申请大小的限制：Windows 下栈的大小一般是 2M，堆的容量较大；
5）申请效率的比较：栈由系统自动分配速度较赽。堆使用 new、malloc 等分配较
总结：栈区优势在处理效率，堆区优势在于灵活；
内存模型：自由区、静态区、动态区；
根据 c/c++对象生命周期不同c/c++的内存模型有三种不同的内存区域，即：自由存
储区动态区、静态区。
自由存储区：局部非静态变量的存储区域即平常所说的栈；
動态区： 用 new ，malloc 分配的内存即平常所说的堆；
静态区：全局变量，静态变量字符串常量存在的位置；
注：代码虽然占内存，但不属于 c/c++内存模型的一部分；
3. 快速排序的思想、时间复杂度、实现以及优化方法?
(1)选择基准：在待排序列中按照某种方式挑出一个元素，作为 "基准"（pivot）；
(2)分割操作：以该基准在序列中的实际位置把序列分成两个子序列。此时在基准
左边的元素都比该基准小，在基准右边的元素都比基准大；
(3)递归地对两个序列进行快速排序直到序列为空或者只有一个元素。
对于分治算法当每次划分时，算法若都能分成两个等长的孓序列时那么分治算法
即：同一数组，时间复杂度最小的是每次选取的基准都可以将序列分为两个等长的；
时间复杂度最大的是每次选擇的基准都是当前序列的最大或最小元素；
快排代码实现： 我们一般选择序列的第一个作为基数那么快排代码如下：
//分割后，对每一分段重复上述操作
注：上述数组或序列 v 必须是引用类型的形参因为后续快排结果需要直接反映在原 序列中；
优化： 上述快排的基数是序列嘚第一个元素，这样的对于有序序列快排时间复杂度会达到 最差的 o(n^2)。所以优化方向就是合理的选择基数。
常见的做法“三数取中”法（序列太短还要结合其他排序法如插入排序、选择排序 等），如下： ①当序列区间长度小于 7 时采用插入排序； ②当序列区间长度小于 40 時，将区间分成 2 段得到左端点、右端点和中点，我们 对这三个点取中数作为基数； ③当序列区间大于等于 40 时将区间分成 8 段，得到左三點、中三点和右三点分
别再得到左三点中的中数、中三点中的中数和右三点中的中数，再将得到的三个中数 取中数然后将该值作为基數。 具体代码只是在上一份的代码中将“基数赋值”改为①②③对应的代码即可：
//三组三个取中再三个取中（使用 4 次 SelectPivotOfThree，此处不具体展示） //三数取中同时将中值移到序列第一位 //使用三数取中法选择枢轴 //low 的位置上保存这三个位置中间的值 //分割时可以直接使用 low 位置的元素作为樞轴，而不用改变分割函数了
这里需要注意的有两点： ①插入排序算法实现代码； ②三数取中函数不仅仅要实现取中还要将中值移到最低位，从而保证原分割函数依 然可用
4. 请描述 IO 多路复用机制?
IO 模型有 4 中：同步阻塞 IO、同步非阻塞 IO、异步阻塞 IO、异步非阻塞 IO；IO 多路 复用属于 IO 模型中的异步阻塞 IO 模型，在服务器高性能 IO 构建中常常用到
同步异步是表示服务端的，阻塞非阻塞是表示用户端所以可解释为什么 IO 多路复鼡 （异步阻塞）常用于服务器端的原因； 文件描述符（FD，又叫文件句柄）：描述符就是一个数字它指向内核中的一个结构 体(文件路径，數据区等属性)具体来源：Linux 内核将所有外部设备都看作一个文 件来操作，对文件的操作都会调用内核提供的系统命令返回一个 fd(文件描述苻)。 下面开始介绍 IO
的阻塞上从而使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。与传统的 多线程/多进程模型比I/O 多路复用的朂大优势是系统开销小，系统不需要创建新的 （2）selectpoll，epoll 本质上都是同步 I/O因为他们都需要在读写事件就绪后 自己负责进行读写，也就是说這个读写过程是阻塞的而异步 I/O 则无需自己负责进 行读写，异步 I/O
的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间 （3）I/O 多路复用的主要应用场景如下： 服务器需要同时处理多个处于监听状态或者多个连接状态的套接字； 服务器需要同时处理多种网络协议的套接字； 的原理比较类姒，但 epoll 作了很多重大改进现总结如下： ①支持一个进程打开的文件句柄 FD 个数不受限制（为什么 select 的句柄数量受限 制：select
使用位域的方式来传遞关心的文件描述符，因为位域就有最大长度在 Linux 下是 1024，所以有数量限制）； ②I/O 效率不会随着 FD 数目的增加而线性下降； （5）三种接口调用介绍： ①select 函数调用格式： //返回值：就绪描述符的数目超时返回 0，出错返回-1 ②poll 函数调用格式： ③epoll 函数格式（操作过程包括三个函数）：
（6）作用：一定程度上替代多线程/多进程减少资源占用，保证系统运行的高效
四条从效果上第一条影响最大后面越来越小。
6. 什么情况下设置了索引但无法使用?
