云平台数据开发面试题（云平台开发需要学什么）

本篇文章给大家谈谈云平台数据开发面试题，以及云平台开发需要学什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享云平台数据开发面试题的知识，其中也会对云平台开发需要学什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、面试常问的数据库问题及答案
• 2、面试数据分析师的常见问题
• 3、大数据开发工程师面试主要面试哪些内容？
• 4、求数据库开发工程师面试的面试试题
• 5、Top 20 Docker 面试题（附答案）
• 6、数据结构面试常见问题

面试常问的数据库问题及答案

目前在职场中很难找到非常合格云平台数据开发面试题的数据库开发人员。有人说:“SQL开发是一门语言云平台数据开发面试题，它很容易学，但是很难掌握。”
在面试应聘的SQL Server数据库开发人员时，我运用了一套标准的基准技术问题。下面这些问题是我觉得能够真正有助于淘汰不合格应聘者的问题。它们按照从易到难的顺序排列。当云平台数据开发面试题你问到关于主键和外键的问题时，后面的问题都十分有难度，因为答案可能会更难解释和说明，尤其是在面试的情形下。
你能向我简要叙述一下SQL Server 2000中使用的一些数据库对象吗?
你希望听到的答案包括这样一些对象:表格、视图、用户定义的函数，以及存储过程;如果云平台数据开发面试题他们还能够提到像触发器这样的对象就更好了。如果应聘者不能回答这个基本的问题，那么这不是一个好兆头。
NULL是什么意思?
NULL(空)这个值是数据库世界里一个非常难缠的东西，所以有不少应聘者会在这个问题上跌跟头您也不要觉得意外。
NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。假设您的SQL Server数据库里有ANSI_NULLS，当然在默认情况下会有，对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。您不能把任何值与一个 UNKNOWN值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。您必须使用IS NULL操作符。
　
什么是索引?SQL Server 2000里有什么类型的索引?
任何有经验的数据库开发人员都应该能够很轻易地回答这个问题。一些经验不太多的开发人员能够回答这个问题，但是有些地方会说不清楚。
简单地说，索引是一个数据结构，用来快速访问数据库表格或者视图里的数据。在SQL Server里，它们有两种形式:聚集索引和非聚集索引。聚集索引在索引的叶级保存数据。这意味着不论聚集索引里有表格的哪个(或哪些)字段，这些字段都会按顺序被保存在表格。由于存在这种排序，所以每个表格只会有一个聚集索引。非聚集索引在索引的叶级有一个行标识符。这个行标识符是一个指向磁盘上数据的指针。它允许每个表格有多个非聚集索引。
什么是主键?什么是外键?
主键是表格里的(一个或多个)字段，只用来定义表格里的行;主键里的值总是唯一的。外键是一个用来建立两个表格之间关系的约束。这种关系一般都涉及一个表格里的主键字段与另外一个表格(尽管可能是同一个表格)里的一系列相连的字段。那么这些相连的字段就是外键。
什么是触发器?SQL Server 2000有什么不同类型的触发器?
让未来的数据库开发人员知道可用的触发器类型以及如何实现它们是非常有益的

