6：Android旋转屏幕后Activity生命周期，Bundle是存储在哪儿的？ 7：事件分发机制？ 8：Handler实现？ 9：Java内存？ 10：OkHttp设计模式？ 11：算法。 12. Http和Https的区别 13. HashMap的具体实施原理，HashMap和Hashset的区别 14. Java的垃圾回收机制 15. JVM的原理及线上调优 16. string,stringbu
出处：https://www.zhihu.com/question/19627054/answer/139712112 一、广度 广度指的是架构师应该对所在领域的主流技术体系有一个全面清晰的认识，每一种技术不需要很深入的了解，但必须知道每种技术的3W： Why：每种技术的由来，为什么会出现这种技术，这个技术是用来解决什么问题的？ What：每
#定义一个图的结构 graph={ 'A':['B','C'], 'B':['A','C','D'], 'C':['A','B','D','E'], 'D':['B','C',&
1. 知识广度 vs 知识深度 的对比分析 右上角有一个黑点，那是公司的目标。当前位置在左下角的原点，两点之间没有现成的道路，需要自己寻找实现路径。 这时，知识广度就发挥作用了，了解的信息越广泛，知道的情况越多，就越可能具备洞察力，能够在多条路径里面，选出最合适的道路。知识面狭窄的
第 14 日：机器人的运动范围 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/ji-qi-ren-de-yun-dong-fan-wei-lcof/ 题目 解题 深度优先搜索dfs+记录 简单 解题思路： 题目中描述是从 (0,0) 位置开始的，每次只能走一格，上下左右都行 但因为（0,0）是左上角，所以我们可以简化成走的方向只有
人类的本质不光是复读机，还是不断面对问题、分析问题和解决问题的问题解决机。小到出门穿什么衣服、中午吃什么饭，大到高考志愿、职业选择等都是要不断的面对和解决。 那么我们是否考虑过问题究竟应该如何解决，应该深度优先还是广度优先？ 一、麦肯锡问题分析解决七步法 麦肯锡问题分析
饿了么Android岗一面 1：双亲委托机制？ 2：插件化原理？ 3：垃圾回收机制及其优缺点？ 4：PathClassLoader和DexClassLoader区别？ 5：说下Binder？ 6：Android旋转屏幕后Activity生命周期，Bundle是存储在哪儿的？ 7：事件分发机制？ 8：Handler实现？ 9：Java内存？ 10：OkHttp设计模式？ 11：算法。 12：Http和Https的区别 1
饿了么Android岗一面 1：双亲委托机制？ 2：插件化原理？ 3：垃圾回收机制及其优缺点？ 4：PathClassLoader和DexClassLoader区别？ 5：说下Binder？ 6：Android旋转屏幕后Activity生命周期，Bundle是存储在哪儿的？ 7：事件分发机制？ 8：Handler实现？ 9：Java内存？ 10：OkHttp设计模式？ 11：算法。 12：Http和Https的区别 1
/* 图的广度优先算法（邻接矩阵的存储结构，无权图）： 1. 算法思想： 1. 访问顶点 2. visited[i]置为true 3. 入队 4. - 出队 - 访问所有的邻接顶点，置true，入队，重复步骤4 2. 回顾循环队列： 1. 基本的结构：
ABCDEFA011000B101100C110000D010000E000001F000010 f记录的是当前结点，比如运行到f = 2，f按行往里面走，如果对应的点不是0，并且那个点没被遍历过则把那个结点位置进入q数组，留给下一个结点遍历，next数组记录遍历过的点；那个for循环对应的就是计算与当前结点有联系的
BFS（广度优先搜索） 一、介绍 本人学习算法过程中学习到的一些内容。 二、算法模板 关键：要搞清楚求解过程中每一步的相邻状态有哪些，每个状态需要记录什么信息。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=100; typedef struct{ //节点需要保存的信息 }nod
