腾讯面试题
目录
1 tcp可靠性，然后问十六位校验和怎么实现的
2 TCP粘包
3 进程协程线程
4 跳表怎么实现
5 gostruct能不能比较？
6 godefer（fordefer）
7 go select可以用于什么？
8 client如何实现长连接？
1. HTTP Keep-Alive
2. WebSocket
3. 长轮询 (Long Polling)
4. Server-Sent Events (SSE)
9 go 主协程如何等其余协程完再操作
10 slice，len，cap，共享，扩容
11 map如何顺序读取？
12 实现set
13 实现消息队列（多生产者，多消费者） go
14 大文件排序
15 基本排序，哪些是稳定的
16 归并排序
17 httpget跟head
18 http401,403
1 tcp可靠性，然后问十六位校验和怎么实现的
TCP（传输控制协议）的可靠性体现在多个方面，其中一个关键机制是通过校验和来确保数据的完整性。TCP使用16位的校验和来检测数据在传输过程中是否发生错误。以下是TCP校验和实现的基本步骤：
-
构造伪首部：
- 在计算TCP段的校验和之前，先构造一个伪首部，它包含了IP报头的部分信息以及TCP报头的一部分固定值。这个伪首部的目的是让校验和能够验证整个IP/TCP包的有效性。
-
初始化校验和字段：
- 在实际发送前，将TCP报头中的校验和字段设置为0。
-
按位求反加法：
- 将伪首部、TCP报头以及TCP数据部分（不包括校验和字段本身，因为它当前被清零了）的所有16位字按照网络字节顺序（大端序）拼接起来。
- 对这些连续的16位字进行逐个相加，但不是普通的加法，而是采用“按位求反”的加法算法（即1's complement addition）。如果在累加过程中产生了进位，则需要在最终结果中再次取反以得到正确的16位校验和。
-
折叠到16位：
- 如果原始数据不是16位对齐的，可能会出现最后几个字节不足16位的情况，这时通常会补足到16位再进行累加。
- 累加的结果应当是一个32位数，然后取其16位的1's complement来得到最终的16位校验和。
-
存储和验证：
- 计算出的16位校验和填入到TCP报头的校验和字段中。
- 接收方在接收到数据后，重复上述过程重新计算校验和，并与接收到的校验和字段比较，如果两者一致，则认为数据没有在传输过程中发生错误。
具体实现时，操作系统或网络栈会提供相应的函数来执行这样的校验和计算。例如，在Linux内核中，do_csum()这样的函数就是用来处理这类校验和计算任务的。
2 TCP粘包
TCP粘包（TCP Packet Coalescing）是指在TCP协议传输数据时，由于TCP协议本身的特性，在接收端可能会出现将原本连续发送的多个小的数据包合并成一个大的数据包进行接收的情况。这是因为TCP作为面向连接的、可靠的传输层协议，其设计目标是保证数据的可靠传输而不是数据包边界的一致性。
TCP粘包现象产生的原因主要包括：
-
Nagle算法：为了提高网络效率，TCP实现中可能使用Nagle算法，它会尽量合并小的输出数据块为更大的报文段再发送，以减少网络中的小包数量。
-
延迟确认与累积确认：TCP允许累积确认，即接收方可以一次确认多个数据包，这可能导致发送方认为多个数据包已经被成功接收，并且继续发送更多的数据，从而造成数据包在接收缓冲区内的“粘连”。
-
缓冲区管理：接收端应用进程不及时读取缓冲区中的数据，TCP协议栈会在接收缓冲区中累积数据，如果新的数据到来并且缓冲区未满，则新数据可能会紧跟在旧数据之后，这样从应用的角度看，就出现了粘包。
解决TCP粘包问题的方法通常由应用程序自己处理，常见的解决方案包括：
-
定长消息：如果每个消息的长度固定，那么可以通过预先知道消息长度来准确拆分数据。
-
消息头包含长度信息：在每个消息前添加一个表示消息长度的字段，接收方可以根据这个长度字段正确地分离出每个独立的消息。
-
分隔符标识：在每条消息间加入特定的分隔符，接收方通过识别分隔符来区分不同的消息。
-
应用层协议设计：设计自定义的应用层协议，规定消息边界或消息结束标志，以便于上层应用能够正确解析接收到的数据流。
对于实时性强、需要严格按顺序处理每个数据包的应用，合理设计应用层协议来处理粘包问题是至关重要的。
3 进程协程线程
进程、协程和线程是计算机科学中用于执行并发任务的三种不同抽象概念：
-
进程（Process）：
- 进程是操作系统资源分配的基本单位，每个进程都有自己的独立地址空间（包括代码、数据、堆栈和其他系统资源），以及一个单独的进程控制块PCB（Process Control Block），记录了进程的状态信息。
- 操作系统能够同时调度多个进程在CPU上运行，通过时间片轮转等方式实现多任务并行处理的假象。进程间通信（IPC, Inter-Process Communication）需要通过专门的机制如管道、共享内存、消息队列等来完成。
-
线程（Thread）：
- 线程是进程中执行的实体，也称为轻量级进程。一个进程内可以包含多个线程，这些线程共享同一进程的地址空间（包括全局变量、文件描述符等），但每个线程有自己的栈、程序计数器（PC）和寄存器状态。
- 多线程可以在一个进程中并发执行，使得进程内部的多个任务能更有效地利用CPU资源，实现并行计算或提高响应速度。由于线程间的切换开销比进程小，所以多线程在很多场景下比多进程更高效。
-
协程（Coroutine）：
- 协程是一种用户态的轻量级线程，由程序自身而非操作系统内核直接进行调度。与线程相比，协程没有上下文切换的开销，因为它不涉及操作系统层面的调度。
- 协程允许在一个线程内并发地执行多个函数，每个函数都能在执行过程中保存自己的状态，并能在将来某个时刻恢复执行。这样，协程可以实现非阻塞式的异步编程模型，在IO密集型任务或者避免大量线程上下文切换开销的场景中有很好的性能表现。
- 在Python等语言中，协程可以通过
asyncio库或其他第三方库（如gevent或tornado中的协程）实现，并且使用关键字如async和await来编写异步代码。
