这些题目是近期我参加过的笔试题和一些我在网上选的部分题，在这里做笔记，认真去学习，更好的应对后面的招聘。有错误欢迎指出。一、Java基础部分1、指针在任何情况下都可进行>,<,>=,<=,==运算。 答案：正确。 解析：指针用来表示内存地址；如果仅仅是指针之间的比较，其实也就是整型变量比较，这样的话任何情况都进行
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2023-07-01 19:31:25
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21. 关于 JAVA 堆,下面说法错误的是(D) A 所有类的实例和数组都是在堆上分配内存的 B 对象所占的堆内存是由自动内存管理系统回收 C 堆内存由存活和死亡的对象,空闲碎片区组成 D 数组是分配在栈中的解析：这道题主要考的是Java内存堆内存和栈内存 栈内存：一般存放的是基本数据类型和引用类型的变量，创建时会在栈中分配一块内存存储变量，当变量超出它的作用域也就是不再使用时Java会自动释放
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2023-12-07 03:37:26
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我们知道在Python编程中，即便较为权威《Python编程指南》一书，也并没有要求Python读者去掌握系统性地理解CPython内部实现中的内存分配以及内存回收等知识。甚至泛滥于网络上的Python编程技术文章很少系统完整性地谈及Python的内存管理。但是知道CPython的内存管理原理，有助于我们编写更高效的代码，有助于我们对较慢的Python代码进行故障排除。Python的实现版本有很多
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2023-12-19 22:44:48
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我正在写一个客户端Swing应用程序(图形字体设计器)onJava 5.最近，我遇到了java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space错误，因为我对内存使用情况并不保守。用户可以打开无限数量的文件，程序将打开的对象保存在内存中。经过快速研究后，我发现Ergonomics in the 5.0 Java Virtual Machine和其他人在Windows机器
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2023-08-30 21:02:54
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写此文的目的是为了说明： -> 并非所有的异常都能够做到“不弹框优雅地退出”，堆栈错误因为可能影响安全，所以在异常处理时被加以了限制； -> 堆、栈的头部、尾部被破坏，共有4种情况，现象其实是不一样的，应当加以区分。知道这一点应该能够为排查错误带来一些帮助。先来一个“普通的”异常：除零异常#include <string.h>
#include <stdio.h&
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2023-07-24 21:47:05
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# 如何解决 Hive 中的 Java 堆空间错误
在大数据处理的环境中，Hive 是一个常用的数据仓库工具，它主要用于处理大规模的结构化数据。使用 Hive 进行处理时，有时会遇到 Java 堆空间不足的问题。这可能导致作业失败，影响数据处理的效率。本文将教你如何解决 Hive 中的 Java 堆空间错误。
## 整体流程
在解决这一问题时，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤编号 |
上次说到了经典算法选择排序，感觉是比较简单的算法，这一次说一说稍微有点难度的堆排序。堆排序的时间复杂度要明显优于前面的冒泡排序，插入排序和选择排序（局限于n较大时）。1、堆（二叉堆）先来讲讲堆（二叉堆），是一个数组，它可以近似被看作是一个完全二叉树。树上每一个节点对应一个元素，除了最底层外，该树是完全充满的，而且是从左至右填充的，所有最底层的元素会从左向右填充。表示堆的数组list包括两个属性，l
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2023-11-27 11:04:28
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思想： 1. 利用最小堆堆顶为序列最小值，将其与堆尾互换，通过下沉再次得到最小堆，重复 2. 初始最小（大）堆通过自下向上的判断交换递归得到 平均性能O(N*logN)其他性能由于建初始堆所需的比较次数较多，所以堆排序不适宜于记录数较少的文件。堆排序是就地排序，辅助空间为O(1）.它是不稳定的排序方法。（排序的稳定性是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素的话，排序前 和排序后他们的相
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2023-06-16 17:16:42
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一、堆#首先导入heapq库
help(heapq)#首先学会使用帮助文档
import heapq
import random
#堆中的元素是存储在列表里面的
#创建堆有两种方法
#建堆方法一：逐个创建
data = list(range(10))
#随机选取一个列表中的元素
print(random.choice(data))
#随机打乱顺序
print(random.shuffle(da
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2023-10-10 17:00:31
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堆的概念优先队列(priority queue)是一种特殊的队列，取出元素的顺序是按照元素的优先权(关键字)大小，而不是进入队列的顺序，堆就是一种优先队列的实现。堆一般是由数组实现的，逻辑上堆可以被看做一个完全二叉树(除底层元素外是完全充满的，且底层元素是从左到右排列的)。堆分为最大堆和最小堆，最大堆是指每个根结点的值大于左右孩子的节点值，最小堆则是根结点的值小于左右孩子的值。下面就开始用pyth
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2023-08-09 14:53:31
