面试题

那些常见的C++、Qt基础面试题「建议收藏」前言又到了金三银四的季节，每年这个时候都是跳槽的高峰期，在整理电脑资料的过程中发现一些之前记录的面试过程中最常提到的C++和Qt相关问题，其实都是些很基础的知识点，但是在面试过程中出镜率非常高。总结如下，暂不附答案，仅供参考。正文废话不多说，直接上题。C++基础篇1.线程同步的方式有哪些2.线程间通信如何实现3.进程间通信如何实现4.IO模型用过哪些5.IO实现的方式有哪些6.用过哪些STL7.迭代器实现怎么产生的，如何避免8.vector、list、map实现原理9.如何实现多

C++\QT常见面试题[通俗易懂]1.C与C++的区别2.深拷贝和浅拷贝的区别3.指针和引用的区别4.什么是面向对象，面向对象的三大特征是什么？5.static关键字的用法6.const关键字的用法7.什么是函数重载8.创建的对象有几种方式，有什么区别9.什么是构造函数10.什么是this指针11.抽象类是什么12.什么是封装、继承、多态13.私有继承，保护继承和公有继承的区别14.友元函数15.new和delete16.C++STL容器有哪些17.什么是面向对象编程的开放封闭原则？18.内联函数与宏的区

QT常见面试题，基础知识偏多自定义控件：应该做过吧？能举几个例子吗？还有其他的吗？你觉得自定义控件的方法主要是哪些？答：从外观设计上：QSS、继承绘制函数重绘、继承QStyle相关类重绘、组合拼装等等从功能行为上：重写事件函数、添加或者修改信号和槽等等QSS:QSS平时使用的多吗？能举几个例…

软件测试必问必背面试题软件测试必问必背面试题01软件测试理论部分1.1测试概念1.请你分别介绍一下单元测试、集成测试、系统测试、验收测试、回归测试单元测试：完成最小的软件设计单元（模块）的验证工作，目标是确保模块被正确的编码集成测试：通过测试发现与模块接口有关的问题系统测试：是基于系统整体需求说明书的黑盒类测试，应覆盖系统所有联合的部件回归测试：回归测试是指在发生修改之后重新测试先前的测试用例以保证修改的正确性验收测试：这时相关的用户或独立测试人员根据测试计划和结果对系统进行测试和接收。验收测试包括Al

60道计算机网络面试题(附答案，背诵版)在大概三个月前，我在我网站就整理了计算机网络的面试题了，不过那时候才整理了20道核心的，大概过了两个月，我花了大半天去找计算机网络的面试题，因为20道肯定不够，于是我整理到了42道。不过最近我不是在整理各个公司的面经嘛？发现42道还是漏掉了不少，于是这周就又把自己整理面经看到的计算机网络面试题又补上了，一共60多道。只要把这些面试题拿下，计算机网络基本就差不多了，面试题如下？1.OSI的七层模型分别是？各自的功能是什么？2.为什么需要三次握手？两次不行？3.为什么需要四次

阿里面试题：ConcurrentHashMap为什么是线程安全的？阿里面试题：ConcurrentHashMap为什么是线程安全的？ConcurrentHashMap,其实是线程安全的HashMap,所以阅读ConcurrentHashMap,建议先阅读一下两篇介绍HashMap的文章你真的懂大厂面试题：HashMap吗？jdk1.7HashMap中的致命错误：循环链表jdk1.7ConcurrentHashMapjdk1.7Concu…

TCP拥塞控制机制（附面试题）产生的原因∑对资源的需求>可用资源∑对资源的需求>可用资源\sum_{}^{}对资源的需求>可用资源注意单纯的增加网络资源无法解决问题例如：把结点的存储空间扩大，更换更高速率的链路，提高结点处理机的运算速度，不仅不能解决问题，而且可能使网络性能更坏。原因：网络拥塞是许多因素引起的，单纯的解决一个可能会使上述情况得到一些缓解，但是会把拥塞转移到其…

教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题作者：July出处：结构之法算法之道blog前言  一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。  毕竟受文章和理论之限，本文将

海量数据处理面试题集锦十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解作者：小桥流水，redfox66，July。前言   本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。   同时，程序员编程艺术系列将重新开始创作，第十一章以后的部分题目来源将取自下文中的17道海量数据处理的面试题。因为，我们觉

十道海量数据处理面试题与十个方法大总结所谓海量数据处理，就是基于海量数据上的存储、处理、操作。        海量就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是无法一次性装入内存。解决办法:（1）针对时间，可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构，如Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树；（2）针对空间，大而化小：分而治之/hash映射，把规模大化为规模小的，各个击破。