Android高级面试精华：Java、Kotlin与架构技巧

Android中高级面试必知必会

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《Android中高级面试必知必会》是一本全面梳理Android开发中高级面试技巧和技术问题的实用指南。本书分为两章，深入剖析了Java基础知识和Android面试热点。在第一章Java相关部分，作者详细讲解了关键概念和面试常考知识点： 1. HashMap: 数据结构的底层原理和面试中可能涉及的查询、插入操作优化。 2. ArrayList和LinkedList: 这两种基础集合的区别，如增删改查性能对比，以及在实际项目中的选择依据。 3. Hashset源码分析：理解HashSet的内部实现，包括去重功能和底层数据结构。 4. 内存模型：讲解Java内存模型，确保面试者理解线程安全和内存一致性规则。 5. 垃圾回收算法（JVM）: 介绍Java虚拟机中的垃圾回收机制，包括不同阶段和System.gc()的使用注意事项。 6. 类加载过程：解释类的生命周期，如何从字节码到运行时对象的过程。 7. 反射：面试中常常提及的概念，包括如何动态获取类信息和方法调用。 8. 多线程和线程池：核心并发编程概念，线程池的优势和使用场景。 9. 网络通信：HTTP、HTTPS、TCP/IP、Socket原理，以及三次握手和四次挥手的具体过程。 10. 设计模式：六大基本原则，常见设计模式如单例、工厂模式等的应用实例。第二章专攻Android面试题： 1. 自定义View的深入解析，包括事件分发机制和性能优化。 2. 性能问题的解决策略，例如项目中遇到的实际性能瓶颈和优化措施。 3. HTTP(s)请求优化，包括DNS缓存、数据携带和直接IP访问等技术。 4. 缓存策略：实现自定义缓存库，如eLRUCache的工作原理。 5. 图形图像处理：OpenGL ES、SurfaceView、TextureView和GLSurfaceView的区别及使用场景。 6. 动画技术：属性动画和View动画的原理与实战应用。 7. 模式理解：MVC、MVP、MVVM架构模式的区别和应用场景。 8. 常见处理机制：Handler、ThreadLocal、AsyncTask的异步执行机制。这本书是Android开发者在准备高级面试时的重要参考资料，涵盖了从Java基础到Android实践的全方位内容，帮助求职者提升技术深度和面试成功率。

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final Node<K,V> removeNode(int hash, Object key, Object value,

boolean matchValue, boolean movable) {

// 用于记录当前的 hash 表

Node<K,V>[] tab;

// 用于记录当前的链表结点

Node<K,V> p;

// n 用于记录 hash 表的长度，index 用于记录当前操作索引 index

int n, index;

// 通过 (n - 1) & hash 当前元素的 hash 值 & hash 表长度 - 1

// 判断当前元素的存储位置是否有元素存在

if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&

(p = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {// 元素存在的情

况

// node 用于记录找到的结点，e 为工作结点

Node<K,V> node = null, e;

K k; V v;

// 如果头结点的 key 的 hash 值和要获取的 key 的 hash 值相等

// 并且头结点的 key 本身和要获取的 key 相等

// 则证明此头结点就是要删除的结点

if (p.hash == hash &&

((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))

// 记录要删除的结点的引用地址至 node 中

node = p;

else if ((e = p.next) != null) {// 头结点不相等

if (p instanceof TreeNode)// 如果当前结点是树结点

// 则证明当前位置的链表已变成红黑树结构

// 通过红黑树结点的方式获取对应 key 结点

// 记录要删除的结点的引用地址至 node 中

node = ((TreeNode<K,V>)p).getTreeNode(hash, key);

else {// 当前位置不是红黑树，则证明是单链表

do {

// 遍历单链表，逐一比较链表结点

// 链表结点的 key 的 hash 值和要获取的 key 的 hash

值相等

// 并且链表结点的 key 本身和要获取的 key 相等

if (e.hash == hash &&

((k = e.key) == key ||

(key != null && key.equals(k)))) {

// 找到则记录要删除的结点的引用地址至 node 中，

中断遍历

node = e;

break;

}

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p = e;

} while ((e = e.next) != null);

}

// 如果找到要删除的结点，则判断是否需要比较 value 也是否一致

if (node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value

(value != null && value.equals(v)))) {

// value 值一致或者不需要比较 value 值，则执行删除结点操作

if (node instanceof TreeNode) // 如果当前结点是树结点

// 则证明当前位置的链表已变成红黑树结构

// 通过红黑树结点的方式删除对应结点

((TreeNode<K,V>)node).removeTreeNode(this, tab,

movable);

else if (node == p) // node 和 p 相等，则证明删除的是头结

点

// 当前存储位置的头结点指向删除结点的下一个结点

tab[index] = node.next;

else // 删除的不是头结点

// p 是删除结点 node 的前驱结点，p 的 next 改为记录要删

除结点 node 的后继结点

p.next = node.next;