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错误：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space这个是堆空间溢出的错误信息，在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的 Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。JVM在启动的时候会自动设置Heap size的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。 我们可以通过-Xmn -Xms -Xmx等
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2023-08-29 21:18:19
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一直都知道可以设置jvm heap大小，一直用eclipse写/调试java程序。一直用命令行or console加参数跑程序。现象：在eclipse的配置文件eclipse.ini中设置-vmargs -Xms500m -Xmx1024m，在eclipse中直接run 或者debug某些耗内存的程序时依然出现java.lang.OutOfMemoryError: Java Heap Space错
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2023-08-10 09:17:52
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关于 JAVA 堆,下面说法错误的是()
(正确) 所有类的实例和数组都是在堆上分配内存的 对象所占的堆内存是由自动内存管理系统回收 堆内存由存活和死亡的对象,空闲碎片区组成 数组是分配在栈中的 网友对题目的最佳回答：在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配。当在一段代码块中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分
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2023-12-01 09:17:17
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堆满足的条件：1，是一颗完全二叉树。2，大根堆：父节点大于各个孩子节点。每个节点都满足这个道理。小根堆同理。parent = （i-1）/2 #i为当前节点
left = 2*i+1
right = 2*i + 2堆可以分为大根堆和小根堆，这里用大根堆的情况来定义操作：(1)大根堆调整(max_heapify)：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点。这是核心步骤，在建堆和堆排序都
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2023-08-30 09:56:52
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一、堆排序概述1.堆是一种数据结构 可以将堆看作一棵完全二叉树，这棵二叉树满足，任何一个非叶节点的值都不大于（或不小于）其左右孩子节点的值。 2.堆的存储 一般用数组来表示堆，若根节点存在于序号0处，i结点的父结点下表就为（i-1）/2,i结点的左右子结点下标分别为2i+1和2i+23.堆排序思想 利用大顶堆（小顶堆）堆顶记录的是最大关键字（最小关键字）这一特性，使得每次从无序中选择最大记录
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2023-11-02 13:57:36
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# -*- coding:utf-8 -*-class Array(object): def __init__(self, size=32): self._size = size self._items = [None] * size def __getitem__(self, index): return self._items[index]
原创
2022-12-06 08:51:02
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牢记以下五个步骤可以为你减少很多头痛的问题并且避免Java堆空间错误。通过计算预期的内存消耗。检查JVM是否有足够的可用空间。检查JVM的设置是否正确。限制节点使用交换空间和内存分页。设置实例slot数量小于JobTracker web GUI计算的数值。注：slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是一个逻辑概念，一个节点的slot的数量用来表示某个节点的资源的容量或者说是能
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精选
2015-05-27 08:59:55
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谷歌更新：谷歌浏览器在 设置-关于Chrome 里面可以自动更新，可能受限于网络或地区导致更新极其缓慢或失败，都不影响，不强制更新不会解压压缩包的问题：Windows自带解压，但是只能解压zip格式的压缩包，其他格式需要先安装压缩软件，推荐WinRAR、bandzip、7-zip，360压缩也行，不要用其他的压缩软件，尤其是WinZips（这玩意是坑钱的）、好压（它压缩的文件其他软件打不开纯纯流氓
文章目录Python高级数据结构——堆概念接口函数初始化 Heapify弹出最大/最小值push数据heapreplaceMerge两个数组前n个最大/小的数应用堆排序参考 Python高级数据结构——堆概念在一个 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一个父级节点，那么 P 的 key（或 value) 应小于或等于 C 的对应值。 正因为此，堆顶元素一定是最小的，我们会利用这
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2023-11-03 09:43:02
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1. 排序算法分类排序算法可以分为 外部排序 和 内部排序： （1）外部排序通常来说，外排序处理的数据不能一次装入内存，只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。外排序通常采用的是一种“排序-归并”的策略。在排序阶段，先读入能放在内存中的数据量，将其排序输出到一个临时文件，依此进行，将待排序数据组织为多个有序的临时文件。而后在归并阶段将这些临时文件组合为一个大的有序文件，也即排序结果。（2）内部
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2023-11-06 19:23:14
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