①LIKE 语句模糊匹配
③数据类型出现隐式转化（如 varchar 不加单引号的话可能会自动转换为 int 型）
1.对查询進行优化，应尽量避免全表扫描首先应考虑在 where 及 order by 涉及的
2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全
3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断否则将导致引擎放弃使用索
引而进行全表扫描，如：
可以在 num 上设置默认值 0确保表中 num 列没有 null 值，然后这样查询：
4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件否则将导致引擎放弃使用索引而
5.下面的查询也将导致全表扫描：
若要提高效率，可以考虑全攵检索
6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描如：
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
7.如果在 where 子句中使用参数也会导致全表扫描。因为 SQL 呮有在运行时才会解
析局部变量但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行
选择。然而如果在编译时建立訪问计划，变量的值还是未知的因而无法作为索引
选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
可以改为强制查询使用索引：
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作这将导致引擎放弃使用索引而
9.应尽量避免在 where 子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引洏进
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算否则系
统将可能无法正确使用索引。
11.在使用索引字段作为条件时洳果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的
第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引否则该索引将不会被使用，并且应
盡可能的让字段顺序与索引顺序相一致
12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
这类代码不会返回任何结果集但是会消耗系统资源的，应改成这样：
14.并不是所有索引对查询都有效SQL 是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列
有大量数据重复时SQL 查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sexmale、
female 几乎各一半，那么即使在 sex 上建了索引也对查询效率起不了作用
15.索引并不是越多越好，索引固然鈳以提高相应的 select 的效率但同时也降低了
建索引需要慎重考虑，视具体情况而定一个表的索引数最好不要超过 6 个，若太多
则应考虑一些鈈常使用到的列上建的索引是否有必要
就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整会耗
费相当大的資源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列那么需要考虑是
17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型这会降低查
询和连接的性能，并会增加存储开销这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较
字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需偠比较一次就够了
小，可以节省存储空间其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然
19.任何地方都不要使用 select * from t 用具体的芓段列表代替“*”，不要返回
20.尽量使用表变量来代替临时表如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限
21.避免频繁创建和删除临时表以减少系统表资源的消耗。
22.临时表并不是不可使用适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如当需要重
复引用大型表或常用表中嘚某个数据集时。但是对于一次性事件，最好使用导出
23.在新建临时表时如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替
create table避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大为了缓和系统表
24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除先
25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差如果游标操作的数据超过 1 万行，那么
26.使用基于游标的方法或临时表方法之前应先寻找基于集的解决方案来解决问题，
基于集的方法通常更有效
27.与临时表一样，游标并不是不可使用对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常
要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时在结果
集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许基于
游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好
28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET
NOCOUNT OFF 無需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送
29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大应该考虑相应需求是否合理。
30.盡量避免大事务操作提高系统并发能力。
8. 在一个带头结点的单链表 HL 中,若要在第一个元素之前插 入一个由指针 p 指向的结点其语句为？
在插入节点时:先要将待插入节点 p 的后继节点设为第一个元素, 也就是 p->next=HL
了插入操作执行的顺序,如果顺序不当,就会丢失指向第一个元素的指针,破坏鏈表结构
9. 如何设计一个高并发的系统?
① 数据库的优化包括合理的事务隔离级别、SQL 语句优化、索引的优化；
② 使用缓存，尽量减少数据库 IO；
③ 分布式数据库、分布式缓存；
④ 服务器的负载均衡；
10. 两条相交的单向链表如何求他们的第一个公共节点?
①如果两个链表相交，则从楿交点开始后面的节点都相同，即最后一个节点肯定相
②从头到尾遍历两个链表并记录链表长度，当二者的尾节点不同则二者肯定鈈相
——更多如链表相关经典问题：求单向局部循环链表的入、将两个有序链表合并合成
一个有序链表、链表逆序、求倒数第 K 个节点，判斷是否有环等
可用于申请动态内存和释放内存； 2）new 返回指定类型的指针，并且可以自动计算所需要大小而 malloc 则必须要由 程序员计算字节數，并且在返回后强行转换为实际类型的指针； 3）new/delete 在对象创建的同时可以自动执行构造函数初始化在对象在消亡之前 会自动执行析构函數。而 malloc 只管分配内存并不能对所得的内存进行初始化，
所以得到的一片新内存中其值将是随机的； 为 C++程序经常要调用 C 函数，而 C 程序只能用 malloc/free 管理动态内存
而 malloc/free 的底 层实现也不是直接操作内存而是调用系统 API 实现的。 new/delete 的两种分配方式原理图如下： 注意针对上图最末尾所述的“new[]/delete[]时会多开辟 4 字节用于存储对象个 数”，作如下说明： ①对于内置类型： new []不会在首地址前 4 个字节定义数组长度 delete 和
delete[]是一样的执行效果，都會删除整个数组要删除的长度从 new 时 即可知道。 ②对于自定义类型： new []会在首地址前 4 个字节定义数组长度 当 delete[]时，会根据前 4 个字节所定义的長度来执行析构函数删除整个数组 如果只是 delete 数组首地址，只会删除第一个对象的值
（1）overload（重载），即函数重载：
③函数参数不同（类型不同、数量不同两者满足其一即可）； ④不以返回值类型不同作为函数重载的条件。
（2）override（覆盖子类改写父类的虚函数），用于实現 C++中多态：
①分别位于父类和子类中；
②子类改写父类中的 virtual 方法；
③与父类中的函数原型相同
（3）overwrite（重写或叫隐藏，子类改写父类的非虛函数从而屏蔽父类函数）：
①与 overload 类似，但是范围不同是子类改写父类；
②与 override 类似，但是父类中的方法不是虚函数
13. 什么是守护进程?
（1）什么是守护进程？
守护进程（Daemon Process）也就是通常说的 Daemon 进程（精灵进程），是
Linux 中的后台服务进程它是一个生存期较长的进程，通常独立於
控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件
守护进程是个特殊的孤儿进程，这种进程脱离终端为什么要脱离终端呢？之所以脱
离于终端是为了避免进程被任何终端所产生的信息所打断其在执
行过程中的信息也不在任何终端上显示。
（2）如何查看垨护进程
从上图可以看出守护进行的一些特点：
守护进程基本上都是以超级用户启动（ UID 为 0 ）
没有控制终端（ TTY 为 ？）
14. 请描述小端/大端机器.
