括号匹配import java.util.Stack;public class BracketMatching {    public static boolean isBracketMatching(String str) {        Stack<Character> stack = new Stack<>(); // 创建一个栈用于存储左括号        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {            char ch = str.charAt(i);            if (ch == '(' || ch == '[' || ch == '{') { // 如果是左括号，则入栈                stack.push(ch);            } else if (ch == ')' || ch == ']' || ch == '}') { // 如果是右括号                if (stack.isEmpty()) { // 如果栈为空，说明没有与之匹配的左括号，返回false                    return false;                }                char top = stack.pop(); // 弹出栈顶元素                // 判断右括号与栈顶元素是否匹配                if ((ch == ')' && top != '(') || (ch == ']' && top != '[') || (ch == '}' && top != '{')) {                    return false; // 不匹配，返回false                }            }        }        return stack.isEmpty(); // 如果栈为空，说明所有括号都匹配成功，返回true；否则返回false    }    public static void main(String[] args) {        String str1 = "((()))";        String str2 = "([{}])";        String str3 = "({[}])";        System.out.println(isBracketMatching(str1));  // true        System.out.println(isBracketMatching(str2));  // true        System.out.println(isBracketMatching(str3));  // false    }}面经专栏直通车面经专栏下载遍历二叉搜索树// 定义二叉树节点类class TreeNode {    int val;    TreeNode left;    TreeNode right;    public TreeNode(int val) {        this.val = val;    }}public class BSTTraversal {    // 中序遍历二叉搜索树    public static void inorderTraversal(TreeNode root) {        if (root == null) {            return;        }        inorderTraversal(root.left); // 递归遍历左子树        System.out.print(root.val + " "); // 输出当前节点的值        inorderTraversal(root.right); // 递归遍历右子树    }    // 前序遍历二叉搜索树    public static void preorderTraversal(TreeNode root) {        if (root == null) {            return;        }        System.out.print(root.val + " "); // 输出当前节点的值        preorderTraversal(root.left); // 递归遍历左子树        preorderTraversal(root.right); // 递归遍历右子树    }    // 后序遍历二叉搜索树    public static void postorderTraversal(TreeNode root) {        if (root == null) {            return;        }        postorderTraversal(root.left); // 递归遍历左子树        postorderTraversal(root.right); // 递归遍历右子树        System.out.print(root.val + " "); // 输出当前节点的值    }    public static void main(String[] args) {        // 构建一个二叉搜索树        TreeNode root = new TreeNode(4);        root.left = new TreeNode(2);        root.right = new TreeNode(6);        root.left.left = new TreeNode(1);        root.left.right = new TreeNode(3);        root.right.left = new TreeNode(5);        root.right.right = new TreeNode(7);        System.out.print("Inorder traversal: ");        inorderTraversal(root); // 中序遍历        System.out.println();        System.out.print("Preorder traversal: ");        preorderTraversal(root); // 前序遍历        System.out.println();        System.out.print("Postorder traversal: ");        postorderTraversal(root); // 后序遍历        System.out.println();    }}给定一组非负整数，求能拼接成的最大整数。