总结起来，进程提供了操作系统级别的隔离性和资源管理；线程提供了进程内的并发执行，以减少资源创建开销并共享某些资源；而协程则是在单个线程内通过协作式调度实现的轻量级并发机制，它依赖于程序员定义的任务切换点，并且通常具有更高的执行效率和更简洁的编程模型。
4 跳表怎么实现
跳跃表（Skip List）是一种概率数据结构，它通过在原有的有序链表的基础上增加多级索引结构来提高查找、插入和删除操作的效率。跳跃表可以达到接近于平衡树的查询性能，但实现相对简单，并且在最坏情况下的时间复杂度为O(log N)。
以下是一个简化的跳跃表实现的基本步骤和关键点：
-
节点定义： 定义一个跳表节点类，每个节点包含以下几个部分：
- 值（value）：存储元素的实际值。
- 下一节点指针（next pointers）：每一层都有一个指向同层下一个节点的指针。
- 向下指针（down pointers）：除了最底层节点外，每层节点都有一个指向下一层相同位置节点的指针。
示例代码片段（Java或C++风格）：
Java1class SkipListNode{ 2 T value; 3 SkipListNode [] next; // 一个数组用于存储不同层级的下一个节点 4 SkipListNode down; // 指向下一层节点 5 6 SkipListNode(T value, int level) { 7 this.value = value; 8 // 初始化next数组和down指针 9 } 10} -
层次生成： 跳跃表的每一层都是一个有序链表，层数由随机算法决定。新插入节点时，根据一定的概率分布（如抛硬币）决定其应该出现在哪几层。
-
查找： 查找操作从最高层开始，沿着next指针遍历，如果当前节点的值大于目标值，则移动到下一个节点；否则，在同一层继续搜索。当遇到相等或无法向右移动时，向下一层级检查，直到找到目标值或到达最低层。
-
插入： 插入新节点时首先进行查找以确定插入位置，然后根据随机算法生成新的层级，并将新节点按照顺序插入到各层链表中。
-
删除： 删除操作类似查找，找到要删除的节点后，将其从所有包含它的层级链表中移除。
-
更新： 如果需要对已存在的元素进行更新（比如改变其排序依据），通常也是先删除旧节点再插入新节点。
下面是一个简化版的插入操作伪代码示例：
Python
1function insert(value):
2 newNode = createNode(value)
3 currentLevel = highestLevel()
4
5 while currentLevel >= 0:
6 updateNextPointers(newNode, currentLevel)
7 currentLevel -= 1
8
9 adjustMaxLevel(newNode.level) // 如果新节点层级比当前最大层级高，则更新最大层级
10
11function updateNextPointers(newNode, level):
12 predecessor = findPredecessorAtLevel(level, newNode.value)
13 newNode.next[level] = predecessor.next[level]
14 predecessor.next[level] = newNode实际编程实现时还需要处理细节，例如实现随机层级生成函数、查找前驱节点函数以及维护跳表的层级结构等。
5 go的调度
Go 语言的并发模型基于轻量级线程 Goroutine 和其独特的调度器设计。Goroutine 是 Go 中的用户级线程，创建和销毁的成本很低，并且可以在多个 OS 线程（M）上运行。Go 调度器的设计目标是实现高效、低延迟和高并发能力。
Go 调度器的主要组件包括：
-
Goroutine (G)：代表了执行单元，每个 Goroutine 包含一个函数调用栈。在 Go 中，通过
go关键字启动一个新的 Goroutine。 -
工作线程 (M)：与操作系统线程对应，负责实际的执行工作。每个 M 都有一个上下文（goroutine scheduler state）和一个指向当前正在运行的 G 的指针。M 会从全局队列或者关联的 P 中获取可运行的 G 来执行。
-
处理器 (P)：处理器代表逻辑处理器或核心，它是 M 和 G 之间的桥梁。每个 P 都有自己的本地任务队列，用于存放待执行的 Goroutine。系统中 P 的数量由
GOMAXPROCS环境变量决定，默认情况下等于可用 CPU 核心数。 -
全局队列：包含所有尚未分配给 P 的 Goroutine。当某个 P 的本地队列为空时，它可以从全局队列获取 Goroutine 执行。
调度流程概览：
- 当程序启动新的 Goroutine 时，首先会被放入全局队列或者某个 P 的本地队列。
- 如果没有空闲的 M，调度器会创建一个新的 OS 线程（M）来绑定一个闲置的 P 并开始执行队列中的 Goroutine。
- M 在执行完一个 Goroutine 后，会从自己的本地队列或其他 P 的队列中取出下一个 Goroutine 进行执行，或者将自己暂时闲置并等待更多的工作到来。
- 当 Goroutine 遇到阻塞操作（如 I/O）时，它会让出控制权，M 会切换到其他可以运行的 Goroutine，从而避免了因阻塞而浪费 CPU 资源的问题。
通过这种设计，Go 调度器能够有效利用多核CPU资源，快速进行 Goroutine 间的上下文切换，并保持较低的系统开销。
5 gostruct能不能比较？
在 Go 语言中，结构体（struct）是否可以直接比较取决于其包含的字段类型。以下是一些规则：
-
如果结构体的所有字段都是可比较的（比如整型、浮点型、字符串、其他结构体等，并且这些结构体也是可比较的），那么这个结构体就是可比较的，可以使用
==或!=进行比较。 -
但如果结构体中包含不可比较类型的字段，如：
- slice