触发器是一种专用类型的存储过程，它被捆绑到SQL Server 2000的表格或者视图上。在SQL Server 2000里，有INSTEAD-OF和AFTER两种触发器。INSTEAD-OF触发器是替代数据操控语言(Data Manipulation Language，DML)语句对表格执行语句的存储过程。例如，如果我有一个用于TableA的INSTEAD-OF-UPDATE触发器，同时对这个表格执行一个更新语句，那么INSTEAD-OF-UPDATE触发器里的代码会执行，而不是我执行的更新语句则不会执行操作。
AFTER触发器要在DML语句在数据库里使用之后才执行。这些类型的触发器对于监视发生在数据库表格里的数据变化十分好用。
您如何确一个带有名为Fld1字段的TableB表格里只具有Fld1字段里的那些值，而这些值同时在名为TableA的表格的Fld1字段里?
这个与关系相关的问题有两个可能的答案。第一个答案(而且是您希望听到的答案)是使用外键限制。外键限制用来维护引用的完整性。它被用来确保表格里的字段只保存有已经在不同的(或者相同的)表格里的另一个字段里定义了的值。这个字段就是候选键(通常是另外一个表格的主键)。
另外一种答案是触发器。触发器可以被用来保证以另外一种方式实现与限制相同的作用，但是它非常难设置与维护，而且性能一般都很糟糕。由于这个原因，微软建议开发人员使用外键限制而不是触发器来维护引用的完整性。
对一个投入使用的在线事务处理表格有过多索引需要有什么样的性能考虑?
你正在寻找进行与数据操控有关的应聘人员。对一个表格的索引越多，数据库引擎用来更新、插入或者删除数据所需要的时间就越多，因为在数据操控发生的时候索引也必须要维护。
你可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?
这个问题可以用多种方式来回答，但是只有一个答案是“好”答案。您希望听到的回答是Check限制，它在数据库表格里被定义，用来限制输入该列的值。
触发器也可以被用来限制数据库表格里的字段能够接受的值，但是这种办法要求触发器在表格里被定义，这可能会在某些情况下影响到性能。因此，微软建议使用Check限制而不是其他的方式来限制域的完整性。
<b?返回参数和output参数之间的区别是什么?如果应聘者能够正确地回答这个问题，那么他的机会就非常大了，因为这表明他们具有使用存储过程的经验。
返回参数总是由存储过程返回，它用来表示存储过程是成功还是失败。返回参数总是INT数据类型。
OUTPUT参数明确要求由开发人员来指定，它可以返回其他类型的数据，例如字符型和数值型的值。(可以用作输出参数的数据类型是有一些限制的。)您可以在一个存储过程里使用多个OUTPUT参数，而您只能够使用一个返回参数。
什么是相关子查询?如何使用这些查询?
经验更加丰富的开发人员将能够准确地描述这种类型的查询。
相关子查询是一种包含子查询的特殊类型的查询。查询里包含的子查询会真正请求外部查询的值，从而形成一个类似于循环的状况。</b?返回参数和output参数之间的区别是什么?