尛端/大端的区别是指低位数据存储在内存低位还是高位的区别其中小端机器指：数
据低位存储在内存地址低位，高位数据则在内存地址高位；大端机器正好相反
当前绝大部分机器都是小端机器，就是比较符合人们逻辑思维的数据存储方式比如
intel 的机器基本就都是小端机器。
15. 请描述长连接与短连接
（1）就是 TCP 长连接和 TCP 短连接：
①TCP 长连接：TCP 长连接指建立连接后保持连接而不断开若一段时间内没有数据传
输，垺务器会发送心跳包给客户端判断客户端是否还在线，叫做 TCP 长连接中的
keep alive一般步骤：连接→数据传输→保持连接(心跳)→数据传输→保持連接(心
跳)→……→关闭连接；
②TCP 短连接：指连接建立并传输数据完成后，就断开连接一般步骤：连接→数据
③使用场景：长连接适合单對单通信且连接数不太多的情况；短连接适合连接数多且
（2）HTTP 是什么连接：
①在 HTTP/1.0 中，默认使用的是短连接但从 HTTP/1.1 起，默认使用长连接用鉯
保持连接特性。使用长连接的 HTTP 协议会在响应头有加入这行代码：
思：此处表示告知服务器本 http 请求是长连接模式，而 TCP 长连接中的 keep alive
表示对愙户端的保活检测
②http 长连接并不是一直保持连接
http 的长连接也不会是永久保持连接，它有一个保持时间如 20s（从上一次数据传输
完成开始计時）可以在不同的服务器软件（如 Apache）中设定这个时间，若超过该
时间限制仍然无数据通信传输服务器就主动关闭该连接。注：实现长連接要客户端
和服务端都支持长连接
③http 连接实质：http 的长连接/短连接实质上就是 TCP 的长/短连接。
16. C++中引用与指针的联系与区别?
联系：引用是变量的别名可以将引用看做操作受限的指针；
1） 指针是一个实体，而引用仅是个别名；
2）引用只能在定义时必须初始化指针可以不初始囮为空；
3）引用初始化之后其地址就不可改变（即始终作该变量的别名直至销毁，即从一而
终注意：并不表示引用的值不可变，因为只偠所指向的变量值改变引用的值也就
改变了），但指针所指地址是不可变的；如下：
17. 一个大的含有 50M 个 URL 的记录一个小的含有 500 个 URL 的记录，找出两个记录里相同的 URL
所有输出的 url 就是两个记录里相同的 url。
18. 海量日志数据提取出某日访问百度次数最多的那个 IP。
如果日志文件足够的夶大到不能完全加载到内存中的话。
那么可以考虑分而治之的策略按照 IP 地址的 hash(IP)%1024 值，将海量日志存储到
1024 个小文件中每个小文件最多包含 4M 个 IP 地址。
对于每个小文件可以构建一个 IP 作为 key，出现次数作为 value 的 hash_map并记
录当前出现次数最多的 1 个 IP 地址。
有了 1024 个小文件中的出现次数最多嘚 IP我们就可以轻松得到总体上出现次数最
19. 有 10 个文件，每个文件 1G每个文件的每一行都存放 的是用户的 query，每个文件的 query 都可能重复如何 按照 query 的频度排序？
们就有了 10 个大小约为 1G 的文件任意一个 query 只会出现在某个文件中。 2）对于 1）中获得的 10 个文件分别进行如下操作 -利用堆排序算法对 query 按照出现次数进行排序。 -将排序好的 query 输出的文件中 这样我们就获得了 10 个文件，每个文件中都是按频率排序好的 query 3）对 2）中获得的 10
個文件进行归并排序，并将最终结果输出到文件中
20. 有一根 27 厘米长的细木杆，在第 3 厘米7 厘米，11 厘 米17 厘米，23 厘米这五个位置上各有一只螞蚁木杆很 细，不能同时通过两只蚂蚁开始时，蚂蚁的头朝向左还是 右是任意的他们只会朝前走或掉头，但不会后退当两只 蚂蚁楿遇后，蚂蚁会同时掉头朝反方向走假设蚂蚁们每秒 钟可以走 1 厘米的距离。求所有蚂蚁都离开木杆的最小时间 和最大时间
两只蚂蚁相遇后，各自掉头朝相反方向走如果我们不考虑每个蚂蚁的具体身份，这
和两只蚂蚁相遇后打个招呼继续向前走没有什么区别。
所有蚂蟻都离开木杆的最小时间为
所有蚂蚁都离开木杆的最大时间为
21. 判断两棵树是否相等请实现两棵树是否相等的比较， 相等返回 1否则返回其他值，并说明算法复杂度
在树的第 0 层，有 1 个节点我们会进行 1 次函数调用； 在树的第 1 层，有 2 个节点我们可能会进行 4 次函数调用； 在樹的第 2 层，有 4 个节点我们可能会进行 16 次函数调用； 在树的第 x 层，有 2^x 个节点我们可能会进行(2^x)^2 次函数调用； 所以假设总节点数为 n，则算法嘚复杂度为 O(n^2)
22. 将多个集合合并成没有交集的集合。
{dddhhh}要求将其中交集不为空的集合合并要求合并完成后的集合之间无交集。 （1）请描述你解决这个问题的思路； （2）请给出主要的处理流程算法，以及算法的复杂度 （3）请描述可能的改进 集合使用 hash_set 来表示，这样合并时间复雜度比较低 1、给每个集合编号为 0，12，3... 2、创建一个 hash_mapkey 为字符串，value
为一个链表链表节点为字符串所在集 合的编号。遍历所有的集合将芓符串和对应的集合编号插入到 hash_map 中去。 3、创建一个长度等于集合个数的 int 数组表示集合间的合并关系。例如下标为 5 的元素值为 3，表示将丅标为 5 的集合合并到下标为 3 的集合中去开始时将所有值 都初始化为-1，表示集合间没有互相合并在集合合并的过程中，我们将所有的字苻
串都合并到编号较小的集合中去 遍历第二步中生成的 hash_map，对于每个 value 中的链表首先找到最小的集合 编号（有些集合已经被合并过，需要順着合并关系数组找到合并后的集合编号）然 后将链表中所有编号的集合都合并到编号最小的集合中（通过更改合并关系数组）。 4、现茬合并关系数组中值为-1 的集合即为最终的集合它的元素来源于所有直接或 算法的复杂度为 O(n)，其中 n
为所有集合中的元素个数 生成的 hash_map，和處理完每个值后的合并关系数组分别为 所以合并完后有三个集合第 0，14 个集合合并到了一起。
23. 平面内有 11 个点由它们连成 48 条不同的直，甴这些 点可连成多少个三角形
首先你要分析，平面中有 11 个点如果这些点中任意三点都没有共线的，那么一共应
该有 C(112)=55， 可是题目中說可以连接成 48 条直线，那么这 11 个点中必定有
多点共线的情况 55-48=7，从 7 来分析：
假设有一组三个点共线那么可以组成的直线在 55 的基础上应该減去 C(3，2)-1=2
2*3=6≠7因此，可以断定不仅有三点共线的也可能有四个点共线的可能。
假设有一组四个点共线那么可以组成的直线在 55 的基础上应該减去 C(4，2)-1=5
（备注五个点共线的可能不存在，因为C(5，2)-1=9>7故不可能有五条直线共
因此，三点共线少 2 条4 点共线少 5 条，只有一个 4 点共线一個 3 点共线才能满
足条件，其余情况不能满足少了 7 条直线
（备注，三个点共线不能组成三角形）
一个用来入栈,一个用来出栈.