- map
- function
- channel
- interface{} 类型（其中包含上述不可比较类型）
那么整个结构体就变得不可比较，不能直接用
==来判断两个结构体实例是否相等。 -
对于结构体指针，虽然它们所指向的结构体内容可能包含不可比较的字段，但指针本身是可比较的，可以用来比较两个指针是否指向同一个结构体实例。
-
不同类型的结构体不能直接进行数值比较，即使它们的字段完全相同。若要比较，必须先通过类型断言或显式转换为相同的类型，然后才能进行比较。当然，在转换之前需要确保两个结构体具有兼容的内存布局和字段顺序。
总结来说，Go 中的结构体能否比较主要看其成员变量是否都是可比较的类型，如果不是，则不能直接进行比较操作。
6 godefer（fordefer）
在 Go 语言中，defer 是用于延迟函数执行的关键字，它并不会直接与 for 循环一起使用形成一个特殊的语法结构如 fordefer。但是，你可以在 for 循环内部使用 defer 来确保在循环每次迭代结束时（或者在退出循环的代码块之前）执行某些操作。
例如，如果你在一个循环里打开了文件或数据库连接，并希望在每次迭代结束后都关闭它们，你可以这样做：
Go
1for _, file := range files {
2 f, err := os.Open(file)
3 if err != nil {
4 // 处理错误
5 continue
6 }
7 defer f.Close() // 在当前循环迭代结束时确保关闭文件
8
9 // 对文件f进行操作...
10}在这个例子中，defer f.Close() 将确保无论循环体内的代码如何运行（即使有 panic），在退出到下一次迭代前都会调用 f.Close() 关闭文件。
7 go select可以用于什么？
在Go语言中，select 关键字用于实现通道（channel）的多路复用，它能够阻塞等待多个通道操作中的任何一个完成。select 语句主要用于并发编程中处理多个通道的读写事件，类似于一个控制结构，当有任意一个case条件满足时执行相应的操作。
使用 select 的常见场景包括：
-
等待多个通道： 当程序需要同时监听多个通道，以便在任意一个通道准备好进行通信（即可以发送或接收数据）时立即执行相应操作。
-
避免死锁： 通过在多个通道操作和一个默认操作间选择，可以防止因为某个通道长时间不准备就绪而导致的程序挂起。
-
超时处理： 结合
time.After函数创建一个定时器通道，可以在等待其他通道的同时设置超时时间。 -
同步多个 goroutine： 在复杂的并发逻辑中，
select可以用来协调不同 goroutine 之间的通信。
一个简单的 select 示例：
Go
1ch1 := make(chan int)
2ch2 := make(chan string)
3
4go func() {
5 time.Sleep(1 * time.Second)
6 ch1 <- 1 // 向 ch1 发送整数
7}()
8
9go func() {
10 time.Sleep(2 * time.Second)
11 ch2 <- "hello" // 向 ch2 发送字符串
12}()
13
14for {
15 select {
16 case num := <-ch1:
17 fmt.Println("从 ch1 收到:", num)
18 case str := <-ch2:
19 fmt.Println("从 ch2 收到:", str)
20 }
21}在这个例子中，select 将会阻塞直到 ch1 或 ch2 中有任何一个通道可接收数据，然后执行对应的 case 分支。
8 context包的用途？
Go 语言中的 context 包主要用来在 Goroutine（协程）之间传播取消信号、 deadlines（截止时间）和请求相关的值。它是一个非常重要的工具，用于控制并协调服务间的并发操作，尤其是在涉及网络请求、数据库查询等可能需要长时间运行的任务时。
context 包的主要用途包括：
-
取消信号传递： 当父 goroutine 需要取消其派生的子 goroutine 中的某个操作时，可以通过 context 实现。当上下文被取消时，所有从该上下文派生出的子上下文也会立即感知到，并能够优雅地终止执行。
-
超时处理： 可以为操作设置一个截止时间，如果超过了这个时间，相关联的 context 就会被自动取消，从而使得依赖此 context 的任务也能及时停止。
-
资源管理： 当关联的请求或任务完成时，可以使用 context 来释放与之相关的资源，如关闭文件、释放网络连接等。
-
跨层级通信： 上下文可以携带请求范围内的元数据，这些信息可以在调用链中向下传递给多个层次的函数或服务，无需显式传递参数。
-
服务端并发控制： 在服务端处理大量并发请求时，每个请求都可以拥有独立的 context，从而确保服务器在接收到取消请求或者达到限制条件时，能够有效地管理和清理资源。
示例用法：
Go
1ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
2defer cancel() // 当函数退出时取消 context
3
4// 启动一个 goroutine 去执行耗时操作
5go func() {
6 select {
7 case result := <-doSomeWork(ctx):
8 fmt.Println("工作结果:", result)
9 case <-ctx.Done(): // 检查 context 是否已取消
10 fmt.Println("工作超时或被取消")
11 return
12 }
13}()
14
15// doSomeWork 函数应该接收 context 参数并在适当时候检查其 Done() 方法
16func doSomeWork(ctx context.Context) <-chan SomeResultType {