面试数据分析师的常见问题

面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢？

1、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？
2、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？
3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？
4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？
5、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
6、如何设计一个解决抄袭的方案？
7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？
8、什么是概率合并(AKA模糊融合)？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？
10、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？
11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？
12、什么是大数据的诅咒？
13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？
15、你喜欢TD数据库的什么特征？
16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？
17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？
18、请举例说明mapreduce是如何工作的？在什么应用场景下工作的很好？云的安全问题有哪些？
19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送？你怎么优化反应率？能把这二个优化份开吗？
20、如果有几个客户查询ORACLE数据库的效率很低。为什么？你做什么可以提高速度10倍以上，同时可以更好处理大数量输出？
21、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是否真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本文件是否比存成关系数据库更好？
22、什么是哈希表碰撞攻击？怎么避免？发生的频率是多少？
23、如何判别mapreduce过程有好的负载均衡？什么是负载均衡？
24、你处理过白名单吗？主要的规则？(在欺诈或者爬行检验的情况下)
25、(在内存满足的情况下)你认为是100个小的哈希表好还是一个大的哈希表，对于内在或者运行速度来说？对于数据库分析的评价？
26、为什么朴素贝叶斯差？你如何使用朴素贝叶斯来改进爬虫检验算法？
27、普通线性回归模型的缺陷是什么？你知道的其它回归模型吗？
28、什么是星型模型？什么是查询表？
29、你可以使用excel建立逻辑回归模型吗？如何可以，说明一下建立过程？
30、在SQL, Perl, C++, Python等编程过程上，待为了提升速度优化过相关代码或者算法吗？如何及提升多少？
31、使用5天完成90%的精度的解决方案还是花10天完成100%的精度的解决方案？取决于什么内容？
32、定义：QA(质量保障)、六西格玛、实验设计。好的与坏的实验设计能否举个案例？
33、什么是敏感性分析？拥有更低的敏感性(也就是说更好的强壮性)和低的预测能力还是正好相反好？你如何使用交叉验证？你对于在数据集中插入噪声数据从而来检验模型的敏感性的想法如何看？
34、你认为叶数小于50的决策树是否比大的好？为什么？
35、保险精算是否是统计学的一个分支？如果不是，为何如何？
36、给出一个不符合高斯分布与不符合对数正态分布的数据案例。给出一个分布非常混乱的数案例。
37、你如何建议一个非参数置信区间？
38、你如何证明你带来的算法改进是真的有效的与不做任何改变相比？你对A/B测试熟吗？
39、为什么说均方误差不是一个衡量模型的好指标？你建议用哪个指标替代？
40、对于一下逻辑回归、决策树、神经网络。在过去15年中这些技术做了哪些大的改进？
41、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？
42、如何创建一个关键字分类？
43、你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？
44、什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。
45、如何定义与衡量一个指标的预测能力？
46、如何为欺诈检验得分技术发现最好的规则集？你如何处理规则冗余、规则发现和二者的本质问题？一个规则集的近似解决方案是否可行？如何寻找一个可行的近似方案？你如何决定这个解决方案足够好从而可以停止寻找另一个更好的？
47、什么是概念验证？
48、什么是僵尸网络？如何进行检测？
49、你有使用过API接口的经验吗？什么样的API？是谷歌还是亚马逊还是软件即时服务？
50、什么时候自己编号代码比使用数据科学者开发好的软件包更好？
51、可视化使用什么工具？在作图方面，你如何评价Tableau？R？SAS？在一个图中有效展现五个维度？
52、是假阳性好还是假阴性好？
53、你主要与什么样的客户共事：内部、外部、销售部门/财务部门/市场部门/IT部门的人？有咨询经验吗？与供应商打过交道，包括供应商选择与测试。
54、你熟悉软件生命周期吗？及IT项目的生命周期，从收入需求到项目维护？
55、什么是cron任务？
56、你是一个独身的编码人员？还是一个开发人员？或者是一个设计人员？
57、什么让一个图形使人产生误解、很难去读懂或者解释？一个有用的图形的特征？
58、你熟悉价格优化、价格弹性、存货管理、竞争智能吗？分别给案例。
59、Zillow’s算法是如何工作的？
60、如何检验为了不好的目的还进行的虚假评论或者虚假的FB帐户？
61、你如何创建一个新的匿名数字帐户？
62、你有没有想过自己创业？是什么样的想法？
63、你认为帐号与密码输入的登录框会消失吗？它将会被什么替代？
64、你用过时间序列模型吗？时滞的相关性？相关图？光谱分析？信号处理与过滤技术？在什么样的场景下？
65、哪位数据科学有你最佩服？从哪开始？
66、你是怎么开始对数据科学感兴趣的？
67、你觉得下一个20年最好的5个预测方法是？
68、什么是推荐引擎？它是如何工作的？
69、什么是精密测试？如何及什么时候模拟可以帮忙我们不使用精密测试？
70、你认为怎么才能成为一个好的数据科学家？
71、你认为数据科学家是一个艺术家还是科学家？
72、你怎么马上就知道在一篇文章中(比如报纸)发表的统计数字是错误，或者是用作支撑作者的论点，而不是仅仅在罗列某个事物的信息？例如，对于每月官方定期在媒体公开发布的失业统计数据，你有什么感想？怎样可以让这些数据更加准确？
73、给出一些在数据科学中“最佳实践的案例”。
74、什么是效率曲线？他们的缺陷是什么，你如何克服这些缺陷？
75、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
76、什么是一个好的、快速的聚类算法的的计算复杂度？什么好的聚类算法？你怎么决定一个聚类的聚数？
77、你知道使用在统计或者计算科学中的“经验法则”吗？或者在商业分析中。
上述的这些问题在面试数据分析师的求职者中非常容易遇到的，有些的涉及到专业性的问题，因此在面试之前一定要做好充足的准备！