3. 广度优先搜索 广度优先搜索(Breadth First Search，BFS)，也称为宽度优先搜索。 还是用一个二维数组来存储上一小节的迷宫。 最开始的时候小哼在迷宫(1，1)处，他可以往右走或者往下走。 在上一节中我们的方法是，先让小哼往右边走，然后一直尝试下去，直到走不通的时候再回到这里。这样
题目描述 给定一个由 m 个顶点 n 条边构成的无向连通图，输出它的BFS序列。 要求： 1. 起始顶点（每行BFS序列的起点）从小到大排列，即从1到m。 2. 对同一顶点的多个邻接点，优先遍历编号较小的邻接点。 输入格式 输入数据有若干行： 第一行两个整数 m 和 n （0 < m, n < 100 ），分
1. 关于图的小知识 图的类型一般分为有向图、连通图和加权图 图的算法包括： 图的搜索算法：图的搜索指的就是从图的某一节点开始，通过边到达不同的节点，最终找到目标节点的过程。根据搜索的顺序不同，图的搜索算法可分为“广度优先搜索”和“深度优先搜索”两种。 图的最短路径
代码介绍 程序语言：C/C++ 可适配开发环境：VC6.0/VS2010/VS2013/VS2015/VS2017/VS2019/DEVC++/Code::Blocks等 数据结构：邻接矩阵、栈、队列、深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS） 功能概述：可根据输入的规模动态生成迷宫，并在生成的迷宫上进行深度优先搜索和广度优先搜索，程序采用C/C++编
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先
在上一篇文章中，我们学习完了图的相关的存储结构，也就是 邻接矩阵 和 邻接表 。它们分别就代表了最典型的 顺序存储 和 链式存储 两种类型。既然数据结构有了，那么我们接下来当然就是学习对这些数据结构的操作啦，也就是算法的部分。不管是图还是树，遍历都是很重要的部分，今天我们就先来
一、递归 递归是将大问题逐步缩小为最小的同类问题的过程，即n->n-1…->1,一个递归函数直接调用自己就实现了程序的复用。 全排列： 1.用stl输出全排列 next_peimutation()可以不断生成下一个排列，通常由sort排序得到最小序列后不断用next_permutation()生成下一个字典序更大的排
**饿了么Android岗一面*** 1：双亲委托机制？* 2：插件化原理？* 3：垃圾回收机制及其优缺点？* 4：PathClassLoader和DexClassLoader区别？* 5：说下Binder？* 6：Android旋转屏幕后Activity生命周期，Bundle是存储在哪儿的？* 7：事件分发机制？* 8：Handler实现？* 9：Java内存？* 10：OkHttp设计模
2021/07/03 测开的难度在于需要短时间入门一个新技术或者新工具，把它加入到你的测试工具中，但是因为是新的东西，学习起来往往会有些吃力，比如docker, 而且往往是浅尝辄止，没有时间稍加深入学习，导致很难真正掌握一个新的东西，每次都会碰到各种各样的问题。很多东西的学习停留在简单使用上
互联网的寒冬已经开始了，想必大家已经有了切身的感受，公司内部晋升要求变高、名额变少，外部机会的要求也水涨船高，并且限制涨幅、职级等。 如何在较为恶劣的大环境下，从海量候选人中脱颖而出，获得心怡的工作机会，升职加薪，开启职场新篇章呢？ 我们另辟蹊径，思考下，面试官会从哪些方面考察候选
新式类和经典类的区别在哪里??? 就是在多继承上的顺序问题 py2经典类是按深度优先来继承得，新式类是按广度优先来继承的py3经典类和新式类都是统一按广度优先来继承的 class People(object): # 新式类 经典类和新式类在多继承上的方式有所不同 def __init__(self, name, a
图的遍历 定义 遍历（Traversing Graph）：从图中某点出发访问各顶点，每个顶点仅被访问一次（有且仅有一次）。 深度优先遍历（Depth First Search）：也称深度优先搜索，简称DFS。从图中某个顶点v出发做深度优先搜索，访问顶点v，然后从v的未被访问的邻接顶点出发做深度优先搜索，直到图中所有和v有路径相
上周，我怀着无比忐忑的心情推送了《再谈软件测试经验图谱》，本以为纯理论的东西会引起大家的排斥，没想到阅读量特别好，只是留言数并不多，所以没法准确知道大家的反馈。 今天我就趁热打铁，继续聊聊这个图谱的第二层级之硬技能，希望能继续引起共鸣。 先上干货，下图是我对硬技能做得分类：