17 resultsCh := make(chan SomeResultType)
18
19 go func() {
20 if ctx.Err() == context.DeadlineExceeded { // 检查截止时间是否已过期
21 return
22 }
23
24 // 执行耗时操作...
25 result := calculateSomething()
26
27 select {
28 case resultsCh <- result: // 发送结果
29 case <-ctx.Done(): // 如果 context 被取消，则不发送结果直接退出
30 return
31 }
32 }()
33
34 return resultsCh
35}通过这样的方式，context 包提供了在复杂的并发场景中管理和控制goroutine行为的强大机制。
8 client如何实现长连接？
在客户端实现长连接（long-lived connection）通常指的是维持一个与服务器的持久连接，这样多个请求可以在同一个TCP连接上进行，而不需要为每个请求都新建一个连接。这种技术可以显著减少网络延迟和资源消耗，尤其是在HTTP/1.1中的Keep-Alive机制、WebSocket协议或者专门设计的长轮询（long polling）机制中。
以下是几种常见的长连接实现方式：
1. HTTP Keep-Alive
- HTTP/1.1 默认支持Keep-Alive，在一个HTTP响应完成后，连接不会立即关闭，而是保持一段时间以处理更多的请求。客户端可以通过设置
Connection: keep-alive头来明确要求服务器保持连接打开。 - 客户端代码在发送请求时通常无需特殊处理，只要HTTP库默认启用了Keep-Alive即可。
2. WebSocket
- WebSocket 是一种双向通信协议，提供全双工通信通道，允许客户端和服务端之间实时、低延迟的数据交换。一旦WebSocket握手成功建立，连接就会一直保持开放状态，直到客户端或服务器主动断开连接。
- 客户端代码需要通过WebSocket API创建并管理连接，例如在JavaScript中： Javascript
1var socket = new WebSocket("ws://example.com/ws"); 2socket.onopen = function(event) { 3 // 连接已建立 4}; 5socket.onmessage = function(event) { 6 // 收到服务器消息 7}; 8socket.onerror = function(error) { 9 // 处理错误 10}; 11socket.onclose = function(event) { 12 // 连接关闭 13};
3. 长轮询 (Long Polling)
- 在长轮询中，客户端发起一个HTTP请求，但服务器并不立即返回结果，而是等到有数据更新时才返回响应。然后客户端立即发出下一个请求，以此保持“伪”长连接。
- 客户端代码会定期或持续地发起HTTP请求，并在收到响应后再次发起新的请求： Javascript
1function longPoll() { 2 var xhr = new XMLHttpRequest(); 3 xhr.open('GET', '/long-polling-endpoint', true); 4 xhr.onreadystatechange = function() { 5 if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) { 6 // 处理服务器返回的数据 7 handleServerResponse(xhr.responseText); 8 // 立即开始下一次轮询 9 longPoll(); 10 } 11 }; 12 xhr.send(null); 13} 14 15longPoll(); // 启动长轮询
4. Server-Sent Events (SSE)
- Server-Sent Events (SSE) 是另一种从服务器向浏览器发送实时更新的技术，它基于HTTP长连接，服务器可以在单个不断开的连接上推送事件到客户端。
- 客户端使用EventSource对象订阅服务器的SSE流： Javascript
1var eventSource = new EventSource('/sse-endpoint'); 2eventSource.onmessage = function(event) { 3 // 处理服务器推送的消息 4 handleMessage(event.data); 5}; 6 7// 对于其他事件类型，如连接打开、关闭等，可以添加相应的监听器 8eventSource.addEventListener('open', function() {...}); 9eventSource.addEventListener('error', function() {...});
选择哪种方式取决于你的应用需求和技术栈。WebSocket提供了最直接的双向实时通信，而HTTP Keep-Alive和Server-Sent Events适合一方向为主的更新推送场景，长轮询则是一种跨平台兼容性较好的折衷方案。
9 go 主协程如何等其余协程完再操作
在Go语言中，主协程等待其余协程完成操作通常使用sync.WaitGroup这个同步原语。以下是一个示例：
Go
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5 "sync"
6)
7
8func worker(wg *sync.WaitGroup) {
9 defer wg.Done() // 当worker函数结束时，通知WaitGroup减少计数器
10
11 // 这里执行协程任务
12 fmt.Println("Worker is doing its job...")