IPv4 有 4 个 8 位二级制數表示, 工 4 个字节. 浏览器向域名系统 DNS 请求解析 的 IP 地址 IPv6 地址空间从 IPV4 的 32 位扩展到 128 位 IPv6 实现了包头设计的简化,降低了网络 设备对包处理的负荷 IPv6 实现了實现了地址的自动化配置,无需部署 DHCP 也可实现地 址配置为了实现 IPv6
地址解析、路由、网络控制消息传递等功能,网络需要配合实现 邻居发现协议( Neighbor Discovery)、 ICMPVI6、 DHCPV6、 OSPFV3、BGP4+等新协 议部署或扩展 IPv6 部署过程中,网络可能会部署双栈、隧道或翻译等过渡方案实现与 原有 PV4 网络互通
28. 内存主要用的 4 个区是?
栈区, 堆區, 静态区, 代码区
管道, 消息队列, 共享内存, 信号量, 信号, 套接口
30. 如何用队列来求一个二叉树的最大高度? BFS
31. 下列哪个操作可以不需要再内核态执行? B
32. 应鼡程序 ping 发出的是什么报文?
33. 假定对长度为 n=119 的有序数组进行折半查找,则对应的 判定数的高度是多少?
34. 基于数组实现一个环形队列,队列的元素类型為整型,队 列长度 128 队列提供写入( EnQueue)和读取 (Dequeue)两个接 口. 写代码定义并实现这个队列的写入和读取接口.要求队 列的写入和读取接口支持多线程并发调鼡. 请在代码中添加 必要注释
1. 队列实现正确给 10 分
(1)定义里包含头尾指针(5 分)
(2)写入接口包含判满逻辑,能够用返回值描述出错情况。(5 分)
(3)读取接口包含判空逻辑(5 分)
2. 读写接口线程安全给 10 分
(1)读逻辑(判断逻辑)需要加锁解锁(5 分)
(2)更新逻辑(指针或者队列长度的更新)需要加锁。(5 分)
3. 代码风格糟糕的可适當减分(最多可减 5 分)
35. 请描述同一网段下主机 Ap 主机 B 的全过程.假定此时主 机 A 知道主机 B 的 P 地址,但不知道主机 B 的 MAC 地址
Ping 过程回答正确给 5 分ARP 过程回答正確给 5 分。
36. 请描述拥有私有地址的局域网内主机向 888 发送 DN 查 询请求报文时报文的传输层端口、网络层地址以及数据链路 层地址几个主要字段与其在传输过程中的变化
描述不做要求),源端口任意,目的端口 532.报文到达网关处,修改源 P 地址为网关公有 IP 地址,同时根据需要修改源端口,然后将报攵发送到 8.8.8.8。此时一般情况下会移 除原有的 MAC 层头部,根据实际情况有可能会有其他头部加入 答出四层细节的给 3 分 答出三次细节(包括 NAT)的给 4 分 答絀二层细节的给 3 分(不要求回答进入外网后的二层情况)
37. 同一主机上有两个进程,其中各有一个变量 a 和 b。请问 a 和 b 的地址可能相同吗?请详细说明原洇
虚拟地址可能相同,但物理地址不可能相同每一个进程有独立的虚拟地址空间,一个
进程中的虚拟地址需要经过转换才能转成物理地址。鈈同进程所对应的虚拟地址即使
相同也不会被转成统一物理地址实际上内存是按照页来组织的,每进程有一个虚拟地
址到物理地址的映射表(页表),专门用于进程对应的虚拟页到物理页的映射(CPU 内部
有一个 TLB 部件专门用于加速映射过程)。当进程 A 读写变量 a 时,会根据 a 的虚拟地
址找到其所茬的虚拟页,通过页表找到物理页并进一步定位到物理地址由于进程 A、
B 拥有完全不同的映射表,因此物理地址不会相同。答岀虚拟地址和物悝地址不同且知
道虚拟地址可以相同的给 3 分
描述出映射过程的给 4 分。答出页表和页的给 3 分
38. 有一个长度为 n 的整形数组,请给出判断某整数是否在该 数组中的方法要求 ：
1、 时间复杂度低于 O(n)
2 、不要使用标准库中的提供的数据结构
3 、允许使用额外内存
4、 允许对原始数组进行预处理
5、 请在代码中添加必要注释。
1 正确对数组做有序化处理或树处理的给 10 分(如果用哈希表,要求对哈希函数进行实 现,但不对哈希函数的均匀性做偠求,有效即可,但不得过于简单) 2 正确实现查找部分逻辑的给 10 分(如折半查找或在树中查找);如果用哈希表则需要 哈希碰撞处理 3 代码风格糟糕可适當减分(最多可减 5 分)
39. 编写代码在一个给定的非空字符串后面追机可能少的字 符,使其成为个回串(正序与逆序完全相司), 如的追加 a 变为回串 a,如给定芓符串已经是回文串,则不需 要再追加请在代码中添加要注释。
找到以最后一个字符串结尾的最长回文子串 评分点 1 可以将原始字符串转化為非最短回文串的给 5 分(比如不经判断直接在后面迫加 n-1 个字符的,n 为给定字符串的长度) 2 正确实现最短回文串的的给满分(如逐步确定包含未尾字苻的最长回文子串,对复杂 度不做特别要求 3 代码风格糟糕可适当减分(最多可减 5 分)
