美团面试深度解析：Java并发与数据结构实战

"这是关于2019年美团面试中涉及的Java相关问题的集合，涵盖了并发、数据结构、内存模型、算法以及数据库等多个核心领域。" 面试题详细解答： 1. **ConcurrentHashMap底层原理**：ConcurrentHashMap是Java并发编程中的关键组件，基于分段锁的设计，它在JDK 8中采用了链表与红黑树相结合的方式，提供了高效且线程安全的并发查找和修改操作。 2. **LRU页面置换算法**：LRU（Least Recently Used）是一种常用的缓存淘汰策略，当缓存满时，最近最少使用的页面会被淘汰。手写实现时，通常会用到双向链表和哈希表来快速定位和更新页面状态。 3. **HashMap底层数据结构**：HashMap在JDK 8之前使用的是数组+链表的方式，从JDK 8开始，当链表长度达到8时，会转换为红黑树以优化查找性能。 4. **红黑树与AVL树的选择**：相比AVL树，红黑树的平衡性要求较低，插入和删除操作更快，但查找效率略低于AVL树。在HashMap中，红黑树的使用可以降低链表过长导致的性能问题。 5. **链表转树的阈值**：当链表节点数达到8时，HashMap将链表转换为红黑树，以保持O(logn)的查找复杂度。 6. **树退化为链表的阈值**：当红黑树节点数减少到6时，为了节省空间，HashMap会将其退化回链表。 7. **线程池的7个参数**：线程池的主要参数包括corePoolSize（核心线程数）、maximumPoolSize（最大线程数）、keepAliveTime（空闲线程存活时间）、workQueue（任务队列）、threadFactory（线程工厂）、handler（拒绝策略）、poolSize（实际线程数）。合理配置这些参数可以确保线程池高效运行。 8. **volatile的可见性和指令重排序**：volatile关键字确保了变量的可见性，使得多线程环境中的共享变量对所有线程可见。同时，它还禁止了指令重排序，保证了内存操作的顺序性。 9. **CAS（Compare and Swap）**：CAS是无锁编程的一种算法，它尝试将内存地址的值与预期值进行比较并原子性地更新。如果预期值匹配，则更新；否则，不做任何操作。它是Java并发包中`java.util.concurrent.atomic`类的基础。 10. **PriorityQueue底层实现**：PriorityQueue使用了堆数据结构（默认为最小堆），初始容量为11，扩容时每次翻倍。插入元素时，会根据元素的自然排序或Comparator进行调整以保持堆的性质。 11. **HashMap容量为2的次幂**：HashMap的容量必须是2的幂，这样可以确保hash函数的散列效果最佳，减少哈希冲突，并利于计算索引位置。 12. **跳表**：跳表是一种用于加速查找的有序链表，通过在原始链表上添加多级索引，使得查找复杂度接近于O(logn)。在Redis等数据库系统中常被用于实现有序集合。 13. **CopyOnWriteArrayList**：CopyOnWriteArrayList在迭代时不会抛出`ConcurrentModificationException`，因为它的修改操作会在新数组上完成，迭代器始终指向旧数组，所以不支持fail-fast机制。 14. **InnoDB的底层数据结构**：InnoDB存储引擎使用B+树作为索引结构，B+树的特点是所有叶子节点在同一层，且叶子节点之间有指针链接，适合大量数据的存储和查找。 15. **B+树与B树的区别**：相比于B树，B+树所有数据都位于叶子节点，非叶子节点仅作为索引，更适合数据库存储，因为它减少了磁盘I/O操作。 16. **B+树与红黑树的比较**：B+树更适用于数据库索引，因为其所有数据都在叶子节点，查询效率稳定；而红黑树则适用于内存中数据结构的平衡，插入和删除操作更高效。 17. **寻找无序数组中第k大的数**：可以采用快速选择算法或者优先队列（如堆）来解决，时间复杂度为O(n)。 18. **二叉树层次遍历**：使用队列进行广度优先搜索(BFS)，逐层访问节点。 19. **数据流中取100个随机数**：可以使用Reservoir Sampling算法，在不知道数据流大小的情况下，随机抽取固定数量的样本。 20. **最小价值差的物品分配问题**：这是一道典型的背包问题，可以通过动态规划求解，使得两个人的物品价值差最小。 21. **快速找到第8页的所有网页**：这可能涉及到优先队列或堆的使用，根据评分进行排序，然后按页码取出对应的网页。 以上内容详细解释了面试中涉及的Java并发、数据结构、内存模型、算法和数据库等相关知识点，这些是Java开发者必备的专业技能。