BAT大数据面试题与参考答案小结

前言

在BAT大数据面试中，经常会出现一些很具有挑战性的问题，需要我们具备扎实的理论知识以及实际应用能力。本文将从三个方面介绍BAT大数据面试常见问题的解决思路和答案参考，包括数据结构与算法、数据库和分布式系统。

数据结构和算法

问题1：如何实现一个队列？

答案：

在数据结构中，队列是一种先进先出的数据结构，元素在队列尾加入，从队列头部删除。经典的队列实现是使用数组或链表。

数组实现队列：

class Queue:
    def __init__(self):
        self.queue = []

    def isEmpty(self):
        return self.queue == []

    def enqueue(self, data):
        self.queue.append(data)

    def dequeue(self):
        if len(self.queue) < 1:
            return None
        return self.queue.pop(0)

    def size(self):
        return len(self.queue)

链表实现队列：

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

class Queue:
    def __init__(self):
        self.first = None
        self.last = None
        self.length = 0

    def isEmpty(self):
        return not bool(self.first)

    def enqueue(self, value):
        node = Node(value)
        if self.last:
            self.last.next = node
        self.last = node
        if not self.first:
            self.first = node
        self.length += 1

    def dequeue(self):
        if self.first:
            value = self.first.value
            self.first = self.first.next
            self.length -= 1
            return value
        else:
            self.last = None

    def size(self):
        return self.length

问题2：如何查找一组数据中的中位数？

答案：

中位数是指在一组有限数字中，处于中间位置的数值。如果在数值个数为奇数时，中位数为中间的那个数；如果为偶数，则为中间两个数的平均数。

一个简单的解法是将数据排序，然后找到系列的中间数。但这个方法不够高效。更好的方法是使用堆。用一个最大堆来存储较小的一半数，用一个最小堆存储较大的一半数。如果两堆一样大，则中位数为两堆堆顶元素之和的平均数；如果不一样，则中位数在堆顶元素中。

示例：

import heapq

class MedianFinder:
    def __init__(self):
        """
        initialize your data structure here.
        """
        self.heaps = [], []

    def addNum(self, num: int) -> None:
        small, large = self.heaps
        heapq.heappush(small, -heapq.heappushpop(large, num))
        if len(small) > len(large):
            heapq.heappush(large, -heapq.heappop(small))

    def findMedian(self) -> float:
        small, large = self.heaps
        if len(large) > len(small):
            return float(large[0])
        else:
            return (large[0] - small[0]) / 2.0

if __name__ == '__main__':
    medianFinder = MedianFinder()
    nums = [2, 4, 6, 8, 10]
    for num in nums:
        medianFinder.addNum(num)
    print(medianFinder.findMedian())  # 输出：6.0

数据库

问题1：什么是事务？

答案：

事务是数据库操作的基本单位，指的是一组代码执行的单元。事务具有以下特征：

• 原子性（Atomicity）：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败，不允许部分执行。
• 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的完整性约束不变。例如，在执行一组操作后，不能破坏数据表、其他规定要求的约束等。
• 隔离性（Isolation）：并发执行的多个事务，相互独立不影响彼此的结果。
• 持久性（Durability）：事务成功完成后，对数据库的更改将永久性保存。

问题2：什么是索引？

答案：

索引是一种数据结构，能够极大地提高数据库查询效率。索引的实现方式有很多，如B+树、哈希表等。

MySQL中常见的索引类型有：

• 普通索引（NORMAL INDEX）: 普通索引没有限制，可在任何类型的字段上建立。
• 唯一索引（UNIQUE INDEX）: 唯一索引不能有重复的值，保证唯一性。
• 主键索引（PRIMARY KEY）: 主键索引是一种特殊的唯一索引，不能有NULL值。
• 全文索引（FULLTEXT INDEX）: 全文索引主要用于全文搜索，只能在字符类型的列上建立。

示例：

CREATE TABLE users (
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '',
  email VARCHAR(255) NOT NULL DEFAULT '',
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE INDEX email (email)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

分布式系统

问题1：什么是CAP理论？

答案：

分布式系统的CAP理论是由计算机科学家Eric Brewer提出的。CAP理论指的是，在分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）这三个目标最多只能同时实现两个，无法同时保证三个。

• 一致性（Consistency）：在分布式系统中，所有的节点在同一时刻看到的数据是相同的。
• 可用性（Availability）：在分布式系统中，系统要时刻保证一定的可用性，即用户可以访问系统并获取结果。
• 分区容错性（Partition Tolerance）：在分布式系统中，即使出现了网络分区（单个节点或一组节点无法与其他节点通信），系统仍能够正常运行。

问题2：什么是ZooKeeper？

答案：

ZooKeeper 是由 Apache Hadoop 子项目社区开发的一个分布式的、开源的 带有高可用性的协调服务。ZooKeeper 可以用来实现如下几个方面的功能：

• 统一命名服务：在分布式系统中，许多元数据需要被命名和发现，ZooKeeper 提供一个结构化的、层次化的命名空间（类似于文件系统）。
• 配置管理：分布式应用程序往往需要配置许多参数， ZooKeeper 可以用来动态地管理这些配置，并在变化时通知相关服务。
• 集群管理：ZooKeeper 还可以动态地管理集群的状态，包括节点的上下线、监控节点状态等。
• 分布式锁：由于 ZooKeeper 是一个高可用的服务，且提供了唯一性的特性，因此可以用来实现分布式锁的功能。

结语

本文讲解了BAT大数据面试中常见的问题以及参考答案。面试是一个相互了解的过程，个人认为在回答问题时，应该坦诚自己的知识盲区，展现自己的学习能力和解决问题的态度。同时，多做练习和实践，增加实际应用的经验，才能更好地应对BAT大数据面试。