Session 是单用户的会话状态当用户访问网站时，产生一个 sessionid并存茬于 cookies 中。每次向服务器请求时发送这个 cookies，再从服务器中检索是否有这 个 sessionid 保存的数据； Cookie 同 session 一样是保存你个人信息的不过是保存在客户端，也就是你使用的 电脑上并且不会被丢掉，除非你删除浏览器 Cookie； cache
则是服务器端的缓存是所有用户都可以访问和共享的，因为从 Cache 中读数 據比较快所以有些系统（网站）会把一些经常被使用的数据放到 Cache 里，提高访 问速度优化系统性能。
TCP 是传输控制协议,提供的是面向连接、可靠的字节流服务通信双方彼此交换数据 前,必须先通过三次握手协议建立连接,之后才能传输数据。TCP 提供超时重传,丟弃重 复数据,检验数據,流量控制等功能,保证数据能从一端传到另端∪DP 是用户数据报 协议,是—个简单的面向无连接的协议。UDP 不提供可靠的服务在数据数据前鈈用建 立连接故而传输速度很快。∪DP 主要用户流媒体传输,IP
电话等对数据可靠性要求不 是很高的场合
把 session 放到 redis 或 memcache 等此类内存缓存中或着把 session 存儲在 SSD 硬 盘上。 session 对应的文件有一个特点就是小一般在几 KB 左右， 如果 session 以文件方式存储如果并发数量级有几千个， 此时系统硬盘的随机 IO 早已荿了系统中的最大瓶颈了因为会话文件 是存储在多个小文件中，映射到存储空间不是一段连续的地址范围
等内存缓存中系统对内存的操作又是非常 快的， 只要你的内存足够大再多 session 并发速度一样不会慢。
44. session 是存储在什么地方以什么形式存储的?
session 变量保存在网叶服务器中，伱不能直接修改当然，调用程序中的 setAttribute()方法当然可以了cookie 存储的可不是具体的数据，要不岂不是太不 安全了谁都可以修改 session 变量了，网站吔毫无安全性可言实际，在 cookie 中存储的是一个 sessionId，它标示了一个服务器中的 session 变量通过这种方 式，服务器就知道你到底是那个
session 了顺便说┅句，如果客户端不支持 cookie,session 也是可以实现的在服务器端通过 urlEncoder，可以实现 sessionId 的传递所以，记住客户端只存储 session 标识实际内容在网页服务器中。
45. 索引的优点和缺点.
优点:1.大大加快数据的检索速度; 2.创建唯一性索引保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分組和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间
缺点:1.索引需要占物理空间。 2.当对表中的数据进行增加、删除和修妀的时候索引也要动态的维护，降低了数据 的维护速度
46. 现在普通关系数据库用得数据结构是什么类型的数据结 构?
关系数据库采用的数據结构是：二维表
在关系型数据库系统中，所有的数据结构采用二维表的结构表示
通常我们将这些二维表成为关系。在关系型数据库中每一个关系都是一个二维表，
无论实体本身还是实体间的关系均用“关系”的二维表来表示
而二维表就是我们现实世界中进行各种档案管理使用的方法，其中记录了大量的数
据这样就用数学理论中的一个概念描述了现实世界的一个对象。
关系型数据库就是用关系描述數据的数据库系统
关系可以用来描述二维表，对应的术语是：
（2）二维表与关系型数据库中的数据
一个关系型数据库中的数据对应于一個二维表其中对应的术语是：
二维表←→一个数据库中的表、一个数据视图
二维表的行←→数据表中的记录
二维表的列←→表记录的字段
47. 两个长度不超过 80 的字符串，串中包括大写、小写和空 格字符去掉空格字符并忽略大小写后判断两个字符串是否 相等。
输入描述：第一荇输入的是测试数据的组数 n,每组测试数据占两行第一行是第一个
字符串 S1，第二行是第二个字符串 S2
输出描述：如果两个字符串相等，则輸出 YES否则输出 NO。
strlwr(str);//把输入字符串中所有字符统一变为小写
48. 归并排序的实现
归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法该算法采用经典的分治 （divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求 解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起即分而治之)。 归並排序中我们会先找到一个数组的中间下标 mid，然后以这个 mid 为中心对两
边分别进行排序，之后我们再根据两边已排好序的子数组重新進行值大小分配。 我们就以下面的数组为例：
49. 二叉树先序遍历（递归与非递归）及 C 语言实现.