大数据开发工程师面试主要面试哪些内容？

只要数据量级大(或者是数据复杂度，或者是其他方面的量级大)到普通的处理方法无法处理地实际上都可以算作是大数据开发，只不过一般大数据开发目前招聘的很多都是做数据处理的。有如下几个方向:1)数据挖掘是大数据处理地一个方向，这里做数据挖掘要有一些统计学基础才能做，目前数据挖掘的方向其实不是很明确，和人工智能，机械学习也有一些关系，如果是做数据挖掘，基本的数据会由数据平台部或数据运维部门提供2)数据平台的开发(这里的平台开发在不同公司的内容又不一样，小公司可能是根据公司业务做一套完整的数据分析系统，大公司这个职位可能是一些开源组件的二次开发)3)大数据运维方向:比如hadoop，spark集群的运维，涉及到ha等内容4)大数据分析方向:有的公司会将职责细化，招聘一些专业的分析人员，去写hql或者是其它类sql来对数据进行分析最后，其实大数据平台相关工作的划分并不清晰，行业里没有统一标准，大公司小公司情况不同。关于技术方向更是用什么的都有，比如有的公司用spark，有的用impala，还有的用clickhouse等，最近flink也逐渐进入大家的视野。所以在找工作时应该要考虑的是自己的强项是什么，同时在选择工作时要考虑到这个工作在做了三五年后，从这家公司出来还能不能找到工作。我个人的建议是如果你会java,那不要脱离java(scala)语言去做大数据开发，也不要专业只去做数据分析工作，大数据行业目前仍旧有一些泡沫(个人看法)，很多组件仍旧是基于java的，一旦脱离java语言本身，那源码阅读，二次开发都会有问题，同时生产环境自动化去执行一些代码也是需要语言支持的，或者最差的预估，如果大数据行业严重缩水(比如某些公司可以分析，可以挖掘的内容有限)，可以随时转到java服务器开发方向。

求数据库开发工程师面试的面试试题

http://hi.baidu.com/tv%5Fwenhua/blog/item/bb02d026099df63a8644f90f.html 这里有数据库开发工程师面试的自我介绍，我以前就在这里找到过这个资料，希望对你有帮助 ！

Top 20 Docker 面试题（附答案）

Docker 是一种流行云平台数据开发面试题的开源软件平台云平台数据开发面试题，可简化创建、管理、运行和分发应用程序的过程。它使用容器来打包应用程序及其依赖项。Docker 主导了市场。大多数顶级 云 和 IT 公司都采用 Docker 来简化其应用程序开发工作流程。对具有 Docker 经验的申请人的需求很高。

破解 Docker 面试是获得这些令人垂涎的角色之一的关键。云平台数据开发面试题我们收集了 40 大 Docker 面试问题，以帮助您准备 Docker 面试。这个 Docker 教程包括问题和答案。让我们开始吧！

Docker 容器 在应用程序层创建抽象并将应用程序及其所有依赖项打包在一起。这使我们能够快速可靠地部署应用程序。容器不需要我们安装不同的操作系统。相反，它们使用底层系统的 CPU 和内存来执行任务。这意味着任何容器化应用程序都可以在任何平台上运行，而不管底层操作系统如何。我们也可以将容器视为 Docker 镜像的运行时实例。

Dockerfile 是一个文本文件，其中包含我们需要运行以构建 Docker 映像的所有命令。Docker 使用 Dockerfile 中的指令自动构建镜像。我们可以 docker build 用来创建按顺序执行多个命令行指令的自动构建。

为了从镜像创建容器，我们从 Docker 存储库中提取我们想要的镜像并创建一个容器。我们可以使用以下命令：

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$ docker run -it -d <image_name