13 // 假设这里是耗时操作
14}
15
16func main() {
17 var wg sync.WaitGroup // 创建一个WaitGroup实例
18
19 // 假设有5个协程需要并发执行
20 for i := 0; i < 5; i++ {
21 wg.Add(1) // 每启动一个协程前增加WaitGroup的计数器
22
23 go func() {
24 worker(&wg) // 在新创建的协程中执行worker函数
25 }()
26 }
27
28 // 等待所有已添加到WaitGroup的任务完成
29 wg.Wait()
30
31 fmt.Println("All goroutines have finished.")
32 // 主协程在这里继续执行后续的操作...
33}在这个例子中，每当启动一个新的goroutine（协程）去执行worker函数时，都会先调用wg.Add(1)来表示有一个新的工作单元开始。每个worker函数内部通过defer wg.Done()确保在函数退出时会减少WaitGroup的计数器。当wg.Wait()被调用时，主协程将阻塞直到WaitGroup的计数器归零，这意味着所有已添加的工作单元都已经完成了它们的任务。
10 slice，len，cap，共享，扩容
在Go语言中，slice（切片）是一种灵活的数据结构，它代表了一个数组的部分视图。切片包含三个核心属性：
- 指针：指向底层数组的起始元素地址。
- 长度（len）：表示当前切片所包含的元素个数，即从起始位置到末尾的有效元素数量。
- 容量（cap）：表示从切片的起始位置开始直到底层数组结束可以容纳的元素总数。这意味着，如果切片需要扩容，其现有容量是判断是否需要分配新数组的一个重要因素。
- len(s)：返回切片
s的长度，即有效元素的数量。 - cap(s)：返回切片
s的容量，即最多可容纳的元素数量，包括已有的和额外可用但未被使用的空间。
共享： 多个切片可以共享同一段底层数组，这意味着对一个切片的修改可能会影响到其他共享相同底层数组的切片。
扩容： 当向切片追加元素导致长度达到容量时，Go语言会自动进行扩容操作。扩容的具体策略是扩展到当前容量的两倍再加一定量（通常是一个最小值），以确保有足够空间容纳新增元素。扩容操作会创建一个新的更大的底层数组，并将原有切片的元素复制到新的数组中，之后更新原切片的指针、长度和容量信息。
例如：
Go
1s := make([]int, 0, 5) // 创建一个初始长度为0，容量为5的切片
2
3// 向切片添加元素直至超过容量
4for i := 0; i < 10; i++ {
5 s = append(s, i)
6}
7
8fmt.Println(len(s)) // 输出: 10 (因为现在有10个元素)
9fmt.Println(cap(s)) // 输出: 大于等于10（取决于扩容策略，实际可能是10或大于10）在这个例子中，随着我们不断地通过append函数添加元素，当达到容量5后，切片将会被扩容，以便能够继续添加更多的元素。
收起
go slice 扩容策略
Go语言中的切片在需要扩容时，其具体的扩容策略是这样的：
-
初始容量：当你创建一个新的切片或者使用
make函数初始化一个切片时，可以指定初始的长度和容量。如果没有指定容量，则会根据长度自动分配合适的容量。 -
第一次扩容：如果初始时未指定容量或容量较小（如0），当首次通过
append操作导致容量不足时，切片将至少扩容到10个元素的容量。 -
后续扩容：一旦切片的长度达到了它的当前容量，Go语言会尝试按照以下规则扩容：
- 新容量通常是旧容量的两倍。
- 如果两倍于当前容量仍然不足以容纳新添加的元素，则新容量会增加到足以容纳所有要添加的元素。
具体来说，扩容后的新容量 newCap 计算方式为：
Go
1if cap < 1024 {
2 newCap = 2 * cap + min(10, cap) // 当前容量小于1024时，扩容至原来的2倍再加10（如果10大于cap则按cap）
3} else {
4 newCap = 1.25 * cap // 当前容量大于等于1024时，扩容至原来的1.25倍
5}请注意，上述描述是一种常见的实现策略，并非Go语言规范中规定的细节，实际的扩容算法可能因Go版本而有所差异。但无论如何，Go语言总是试图以尽可能高效的方式进行切片扩容，尽量减少内存分配次数和数据复制的成本。
11 map如何顺序读取？
在Go语言中，map（映射）是无序的数据结构，其内部实现不保证元素的迭代顺序与插入顺序一致，甚至在不同编译器版本或运行时环境下可能会有差异。因此，直接通过for range遍历map无法按特定顺序读取。
若要按照特定顺序（如升序、降序或其他自定义顺序）读取map中的键值对，你可以采取以下步骤：
- 将map的所有键提取到一个切片（slice）中。
- 对这个切片进行排序，可以使用
sort包中的函数来实现升序或降序排列。 - 遍历排序后的切片，并根据每个键从原始map中获取对应的值。
下面是一个简单的示例，展示如何按照升序顺序读取map：
Go
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5 "sort"
6)
7
8func main() {
9 // 假设我们有一个map
10 m := map[int]string{
11 4: "four",
12 1: "one",
13 3: "three",
14 2: "two",
15 }
16
17 // 创建一个空切片用来存储map的key
18 keys := make([]int, 0, len(m))
19
20 // 将所有key添加到切片中
21 for k := range m {