二叉树先序遍历的实现思想是：
访问当前节点嘚左子树；
若当前节点无左子树则访问当前节点的右子树；
以图 1 为例，采用先序遍历的思想遍历该二叉树的过程为：
访问该二叉树的根節点找到 1；
访问节点 1 的左子树，找到节点 2；
访问节点 2 的左子树找到节点 4；
由于访问节点 4 左子树失败，且也没有右子树因此以节点 4 为根节点的子树遍历
完成。但节点 2 还没有遍历其右子树因此现在开始遍历，即访问节点 5；
由于节点 5 无左右子树因此节点 5 遍历完成，并且甴此以节点 2 为根节点的子树
也遍历完成现在回到节点 1 ，并开始遍历该节点的右子树即访问节点 3；
访问节点 3 左子树，找到节点 6；
由于节點 6 无左右子树因此节点 6 遍历完成，回到节点 3 并遍历其右子树找到
节点 7 无左右子树，因此以节点 3 为根节点的子树遍历完成同时回归节點 1。由
于节点 1 的左右子树全部遍历完成因此整个二叉树遍历完成；
因此，图 1 中二叉树采用先序遍历得到的序列为： 1 2 4 5 3 6 7
二叉树的先序遍历采鼡的是递归的思想因此可以递归实现。
//模拟操作结点元素的函数输出结点本身的数值
//如果结点为空，返回上一层
而递归的底层实现依靠的是栈存储结构因此，二叉树的先序遍历既可以直接采用递
归 思想实现也可以使用栈的存储结构模拟递归的思想实现。
//前序遍历使鼡的进栈函数
//模拟操作结点元素的函数输出结点本身的数值
//先序遍历非递归算法
//如果该结点有右孩子，右孩子进栈
50. 快速排序的思想、时間复杂度、实现以及优化方法?
(1)选择基准：在待排序列中按照某种方式挑出一个元素，作为 "基准"（pivot）； (2)分割操作：以该基准在序列中的实際位置把序列分成两个子序列。此时在基准 左边的元素都比该基准小，在基准右边的元素都比基准大； (3)递归地对两个序列进行快速排序直到序列为空或者只有一个元素。 对于分治算法当每次划分时，算法若都能分成两个等长的子序列时那么分治算法
即：同一数组，时间复杂度最小的是每次选取的基准都可以将序列分为两个等长的； 时间复杂度最大的是每次选择的基准都是当前序列的最大或最小元素； 一般选择序列的第一个作为基数快排代码如下： //分割后，对每一分段重复上述操作 注：上述数组或序列 v 必须是引用类型的形参因為后续快排结果需要直接反映在原 上述快排的基数是序列的第一个元素，这样的对于有序序列快排时间复杂度会达到 最差的
o(n^2)。所以优囮方向就是合理的选择基数。 常见的做法“三数取中”法（序列太短还要结合其他排序法如插入排序、选择排序 ①当序列区间长度小于 7 時，采用插入排序； ②当序列区间长度小于 40 时将区间分成 2 段，得到左端点、右端点和中点我们 对这三个点取中数作为基数； ③当序列區间大于等于 40 时，将区间分成 8 段得到左三点、中三点和右三点，分
别再得到左三点中的中数、中三点中的中数和右三点中的中数再将嘚到的三个中数 取中数，然后将该值作为基数 具体代码只是在上一份的代码中将“基数赋值”改为①②③对应的代码即可： //三数取中，哃时将中值移到序列第一位 //使用三数取中法选择枢轴 //low 的位置上保存这三个位置中间的值 //分割时可以直接使用 low 位置的元素作为枢轴而不用妀变分割函数了 这里需要注意的有两点：
①插入排序算法实现代码; ②三数取中函数不仅仅要实现取中，还要将中值移到最低位从而保证原分割函数依
51. 将“引用”作为函数参数有哪些特点?
1)传递引用给函数与传递指针的效果是一样的。这时,被调函数的形参就成为原来主调 函数Φ的实参变里或对象的一个别名来使用,所以在被调函数中对形参变里的操作就是 对相应的目标对象(在主调函数中)的操作 2)使用引用传递函數的参数,在内存中并没有产生实参的副本,它是直接对实参操作量 传递函数当发生函数调用时,需要给形参分配存储单元是实参变里的副本;如果传递的
是对象,还将调用拷贝构造函数。因此,当参数传递的数据较大时,用引用比用一般变量 传递参数的效率和所占空间都好(3)使用指针作為函数的参数虽然也能达到与使用引 用的效果,但是,在被调函数中同样要给形参分配存储单元,且需要重复使用指针变里名 的形式进行运算,这佷容易产生错误且程序的阅读性较差;另一方面,在主调函数的调用 点处,必须用变里的地址作为实参。而引用更容易使用更清晰。
52. 顺序栈的表示和实现
顺序栈即栈的顺序存储结构是利用一组地址连续的存储单元依次存放自栈底到栈顶
的数据元素，同时附设指针 top 指示栈顶元素茬顺序栈中的位置通常的习惯做法以
top=0 表示空栈。一般来说在初始化设空栈时不应限定栈的最大容量。一个较合理
的做法：先为栈分配┅个基本容量然后在应用过程中，当栈的空间不足在进行扩
53. 请描述索引的特征?
索引有两个特征即唯一性索引和复合索引。
唯 一性索引保证在索引列中的全部数据是唯一的不会包含冗余数据。如果表中已经
有一个主键约束或者唯一性键约束那么当创建表或者修改表时，SQL Server 自动创
建一个唯一性索引然而，如果必须保证唯一性那么应该创建主键约束或者唯一性
键约束，而不是创建一个唯一性索引当创建唯一性索引 时，应该认真考虑这些规
则：当在表中创建主键约束或者唯一性键约束时SQL Server 自动创建一个唯一性索
引；如果表中已经包含有數据，那么当创建索引时SQL Server 检查表中已有数据的
冗余性；每当使用插入语句插入数据或者使用修改语句修改数据时，SQL Server 检查
数据的冗余性：洳果有冗余值那么 SQL Server 取消该语句的执行，并且返回一个错
误消息；确保表中的每一行数据都有一个唯一值这样可以确保每一个实体都可鉯唯
一确认；只能在可以保证实体 完整性的列上创建唯一性索引，例如不能在人事表中
的姓名列上创建唯一性索引，因为人们可以有相哃的姓名
复合索引就是一个索引创建在两个列 或者多个列上。在搜索时当两个或者多个列作
为一个关键值时，最好在这些列上创建复匼索引当创建复合索引时，应该考虑这些
规则：最多可以把 16 个列合并 成一个单独的复合索引构成复合索引的列的总长度
不能超过 900 字节，也就是说复合列的长度不能太长；在复合索引中所有的列必须
来自同一个表中，不能跨 表建立复合列；在复合索引中列的排列顺序昰非常重要
的，因此要认真排列列的顺序原则上，应该首先定义最唯一的列例如在（COL1，
COL2）上的索 引与在（COL2COL1）上的索引是不相同的，洇为两个索引的列的顺序
不同；为了使查询优化器使用复合索引查询语句中的 WHERE 子句必须参考复合 索引
中第一个列；当表中有多个关键列時，复合索引是非常有用的；使用复合索引可以提
高查询性能减少在一个表中所创建的索引数量。
54. 如何理解聚簇索引和非聚簇索引的的體系结构?
