京东运营面试常见问题与答案,京东运营面试常问的问题

（1）符号起始的区块（.bss段）：通常指的是存放程序中未初始化或者初始化为0的变量的和静态数据的区域。bss属于静态内存分配，程序结束后静态资源变量由系统自动释放。

（2）数据段：通常指存放程序中已初始化的全局变量的一块内存区域。也属于静态内存分配。

（3）代码段：有时也叫文本段，通常指的是用来存放程序执行代码（包含类成员函数和全局函数及其他函数代码），这部分区域的大小在程序运行前就已经确定，也有可能包含一些只读的常数变量，例如字符串变量。

（4）堆（heap）:用于存放进程运行中被动态分配的内存段，大小不固定。当进程调用malloc或者new等函数时，新分配的内存就被动态添加到堆上（堆被扩张），当使用free或者delete等函数释放内存时，被释放的内存从堆中被删除。需要注意的是，它与数据结构中的堆是两回事，它的分配方式类似于链表。

（5）栈（stack）:存放程序临时创建的局部变量，不包括static声明的变量，static意味着在数据段中存放。除此之外，当函数被调用时，其参数也会被压到栈中，并在调用结束后，函数的返回值也会被放到栈中。栈由编译器自动释放。其操作方式类似于数据结构中的栈。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中，一般使用寄存器来存取，效率很高，但是分配的内存容量有限。

8. 在VC 6.0中定义一个数组a<1024><1024>，能够运行吗？不能,因为运行的时刻没有那么大的可分配内存块,栈内存不够,默认是1Ｍ的空间。

9. 请描述动态规划的基本思想?分治法

将一个规模为n的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归的解决这些问题，然后将各个子问题的解合并得到原问题的解

贪心法

当前的选择可能要依赖于已经做出的选择，但不依赖于有待于做出的选择和子问题。因此贪心法是自顶向下，一步一步地做出贪心的选择

动态规划

动态规划的实质是分治思想和解决冗余，因此动态规划是一种将问题实例分析为更小的、相似的子问题，并存储子问题的解而避免计算重复的子问题，以解决最优化问题的算法策略

动态规划所针对的问题有一个显著的特征，即它对应的子问题树中的子问题呈现大量的重复。动态规划的关键在于，对于重复的子问题，只在第一次遇到时求解，并把答案保存起来，让以后再遇到时直接引用，不必要重新求解

10. 分布式服务接口请求的顺序性如何保证？①首先，一般来说，从业务逻辑上最好设计系统不需要这种顺序的保证，因为一旦引入顺序性保障，会导致系统复杂度的上升，效率会降低，对于热点数据会压力过大等问题。

②操作串行化。

首先使用一致性hash负载均衡策略，将同一个id的请求都分发到同一个机器上面去处理，比如订单可以根据订单id。如果处理的机器上面是多线程处理的，可以引入内存队列去处理，将相同id的请求通过hash到同一个队列当中，一个队列只对应一个处理线程。

③最好能将多个操作合并成一个操作。

11. 给定字符串（ASCII码0-255）数组，请在不开辟额外空间的情况下删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。例如：” i am a little boy. “，变成”i am a little boy”,C++语言实现，不要用伪代码作答，函数输入输出请参考如下的函数原型：C++函数原型： void FormatString(char str<>,int len){ }#include<stdio.h>#include <string.h> void FormatString(char str<>,int len){ if (str == NULL || len <= 0) { return; } int i = 0; int j = 0; if (str == ' ') { while (str == ' ') { ++i; } } while (str != '\0') { if (str == ' ' && str == ' ' || str == '\0') { ++i; continue; } str = str; } str = '\0';} int main() { char a<> = " i am a little boy. "; int len = strlen(a); printf("%d\n",len); FormatString(a,len); printf("%d\n",strlen(a)); printf("%s\n",a); return 0;}12. 给定一颗二叉树，以及其中的两个node（地址均非空），要求给出这两个node的一个公共父节点，使得这个父节点与两个节点的路径之和最小。描述你程序的最坏时间复杂度，并实现具体函数，函数输入输出请参考如下的函数原型：C++函数原型：strucy TreeNode{ TreeNode* left; //指向左子树 TreeNode* right; //指向右子树 TreeNode* father; //指向父亲节点 }; TreeNode* LowestCommonAncestor(TreeNode* first,TreeNode* second){ } int nodeHeight(TreeNode* node){ int height = 0; while(node != NULL) { height++; node = node->father; }}TreeNode* LowestCommonAncestor(TreeNode* first, TreeNode* second){ int diff = nodeHeight(first) - nodeHeight(second); if(diff > 0) { while(diff > 0) { first = first->father; diff--; } } else { while(diff < 0) { second = second->father; diff++; } } while(first != second) { first = first->father; second = second->father; } return first;}