22 keys = append(keys, k)
23 }
24
25 // 对切片进行排序
26 sort.Ints(keys)
27
28 // 按照排序后的key顺序读取并打印map的键值对
29 for _, k := range keys {
30 fmt.Printf("Key: %d, Value: %s\n", k, m[k])
31 }
32}这段代码首先将map的所有键存入一个整数切片中，然后对其进行排序，最后按照排序后切片的顺序访问map的键值对。这样就能确保每次执行都能得到相同顺序的输出结果。
12 实现set
在Go语言中，标准库并没有提供一个名为set的内置数据结构。然而，我们可以使用map来模拟一个集合（Set），因为map的键集合具有唯一性，并且查找速度快。下面是一个简单的示例，展示了如何用map实现一个基础的整数集合：
Go
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5)
6
7// IntSet 使用map[int]bool实现一个整数集合
8type IntSet map[int]bool
9
10// NewIntSet 创建一个新的空整数集合
11func NewIntSet() IntSet {
12 return make(IntSet)
13}
14
15// Add 向集合中添加一个元素
16func (s IntSet) Add(value int) {
17 s[value] = true
18}
19
20// Remove 从集合中移除一个元素
21func (s IntSet) Remove(value int) {
22 delete(s, value)
23}
24
25// Contains 检查集合中是否包含指定元素
26func (s IntSet) Contains(value int) bool {
27 _, ok := s[value]
28 return ok
29}
30
31// Union 计算两个集合的并集
32func (s IntSet) Union(other IntSet) IntSet {
33 result := NewIntSet()
34 for k := range s {
35 result.Add(k)
36 }
37 for k := range other {
38 result.Add(k)
39 }
40 return result
41}
42
43// Intersection 计算两个集合的交集
44func (s IntSet) Intersection(other IntSet) IntSet {
45 result := NewIntSet()
46 for k := range s {
47 if other.Contains(k) {
48 result.Add(k)
49 }
50 }
51 return result
52}
53
54func main() {
55 set1 := NewIntSet()
56 set1.Add(1)
57 set1.Add(2)
58 set1.Add(3)
59
60 set2 := NewIntSet()
61 set2.Add(2)
62 set2.Add(3)
63 set2.Add(4)
64
65 fmt.Println("Set1:", set1)
66 fmt.Println("Set2:", set2)
67
68 union := set1.Union(set2)
69 fmt.Println("Union:", union)
70
71 intersection := set1.Intersection(set2)
72 fmt.Println("Intersection:", intersection)
73}上述代码定义了一个名为IntSet的类型，它基于map[int]bool实现。这里提供了添加、删除和检查元素存在性的方法，以及计算集合之间并集和交集的方法。
如果你需要支持其他类型的集合，只需将int替换为所需的类型即可。
13 实现消息队列（多生产者，多消费者） go
在Go语言中，实现一个消息队列（多生产者、多消费者模型）可以利用channel的并发特性。以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个基础的消息队列系统：
Go
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5 "sync"
6)
7
8// Message 定义消息结构体
9type Message struct {
10 Data interface{}
11}
12
13// MessageQueue 消息队列定义，使用channel和互斥锁保证线程安全
14type MessageQueue struct {
15 queue chan Message
16 closing chan bool
17 mutex *sync.Mutex
18}
19
20// NewMessageQueue 创建一个新的消息队列实例
21func NewMessageQueue(capacity int) *MessageQueue {
22 return &MessageQueue{
23 queue: make(chan Message, capacity),
24 closing: make(chan bool),
25 mutex: &sync.Mutex{},
26 }
27}
28
29// Produce 生产者函数，向队列中发送消息
30func (mq *MessageQueue) Produce(data interface{}) error {