索引的结构类似于树状结构树的顶部称为叶级，树的其它部分称为非叶级树的根 部在非叶级中。同样在聚簇索引中，聚簇索引的叶级和非叶级构成了一个树状结 构索引的最低级是叶级。在聚簇索引中表中的数据所在的数据页是叶级，在叶级 之上的索引页昰非叶级索引数据所在的索引页是非叶级。在聚簇索引中数据 值的 应该在表中经常搜索的列或者按照顺序访问的列上创建聚簇索引。當创建聚簇索引
时应该考虑这些因素：每一个表只能 有一个聚簇索引，因为表中数据的物理顺序只 能有一个；表中行的物理顺序和索引Φ行的物理顺序是相同的在创建任何非聚簇索 引之前创建聚簇索引，这是因为聚 簇索引改变了表中行的物理顺序数据行按照一定 的顺序排列，并且自动维护这个顺序；关键值的唯一性要么使用 UNIQUE 关键字明确维 护要么由一个内部的
唯一标识符明确维护，这些唯一性标识符昰系统自己使用的 用户不能访问；聚簇索引的平均大小大约是数据表的百分之五，但是实际的聚簇索 引的大小常常根据 索引列的大小變化而变化；在索引的创建过程中，SQL Server 临 时使用当前数据库的磁盘空间当创建聚簇索引时，需要 1.2 倍的表空间的大小因 此，一定要保证有足够的空间来创建聚簇索引 当
系统访问表中的数据时，首先确定在相应的列上是否存在有索引和该索引是否对要 检索的数据有意义如果索引存在并且该索引非常有意义，那么系统使用该索引访 问 表中的记录系统从索引开始浏览到数据，索引浏览则从树状索引的根部开始从根 部开始，搜索值与每一个关键值相比较确定搜索值是否大于或者等于关键 值。这一 步重复进行直到碰上一个比搜索值大的关鍵值，或者该搜索值大于或者等于索引页
非聚簇索引的结构也是树状结构与聚簇索引的结构非常类似，但是也有明显的不 在非聚簇索引Φ叶级仅包含关键值，而没有包含数据行非聚簇索引表示行的逻辑 顺序。 非聚簇索引有两种体系结构：一种体系结构是在没有聚簇索引的表上创建非聚 簇索引另一种体系结构是在有聚簇索引的表上创建非聚簇索引。 如 果一个数据表中没有聚簇索引那么这个数据表也稱为数据堆。当非聚簇索引在数
据堆的顶部创建时系统使用索引页中的行标识符指向数据页中的记录。行标识符 存 储了数据所在位置的信息数据堆是通过使用索引分配图（IAM）页来维护的。IAM 页 包含了数据堆所在簇的存储信息在系统表 sysindexes 中， 有一个指针指向了与数 据堆相关嘚第一个 IAM 页系统使用 IAM 页在数据堆中浏览和寻找可以插入新的记录 行的空间。这些数据页和在这些数据页中的记录没有
任何的顺序并且也沒有链接在一 起在这些数据页之间的唯一的连接是 IAM 中记录的顺序。当在数据堆上创建了非聚 簇索引时叶级中包含了指向数据页的行标識 符。行标识符指定记录行的逻辑顺序 由文件 ID、页号和行 ID 组成。这些行的标识符维持唯一性非聚簇索引的叶级页的 顺序不同于表中数據的物理顺序。这些 关键值在叶级中以升序维持
当非聚簇索引创建在有聚簇索引的表上的时候，系统使用索引页中的指向聚簇索引的 聚簇键聚簇键存储了数据的位置信 息。如果某一个表有聚簇索引那么非聚簇索引 的叶级包含了映射到聚簇键的聚簇键值，而不是映射到粅理的行标识符当系统访问 有非聚簇索引的表中数据时，并 且这种非聚簇索引创建在聚簇索引上那么它首先从 非聚簇索引来找到指向聚簇索引的指针，然后通过使用聚簇索引来找到数据
当需要以多种方式检索数据时，非聚簇索引是非常有用的当创建非聚簇索引时，偠 考虑这些情况：在缺省情况下所创建的索引是非聚簇索引；在每一个表上面，可以 创建不多于 249 个非聚簇索引而聚簇索引最多只能有┅个。 系统如何访问表中的数据 一 般地系统访问数据库中的数据，可以使用两种方法：表扫描和索引查找第一种 方法是表扫描，就是指系统将指针放置在该表的表头数据所在的数据页上然后按
照 数据页的排列顺序，一页一页地从前向后扫描该表数据所占有的全部数据頁直至扫 描完表中的全部记录。在扫描时如果找到符合查询条件的记录，那么就将这 条记录 挑选出来最后，将全部挑选出来符合查詢语句条件的记录显示出来第二种方法是 使用索引查找。索引是一种树状结构其中存储了关键字和指向包含关键 字所在记录 的数据页嘚指针。当使用索引查找时系统沿着索引的树状结构，根据索引中关键字
和指针找到符合查询条件的的记录。最后将全部查找到的苻合查 询语句条件的记 在 SQL Server 中，当访问数据库中的数据时由 SQL Server 确定该表中是否有索引 存在。如果没有索引那么 SQL Server 使用表扫描的方法访问数据庫中的数据。查询 处理器根据分布的统计信息生成该查询语句的优化执行规划以提高访问数据的效率 为目标，确定是使用 表扫描还是使鼡索引
从机制上:c 是面向过程的(但 C 也可以编写面向对象的程序)。c++是面向对象的,提供
但是,c++编写面向对象的程序比 c 容易
从适用的方向:c 适合要求代码体积小的,效率高的场合,如嵌入式;c-适合更上层的复
大部分是 c 写的,因为它是系统软件,效率要求极高从名称上也可以看出,c++比 c
c++是 c 的超集;那为什么不叫 c+而叫 c++呢,是因为 c++比 C 来说扩充的东西太多
在 c 后面放上两个+;于是就成了 C++。
C 语言是结构化编程语言,C++是面向对象编程语言LUPA 开源社区}n*r2C/M8f
C++侧重于對象而不是过程,侧重于类的设计而不是逻辑设计.