++modCount;

// 当前存储键值对的数量 - 1

--size;

afterNodeRemoval(node);

// 返回删除结点

return node;

}

// 不存在要删除的结点，则返回 null

return null;

}

• 调用 replace(K key, V value)操作根据键 key 查找对应的 key-value 键值对，

随后替换对应的值 value，进行了如下操作：

先调用 hash(key)方法计算出 key 的 hash 值

随后调用 getNode 方法获取对应 key 所映射的 value 值。

记录元素旧值，将新值赋值给元素，返回元素旧值，如果没有找到元素，

则返回 null。

示例代码：

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/**

* 替换指定 key 所映射的 value 值

* @param key 对应要替换 value 值元素的 key 键

* @param value 要替换对应元素的新 value 值

* @return 返回原本的旧值，如果没有找到 key 对应的元素，则返回 null

* @since 1.8 JDK1.8 新增方法

public V replace(K key, V value) {

Node<K,V> e;

// 1.先调用 hash(key)方法计算出 key 的 hash 值

// 2.随后调用 getNode 方法获取对应 key 所映射的 value 值

if ((e = getNode(hash(key), key)) != null) {// 如果找到对应的元

素

// 元素旧值

V oldValue = e.value;

// 将新值赋值给元素

e.value = value;

afterNodeAccess(e);

// 返回元素旧值

return oldValue;

}

// 没有找到元素，则返回 null

return null;

}

（3.）问 1：您上面说，存放一个元素时，先计算它的 hash 值确定它的存储位置，然后再

把这个元素放到对应的位置上，那万一这个位置上面已经有元素存在呢，新增的这个元素怎

么办？

问 2：hash 冲突（或者叫 hash 碰撞）是什么？为什么会出现这种现象，如何解

决 hash 冲突？

答：hash 冲突：当我们调用 put(K key, V value)操作添加 key-value 键值对，

这个 key-value 键值对存放在的位置是通过扰动函数(key == null) ? 0 : (h =

key.hashCode()) ^ (h >>> 16)计算键 key 的 hash 值。随后将这个 hash 值 % 模

上哈希表 Node<K,V>[] table 的长度得到具体的存放位置。所以 put(K key, V

value)多个元素，是有可能计算出相同的存放位置。此现象就是 hash 冲突或者

叫 hash 碰撞。

例子如下：

元素 A 的 hash 值为 9，元素 B 的 hash 值为 17。哈希表 Node<K,V>[]

table 的长度为 8。则元素 A 的存放位置为 9 % 8 = 1，元素 B 的存放

位置为 17 % 8 = 1。两个元素的存放位置均为 table[1]，发生了 hash 冲

突。

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扰动函数执行例子 - 图片来自于《知乎》

右位移 16 位，正好是 32bit 的一半，自己的高半区和低半区做异或，就是为了

混合原始哈希码的高位和低位，以此来加大低位的随机性。而且混合后的低位掺

杂了高位的部分特征，这样高位的信息也被变相保留下来。

上述扰动函数的解释参考自：JDK 源码中 HashMap 的 hash 方法原理是什么？

• hash 冲突解决：解决 hash 冲突的方法有很多，常见的有：开发定址法，

再散列法，链地址法，公共溢出区法（详细说明请查看我的文章 JAVA 基础-自问自

答学 hashCode 和 equals）。 HashMap 是使用链地址法解决 hash 冲突的，当有冲突

元素放进来时，会将此元素插入至此位置链表的最后一位，形成单链表。但是由于

是单链表的缘故，每当通过 hash % length 找到该位置的元素时，均需要从头遍

历链表，通过逐一比较 hash 值，找到对应元素。如果此位置元素过多，造成链表

过长，遍历时间会大大增加，最坏情况下的时间复杂度为 O(N)，造成查找效率过低。

所以当存在位置的链表长度大于等于 8 时，HashMap 会将链表转变为红黑树，

红黑树最坏情况下的时间复杂度为 O(logn)。以此提高查找效率。

4.问：HashMap 的容量为什么一定要是 2 的 n 次方？

答：因为调用 put(K key, V value)操作添加 key-value 键值对时，具体确定此

元素的位置是通过 hash 值 % 模上哈希表 Node<K,V>[] table 的长度 hash %

length 计算的。但是"模"运算的消耗相对较大，通过位运算 h & (length-1)也

可以得到取模后的存放位置，而位运算的运行效率高，但只有 length 的长度是

2 的 n 次方时，h & (length-1) 才等价于 h % length。

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胜天半子

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