31 mq.mutex.Lock()
32 defer mq.mutex.Unlock()
33
34 select {
35 case mq.queue <- Message{Data: data}:
36 return nil
37 case <-mq.closing:
38 return fmt.Errorf("Message queue is closed")
39 }
40}
41
42// Consume 消费者函数，从队列中接收消息
43func (mq *MessageQueue) Consume(consumerFunc func(interface{})) {
44 for {
45 select {
46 case msg, ok := <-mq.queue:
47 if !ok {
48 return // 队列关闭，退出消费者
49 }
50 consumerFunc(msg.Data)
51 case <-mq.closing:
52 return // 接收到关闭信号，退出消费者
53 }
54 }
55}
56
57// Close 关闭消息队列，不再接收新的消息并通知所有消费者退出
58func (mq *MessageQueue) Close() {
59 close(mq.queue)
60 close(mq.closing)
61}
62
63func main() {
64 // 创建一个容量为10的消息队列
65 messageQueue := NewMessageQueue(10)
66
67 // 启动两个消费者
68 var wg sync.WaitGroup
69 wg.Add(2)
70 go func() {
71 defer wg.Done()
72 messageQueue.Consume(func(data interface{}) {
73 fmt.Printf("Consumer 1 received: %v\n", data)
74 })
75 }()
76 go func() {
77 defer wg.Done()
78 messageQueue.Consume(func(data interface{}) {
79 fmt.Printf("Consumer 2 received: %v\n", data)
80 })
81 }()
82
83 // 发送一些消息
84 for i := 0; i < 20; i++ {
85 messageQueue.Produce(i)
86 }
87
88 // 等待所有消息消费完毕后关闭队列
89 wg.Wait()
90 messageQueue.Close()
91}这个例子中的MessageQueue类型使用了一个带缓冲的channel作为消息队列，并用一个互斥锁来确保在多个生产者同时操作时的安全性。它还提供了一个关闭通道，以便通知所有消费者队列即将关闭。
注意：实际应用中，你可能还需要处理更复杂的逻辑，比如超时、重试、消息确认等。此外，这个简单的实现并未实现公平消费，即消费者间的负载均衡需要进一步优化以确保每个消费者都有机会获取到消息
14 大文件排序
对于大文件排序，当文件的数据量超过内存大小时，无法一次性加载到内存进行排序。这时通常采用外排序的方法，它包括多个阶段：
-
划分阶段：
- 将大文件分割成若干个子文件，每个子文件的大小适中，能够被一次性读入内存。
- 对每个子文件分别在内存中进行排序，并将排序后的结果写回磁盘，形成多个有序的中间文件。
-
归并阶段：
- 通过多路归并排序（例如二路、四路或更多路）来合并这些中间文件。
- 打开所有中间文件，每次从每个文件中读取最小的一个记录（或者使用多级比较树实现），并将这些最小记录放入新的临时文件中，保持新文件内部有序。
- 重复此过程直到所有的记录都被归并到新的有序文件中。
-
优化策略：
- 在实际操作中，为了减少磁盘I/O和提高效率，可以尝试增大单个子文件的大小，使其尽可能接近但不超过可用内存限制，同时确保每个子文件内部能高效排序。
- 使用适当的外部存储机制，如缓冲区技术以减少磁盘访问次数。
-
现代大数据处理框架中的大文件排序：
- 在Hadoop MapReduce或Spark等分布式计算框架中，数据会被分片分布在集群节点上，各个节点独立对本地数据进行排序，然后在reduce阶段利用网络通信进行全局排序，这种情况下不再需要直接手动管理外排序过程。
-
特别算法：
- Z-Tree是一种理论上可以达到线性时间复杂度的大数据排序算法，但是其具体实现细节和适用场景可能较为特殊，并非所有情况下的首选方案。
总之，处理大文件排序的核心在于合理划分任务、充分利用内存资源以及有效组织归并过程。在编程实践中，根据具体的环境和技术栈选择合适的工具和方法
15 基本排序，哪些是稳定的
在各种基本排序算法中，以下是一些稳定排序算法的例子：
- 冒泡排序（Bubble Sort）
- 插入排序（Insertion Sort）
- 归并排序（Merge Sort）
- 堆积排序的变种——稳定的优先队列实现的堆排序（通常原始版本的堆排序不保证稳定性）
不稳定的排序算法包括：
- 选择排序（Selection Sort）
- 快速排序（Quicksort）
- 原始版本的堆排序（Heapsort）
稳定排序算法的特点是当两个元素相等时，在排序过程中不会改变它们原有的相对顺序。对于需要保持相同元素原有相对位置不变的应用场景，稳定排序算法是更合适的选择。
插入排序
package main
import (
"fmt"
)
// insertionSort 函数对整数切片进行插入排序
func insertionSort(arr []int) {
for i := 1; i < len(arr); i++ {
key := arr[i]