是的，我们可以对 Docker Compose 文件使用 JSON 文件而不是 YAML

$ docker-compose -f docker-compose.json up

Docker Swarm 是一个容器编排工具，它允许我们跨不同主机管理多个容器。使用 Swarm，我们可以将多个 Docker 主机变成单个主机，以便于监控和管理。

我们可以使用以下 Docker 命令将图像从 Docker Hub 拉到我们的本地系统上：

$ docker pull <image_name

要启动 Docker 容器，请使用以下命令：

$ docker start <container_id

要停止 Docker 容器，请使用以下命令：

$ docker stop <container_id

要终止 Docker 容器，请使用以下命令：

$ docker kill <container_id

Docker 在以下 Linux 发行版上运行：

Docker 还可以通过以下云服务在生产中使用：

三个架构组件包括 Docker 客户端、主机和注册表。

虚拟化

虚拟化帮助我们在单个物理服务器上运行和托管多个操作系统。在虚拟化中，管理程序为客户操作系统提供了一个虚拟机。VM 形成了硬件层的抽象，因此主机上的每个 VM 都可以充当物理机。

容器化

容器化为我们提供了一个独立的环境来运行我们的应用程序。我们可以在单个服务器或 VM 上使用相同的操作系统部署多个应用程序。容器构成了应用层的抽象，所以每个容器代表一个不同的应用。

管理程序或虚拟机监视器是帮助我们创建和运行虚拟机的软件。它使我们能够使用单个主机来支持多个来宾虚拟机。它通过划分主机的系统资源并将它们分配给已安装的来宾环境来实现这一点。可以在单个主机操作系统上安装多个操作系统。有两种类型的管理程序：

为了使用我们概述的规范创建映像，我们需要构建一个 Dockerfile。要构建 Dockerfile，我们可以使用以下 docker build 命令：

$ docker build <path to dockerfile

要将新镜像推送到 Docker Registry，我们可以使用以下 docker push 命令：

$ docker push myorg/img

Docker Engine 是一种开源容器化技术，我们可以使用它来构建和容器化我们的应用程序。Docker Engine 由以下组件支持：

要访问正在运行的容器，我们可以使用以下命令：

$ docker exec -it <container_id bash

要列出所有正在运行的容器，我们可以使用以下命令：

$ docker ps

Docker 容器经历以下阶段：

Docker 对象标签是存储为字符串的键值对。它们使我们能够将元数据添加到 Docker 对象，例如容器、网络、本地守护进程、图像、Swarm 节点和服务。

Docker Compose 在继续下一个容器之前不会等待容器准备就绪。为了控制我们的执行顺序，我们可以使用“取决于”条件， depends_on 。这是在 docker-compose.yml 文件中使用的示例：

该 docker-compose up 命令将按照我们指定的依赖顺序启动和运行服务。

该 docker create 命令在指定映像上创建可写容器层，并准备该映像以运行指定命令。

数据结构面试常见问题

数据结构面试常见问题

数据结构是计算机存储、组织数据云平台数据开发面试题的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。下面就是云平台数据开发面试题我整理的数据结构面试常见问题，一起来看一下吧。

数据结构面试常见问题 篇1

数据结构与算法，这个部分的内容其实是十分的庞大，要想都覆盖到不太容易。在校学习阶段我们可能需要对每种结构，每种算法都学习，但是找工作笔试或者面试的时候，要在很短的时间内考察一个人这方面的能力，把每种结构和算法都问一遍不太现实。所以，实际的情况是，企业一般考察一些看起来很基本的概念和算法，或者是一些变形，然后让云平台数据开发面试题你去实现。也许看起来简单，但是如果真让你在纸上或者是计算机上快速地完成一个算法，并且设计测试案例，最后跑起来，你就会发现会很难了。这就要求我们要熟悉，并牢固掌握常用的算法，特别是那些看起来貌似简单的算法，正是这些用起来很普遍的算法，才要求我们能很扎实的掌握，在实际工作中提高工作效率。遇到复杂的算法，通过分析和扎实的基本功，应该可以很快地进行开发。