import java.util.Arrays;import java.util.Comparator;public class MaxNumber {    public static String largestNumber(int[] nums) {        // 将整数数组转换为字符串数组        String[] strNums = new String[nums.length];        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {            strNums[i] = String.valueOf(nums[i]);        }        // 自定义比较器，用于比较两个字符串的拼接结果        Comparator<String> comparator = new Comparator<String>() {            @Override            public int compare(String s1, String s2) {                String order1 = s1 + s2;                String order2 = s2 + s1;                return order2.compareTo(order1); // 降序排列            }        };        // 使用自定义比较器对字符串数组进行排序        Arrays.sort(strNums, comparator);        // 如果排序后的数组第一个元素是0，则直接返回"0"        if (strNums[0].equals("0")) {            return "0";        }        // 拼接排序后的字符串数组        StringBuilder sb = new StringBuilder();        for (String str : strNums) {            sb.append(str);        }        return sb.toString();    }    public static void main(String[] args) {        int[] nums = {10, 2, 5, 9, 23};        String result = largestNumber(nums);        System.out.println("最大整数：" + result);    }}Java语言和C语言有哪些区别？编程范式：C语言是一种过程式编程语言，而Java语言是一种面向对象编程语言。Java语言基于类和对象的概念，支持封装、继承和多态等面向对象的特性。内存管理：C语言需要手动管理内存，包括分配和释放内存。而Java语言使用垃圾回收机制，自动管理内存，开发者不需要显式地进行内存管理。平台依赖性：C语言是一种编译型语言，编写的程序需要针对特定的操作系统和硬件平台进行编译。而Java语言是一种跨平台的语言，通过Java虚拟机（JVM）实现了平台无关性，Java程序可以在不同的操作系统上运行。异常处理：C语言使用错误码来处理异常情况，开发者需要手动检查错误码并进行相应的处理。Java语言引入了异常处理机制，通过try-catch-finally语句块来捕获和处理异常，使得代码更加清晰和可读。标准库和生态系统：C语言的标准库相对较小，提供了基本的输入输出、字符串处理等功能。Java语言拥有丰富的标准库和第三方库，提供了大量的API和工具，涵盖了各种领域，方便开发者进行开发。编译和执行方式：C语言通过编译器将源代码编译成机器码，然后直接执行。而Java语言通过编译器将源代码编译成字节码，然后在JVM上执行字节码。RPC了解吗？RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）。RPC是一种通信协议，用于不同计算机之间的远程通信。它允许一个计算机程序调用另一个计算机上的函数或方法，就像调用本地函数一样，隐藏了底层网络通信的细节。在RPC中，通信的两端分别是客户端和服务器。客户端发起一个远程调用请求，服务器接收请求并执行相应的操作，然后将结果返回给客户端。RPC框架负责处理底层的网络通信、序列化和反序列化等细节，使得远程调用过程对开发者透明。常见的RPC框架包括Dubbo、gRPC、Thrift等。RPC的优点包括：简化分布式系统开发：RPC隐藏了底层通信细节，使得开发者可以像调用本地函数一样调用远程函数，简化了分布式系统的开发。提高系统性能：RPC可以将计算任务分布到不同的服务器上，充分利用资源，提高系统的并发性和性能。提高系统可扩展性：通过RPC，可以将系统拆分成多个服务，每个服务可以独立部署和扩展，提高系统的可扩展性。介绍常用的Linux命令？ls：列出目录内容。cd：切换当前工作目录。pwd：显示当前工作目录的路径。mkdir：创建新目录。rm：删除文件或目录。cp：复制文件或目录。mv：移动文件或目录，也可用于重命名文件或目录。cat：显示文件内容。grep：在文件中搜索指定的模式。chmod：修改文件或目录的权限。Linux中如果出现了CPU满载，如何排查问题？当Linux系统出现CPU满载的情况时，可以按照以下步骤进行问题排查：使用top命令查看系统当前的进程和CPU占用情况。