j := i - 1
// 将大于key的元素向后移动
for j >= 0 && arr[j] > key {
arr[j+1] = arr[j]
j--
}
arr[j+1] = key // 插入key到正确的位置
}
}
func main() {
nums := []int{54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20}
fmt.Println("Before sorting:", nums)
insertionSort(nums)
fmt.Println("After sorting:", nums)
}
16 归并排序
归并排序在Go语言中的实现通常包括两个步骤：分割（divide）和合并（conquer）。以下是使用递归方式实现的归并排序算法：
Go
1package main
2
3import (
4 "fmt"
5)
6
7// merge函数将两个已排序切片合并成一个大的有序切片
8func merge(left, right []int) []int {
9 result := make([]int, 0, len(left)+len(right))
10
11 for len(left) > 0 && len(right) > 0 {
12 if left[0] < right[0] {
13 result = append(result, left[0])
14 left = left[1:]
15 } else {
16 result = append(result, right[0])
17 right = right[1:]
18 }
19 }
20
21 if len(left) > 0 {
22 result = append(result, left...)
23 } else if len(right) > 0 {
24 result = append(result, right...)
25 }
26
27 return result
28}
29
30// 归并排序主函数
31func mergeSort(arr []int) []int {
32 // 基线条件，当数组长度小于等于1时，已经有序
33 if len(arr) <= 1 {
34 return arr
35 }
36
37 // 找到中间索引进行分割
38 mid := len(arr) / 2
39 // 分别对左半部分和右半部分进行递归排序
40 left := mergeSort(arr[:mid])
41 right := mergeSort(arr[mid:])
42
43 // 合并已排序的左右两部分
44 return merge(left, right)
45}
46
47func main() {
48 nums := []int{54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20}
49 fmt.Println("Before sorting:", nums)
50 sortedNums := mergeSort(nums)
51 fmt.Println("After sorting:", sortedNums)
52}这段代码首先定义了一个merge函数，用于合并两个已排序的切片。然后定义了mergeSort函数，该函数通过递归将输入数组一分为二，直到每个子数组只剩下一个元素（基线条件），然后调用merge函数将结果合并。这样确保了最终得到的是整个数组的有序版本。
17 httpget跟head
在HTTP协议中，GET和HEAD是两种不同的请求方法，它们主要的区别在于服务器对它们的响应内容：
-
HTTP GET：
GET是最常见的HTTP方法，用于请求指定资源。当客户端发起一个GET请求时，它期望从服务器获取资源的内容，并且通常这些资源是可读的。- 服务器响应GET请求时会返回该资源的数据，以及可能包含的状态码、响应头部信息等。
- GET请求的结果通常是可见的，比如网页、图片或其他类型的数据。
-
HTTP HEAD：
HEAD方法与GET非常相似，但它仅请求响应头部信息而不包括资源的实际内容。- 当你使用HEAD请求一个URL时，服务器只返回HTTP头部信息，不返回请求URI所标识的资源的实体部分（即主体数据）。
- 这种方法常用于检查某个资源是否存在、验证其更新时间（Last-Modified或ETag）、查看响应头中的元数据信息等，而无需传输整个文件内容，从而节省带宽。
总结来说，GET请求用于获取完整资源内容，而HEAD请求用于获取资源的相关元信息，不获取实际资源本身。
18 http401,403
在HTTP协议中，状态码401 Unauthorized和403 Forbidden都是服务器响应客户端请求时表示访问受限的错误代码。
-
HTTP 401 Unauthorized：
- 当服务器返回401状态码时，意味着客户端尝试访问受保护的资源，但没有提供有效的身份验证凭据或者提供的凭据未通过服务器的验证。
- 通常，服务器会随这个响应一起发送一个WWW-Authenticate头部信息，指示客户端需要哪种类型的认证机制（例如，基本认证、摘要认证等）来获取授权。
-
HTTP 403 Forbidden：
- 状态码403 Forbidden则表示客户端可能已成功进行了身份验证，但是由于某种原因服务器拒绝了该请求，即客户端当前没有权限访问指定的资源。
- 这种情况可能是由于用户账号权限不足、文件或目录禁止访问、网站防火墙或访问控制列表设置等原因造成的。
简而言之：
- 401 Unauthorized：你还没登录或者你的凭证无效。
- 403 Forbidden：你可能已经登录了，但你没有足够的权限访问那个特定的资源。