闲话少说，下面进入正题。

一.数据结构部分

1.数组和链表的区别。（很简单，但是很常考，记得要回答全面）

C++语言中可以用数组处理一组数据类型相同的数据，但不允许动态定义数组的大小，即在使用数组之前必须确定数组的大小。而在实际应用中，用户使用数组之前有时无法准确确定数组的大小，只能将数组定义成足够大小，这样数组中有些空间可能不被使用，从而造成内存空间的浪费。链表是一种常见的数据组织形式，它采用动态分配内存的形式实现。需要时可以用new分配内存空间，不需要时用将已分配的空间释放，不会造成内存空间的浪费。

从逻辑结构来看：数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况，即数组的大小一旦定义就不能改变。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的.情况，且可以方便地插入、删除数据项。（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项）。

从内存存储来看：（静态)数组从栈中分配空间（用NEW创建的在堆中）, 对于程序员方便快速,但是自由度小；链表从堆中分配空间, 自由度大但是申请管理比较麻烦.

1.从访问方式来看：数组在内存中是连续存储的，因此，可以利用下标索引进行随机访问；链表是链式存储结构，在访问元素的时候只能通过线性的方式由前到后顺序访问，所以访问效率比数组要低。

2.链表的一些操作，如链表的反转，链表存在环路的判断（快慢指针），双向链表，循环链表相关操作。

3.队列（特殊的如优先级队列），栈的应用。（比如队列用在消息队列，栈用在递归调用中）

4.二叉树的基本操作

二叉树的三种遍历方式（前序，中序，后序）及其递归和非递归实现，三种遍历方式的主要应用（如后缀表达式等）。相关操作的时间复杂度。

5.字符串相关

整数，浮点数和字符串之间的转换（atoi,atof,itoa）

字符串拷贝注意异常检查，比如空指针，字符串重叠，自赋值，字符串结束符'/0'等。

二.算法部分

1.排序算法：

排序可以算是最基本的，最常用的算法，也是笔试面试中最常被考察到的算法。最基本的冒泡排序，选择排序，插入排序要可以很快的用代码实现，这些主要考察你的实际编码能力。堆排序，归并排序，快排序，这些算法需要熟悉主要的思想，和需要注意的细节地方。需要熟悉常用排序算法的时间和空间复杂度。

各种排序算法的使用范围总结：

（1）当数据规模较小的时候，可以用简单的排序算法如直接插入排序或直接选择排序。

（2）当文件的初态已经基本有序时，可以用直接插入排序或冒泡排序。

（3）当数据规模比较大时，应用速度快的排序算法。可以考虑用快速排序。当记录随机分布的时候，快排的平均时间最短，但可能出现最坏的情况，这时候的时间复杂度是O(n^2)，且递归深度为n,所需的栈空间问O(n)。

（4）堆排序不会出现快排那样的最坏情况，且堆排序所需的辅助空间比快排要少。但这两种算法都不是稳定的，若要求排序时稳定的，可以考虑用归并排序。

（5）归并排序可以用于内排序，也可以用于外排序。在外排序时，通常采用多路归并，并且通过解决长顺串的合并，产生长的初始串，提高主机与外设并行能力等措施，以减少访问外存额次数，提高外排序的效率。

2,查找算法

能够熟练写出或者是上机编码出二分查找的程序。

3.hash算法

4.一些算法设计思想。

贪心算法，分治算法，动态规划算法，随机化算法，回溯算法等。这些可以根据具体的例子程序来复习。

5.STL

STL(Standard Template Library)是一个C++领域中，用模版技术实现的数据结构和算法库，已经包含在了C++标准库中。其中的vecor,list,stack,queue等结构不仅拥有更强大的功能，还有了更高的安全性。除了数据结构外，STL还包含泛化了的迭代器，和运行在迭代器上的各种实用算法。这些对于对性能要求不是太高，但又不希望自己从底层实现算法的应用还是很具有诱惑力的。