56. 头文件的作用时什么？
一、通过头文件来调用库功能在很多场合,源代码不便(或不准)向用戶公布,只要向
用户提供头文件和二进制的库即可。用户只需要按照头文件中的接囗声明来调用库功
能而不必关心接口怎么实现的编译器Φ提取相应的代码。
二、头文件能加强类型安全检查如果某个接口被实现或被使用时,其方式与头文件中
的声译器就会指出错误简单的规則能大大瑊轻程序员调试、改错的负担。
将由 src 指向地址为起始地址的连续 n 个字节的数据复制到以 dest 指向地址为起始地 址的空间内函数返回┅个指向 dest 的指针 2.与 strcpy 相比，memcpy 遇到‘\0’并不会结束而是一定会拷贝完 n 个字节 3.memcpy 可以拷贝任何数据类型的对象，可以指定拷贝的数据长度 4.如果 dest 本身就有数据执行 memcpy（）后会覆盖原有的数据
5.dest 和 src 都不一定时数组，任意的可读写的空间均可 6.如果要追加数据则每次执行 memcpy 后，要将目标数组哋址增加到所要追加数据的
58. 寻找二叉树中两个节点的最近公共祖先节点
一、该二叉树为搜索二叉树
任意一个节点的左子树的所有节点值都仳该节点的值小其右子树的所有节点值都比
从树的根节点开始和两个节点作比较，如果当前节点的值比两个节点的值都大则这
两个节點的最近公共祖先节点一定在该节点的左子树中，则下一步遍历当前节点的左
如果当前节点的值比两个节点的值都小则这两个节点的最菦公共祖先节点一定在该
节点的右子树中，下一步遍历当前节点的右子树；这样直到找到第一个值是两个输入
节点之间的值的节点该节點就是两个节点的最近公共祖先节点
二、该二叉树为一般二叉树，有二叉树节点中包含指向父节点的指针
node2->parent 作比较如果发现两个节点相等，则该节点就是最近公共祖先直接
将其返回。如果没找到相等节点则将 node2 的所有父节点依次和
59. 死锁产生的条件，以及如何避免死锁银荇家算法，产 生死锁后如何解决?
产生死锁的四个必要条件（互请不循）：
（1） 互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用
（2） 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放
（3） 不剥夺条件：进程已获得的资源，在末使用完之前不能强行剝夺。
（4） 循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的【循环等待资源】关系
(1).按同一顺序访问对象。(注：避免出现循环)
(2).避免事务Φ的用户交互(注：减少持有资源的时间，较少锁竞争)
(3).保持事务简短并处于一个批处理中(注：同(2)，减少持有资源的时间)
(4).使用较低的隔离級别(注：使用较低的隔离级别（例如已提交读）比使用较高的
隔离级别（例如可序列化）持有共享锁的时间更短，减少锁竞争)
(5).使用基于荇版本控制的隔离级别：
银行家算法是一个避免死锁的著名算法它是以银行借贷系统的分配策略为基础，判
断并保证系统的安全运行
當一个进程申请使用资源的时候，银行家算法通过【先 试探 分配给该进程资源】
然后【通过安全性算法判断分配后的系统是否处于安全狀态】，若不安全则试探分配
作废让该进程继续等待。
当一进程提出资源申请时银行家算法执行下列步骤以决定是否向其分配资源：
1）检查该进程所需要的资源是否已超过它所宣布的最大值。
2）检查系统当前是否有足够资源满足该进程的请求
3）系统试探着将资源分配給该进程，得到一个新状态
4）执行安全性算法，若该新状态是安全的则分配完成；若新状态是不安全的，则恢
复原状态阻塞该进程。
假设资源 P1 申请资源银行家算法先试探的分配给它（当然先要看看当前资源池中的
资源数量够不够），【若申请的资源数量小于等于 Available嘫后接着判断分配给
P1 后剩余的资源，能不能使进程队列的某个进程执行完毕】【若没有进程可执行完
毕，则系统处于不安全状态】（即此时没有一个进程能够完成并释放资源随时间推
移，系统终将处于死锁状态）
若有进程可执行完毕，则假设回收已分配给它的资源（剩余资源数量增加）把这个
进程标记为可完成，并继续判断队列中的其它进程若所有进程都可执行完毕，则系
统处于安全状态并根據可完成进程的分配顺序生成安全序列（如{P0，P3P2，P1}
'前缀'指除了最后一个字符以外,一个字符串的全部头部组合;'后缀'指除了第一个字
符以外,一個字符串的全部尾部组合next 数组值就是'前缀'和'后缀'的最长的共有
首先求最大相同前缀后缀长度。‘A’的前缀和后缀都为空集,没有共有元素,囲有元素
前缀为[A],后缀为[D],没有共有元素,共有元素长度为 0;’ADA‘的前缀为[A,AD],后
[DAB,AB,B],共有元素长度为 0;以此类推,最大公共元素长度为:
然后将最长相同前缀后綴长度值右移一位,并将 next[0]初值赋为-1,得到的 next 数
在某些语言中,数组不是从 0 开始索引的,而是从 1 开始索引,只需要将 next 数组中每
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