数据结构面试常见问题 篇2

1. 什么是数据结构云平台数据开发面试题？

数据结构是数据组织（存储）和操作进行检索和访问的方式。它还定义了不同数据集相互关联、建立关系和形成算法的方式。

2. 描述数据结构的类型？

列表：链接到先前或/和后续数据项的相关事物的集合。

数组：所有相同的值的集合。

Records：字段的集合，每个字段都包含来自单一数据类型的数据。

树：在分层框架中组织数据的数据结构。这种形式的数据结构遵循数据项插入、删除和修改的顺序。

表格：数据以行和列的形式保存。这些与记录相当，因为数据的结果或更改反映在整个表中。

3. 什么是线性数据结构？请举例

如果数据结构的所有元素或数据项都按顺序或线性顺序排列，则数据结构是线性的。元素以非分层方式存储，因此除了列表中的第一个和最后一个元素外，每个项目都有后继者和前驱者。数组、堆栈、字符串、队列和链表，都属于线性数据结构。

4. 数据结构有哪些应用？

数值分析、操作系统、人工智能、编译器设计、数据库管理、图形、统计分析和仿真。

5、文件结构和存储结构有什么区别？

区别在于访问的内存区域。存储结构是指计算机系统内存中的数据结构，而文件结构是指辅助存储器中的存储结构。

6、什么是多维数组？

多维数组的意思是指三维或者三维以上的数组。 三维数组具有高、宽、深的概念,或者说行、列、层的概念,即数组嵌套数组达到三维及其以上。是最常见的多维数组,由于其可以用来描述三维空间中的位置或状态而被广泛使用。

7. 什么是链表数据结构？

这是最常见的数据结构面试问题之一，面试官希望你能给出全面的答案。尝试尽可能多地解释，而不是用一句话来完成你的答案！

它是一个线性数据结构或一系列数据对象，其中元素不存储在相邻的内存位置。元素使用指针链接以形成链。每个元素都是一个单独的对象，称为节点。每个节点有两项：数据字段和对下一个节点的引用。链表中的入口点称为头。如果列表为空，则头部为空引用，最后一个节点具有对空的引用。

一个链表是一个动态的数据结构，其中节点的数量是不固定的，这样的例子有扩大和缩小需求的能力。

它适用于以下情况：

我们处理未知数量的对象或不知道列表中有多少项目；

我们需要从列表中进行恒定时间的插入/删除，就像在时间可预测性至关重要的实时计算中一样；

不需要随机访问任何元素；

该算法需要一个数据结构，无论对象在内存中的物理地址如何，都需要在其中存储对象；

我们需要在列表中间插入项目，就像在优先队列中一样；

一些实现是堆栈和队列、图形、名称目录、动态内存分配以及对长整数执行算术运算

8.什么是双向链表？请举例

它是链表的一种复杂类型（双端 LL），其中一个节点有两个链接，一个连接到序列中的下一个节点，另一个连接到前一个节点。这允许在两个方向上遍历数据元素。

举例：

带有下一个和上一个导航按钮的音乐播放列表

具有 BACK-FORWARD 访问页面的浏览器缓存

浏览器上的撤消功能

9. 为什么要做算法分析？

一个问题可以使用多种解决算法以多种方式解决。算法分析提供对算法所需资源的估计，以解决特定的计算问题。还确定了执行所需的时间和空间资源量。

算法的时间复杂度量化了算法运行所花费的时间，作为输入长度的函数。空间复杂度量化了算法占用的空间或内存量，以作为输入长度的函数运行。

; 关于云平台数据开发面试题和云平台开发需要学什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 云平台数据开发面试题的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于云平台开发需要学什么、云平台数据开发面试题的信息别忘了在本站进行查找喔。

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