按下Shift + P按CPU使用率排序进程，观察哪些进程占用了较高的CPU资源。使用ps命令结合top命令的结果，获取更详细的进程信息。例如，ps auxf可以显示所有进程的详细信息，包括进程ID、CPU使用率等。使用htop命令代替top命令，它提供了更友好的交互式界面，可以更方便地查看和管理进程。使用pidstat命令监测特定进程的CPU使用情况。例如，pidstat -p <进程ID> -u 1可以每秒钟显示指定进程的CPU使用情况。使用iotop命令查看磁盘I/O情况，因为高磁盘I/O可能导致CPU负载升高。使用sar命令查看系统的历史性能数据，例如，sar -u可以显示CPU使用率的历史数据。使用strace命令追踪进程的系统调用，以确定是否有异常的系统调用导致CPU满载。检查系统日志文件，如/var/log/messages、/var/log/syslog等，查找异常或错误信息。如果有可疑的进程或服务，可以尝试重启它们，或者使用kill命令终止它们。如果以上方法无法解决问题，可以考虑使用性能分析工具，如perf、strace、gdb等，对进程进行更深入的分析和调试。介绍一下 堆 这个数据结构？堆（Heap）是一种特殊的树状数据结构，它满足以下两个主要性质：堆是一个完全二叉树（Complete Binary Tree）：除了最底层外，其他层的节点都是满的，且最底层的节点都靠左排列。堆中每个节点的值都必须满足堆的性质：对于最大堆（Max Heap），父节点的值大于或等于其子节点的值；对于最小堆（Min Heap），父节点的值小于或等于其子节点的值。堆通常用于实现优先队列（Priority Queue）和堆排序（Heap Sort）等算法。堆可以分为最大堆和最小堆两种类型：最大堆：父节点的值大于或等于其子节点的值。根节点是堆中的最大值。最小堆：父节点的值小于或等于其子节点的值。根节点是堆中的最小值。堆的主要操作包括插入和删除操作：插入操作：将一个新元素插入到堆中，保持堆的性质不变。删除操作：删除堆中的根节点，并保持堆的性质不变。堆的插入和删除操作的时间复杂度都是O(log n)，其中n是堆中元素的个数。堆的应用场景包括：优先队列：堆可以用于实现高效的优先队列，根据优先级获取最大或最小元素。堆排序：堆排序是一种基于堆的排序算法，具有稳定的时间复杂度O(n log n)。求Top K问题：通过维护一个大小为K的最小堆或最大堆，可以高效地求解Top K大或Top K小的元素。图算法：堆可以用于实现Dijkstra算法、Prim算法等图算法中的优先级队列。动态链接库和静态链接库的区别？动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）和静态链接库（Static Link Library）是两种常见的库文件形式，它们在链接和加载方式上有以下区别：链接方式：静态链接库：在编译时将库的代码和应用程序的代码合并成一个可执行文件。链接器将库的代码复制到应用程序中，生成一个独立的可执行文件。应用程序与库的代码是静态链接的关系。动态链接库：在编译时只将库的引用信息记录在可执行文件中，而不将库的代码复制到应用程序中。在运行时，操作系统动态加载并链接库的代码，使得多个应用程序可以共享同一个库文件。文件大小：静态链接库：库的代码被完整地复制到每个应用程序中，因此每个应用程序都包含了库的完整代码，导致应用程序的文件大小较大。动态链接库：多个应用程序可以共享同一个库文件，因此每个应用程序只需要记录库的引用信息，导致应用程序的文件大小较小。内存占用：静态链接库：每个应用程序都包含了库的完整代码，因此在内存中会有多份库的代码副本，导致内存占用较高。动态链接库：多个应用程序共享同一个库文件，库的代码只需要加载一次，多个应用程序共享同一份库的代码，因此在内存中的占用较少。更新和维护：静态链接库：如果库的代码发生更新，需要重新编译和链接应用程序，将新的库代码合并到应用程序中。动态链接库：如果库的代码发生更新，只需要替换库文件即可，不需要重新编译和链接应用程序。介绍一下动态规划的思想？上楼梯问题了解吗？用了动态规划和暴力时间复杂度分别是多少？动态规划（Dynamic Programming）是一种解决多阶段决策问题的优化方法，它将问题分解为多个子问题，并通过保存子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。动态规划的基本思想是：将原问题分解为若干个子问题，先求解子问题的解，然后利用子问题的解构建原问题的解。通过保存子问题的解，避免重复计算，从而减少时间复杂度。上楼梯问题是动态规划中的一个经典问题。假设有n个台阶，每次可以走1步或2步，问有多少种不同的方式可以爬到楼顶。使用动态规划解决上楼梯问题的思路如下：定义状态：设dp[i]表示爬到第i个台阶的不同方式数。状态转移方程：由于每次可以走1步或2步，所以到达第i个台阶的方式数等于到达第i-1个台阶的方式数加上到达第i-2个台阶的方式数，即dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]。初始条件：dp[0] = 1，dp[1] = 1，表示到达第0个台阶和第1个台阶的方式数都为1。计算顺序：从小到大计算dp[i]，直到计算到dp[n]，即到达第n个台阶的方式数。使用暴力方法解决上楼梯问题的思路如下：枚举所有可能的方式，对于每一种方式，计算到达楼顶的路径数。递归地计算每一种方式的路径数，直到到达楼顶。统计所有方式的路径数之和。动态规划解决上楼梯问题的时间复杂度为O(n)，因为需要计算从第2个台阶到第n个台阶的方式数，每个台阶只需要计算一次。暴力方法解决上楼梯问题的时间复杂度为O(2^n)，因为需要枚举所有可能的方式，每个台阶都有两种选择。什么是稳定排序？稳定排序（Stable Sorting）是指在排序算法中，如果两个元素的比较结果相等，那么它们在排序后的结果中的相对位置保持不变。换句话说，如果在排序前，元素A在元素B的前面，且A与B的值相等，那么在排序后，A仍然在B的前面。稳定排序的特点是能够保持相等元素的相对顺序，这在某些应用场景中非常重要。例如，当需要按照多个条件进行排序时，稳定排序可以确保先按照第一个条件排序，再按照第二个条件排序，而不会打乱第一个条件的顺序。常见的稳定排序算法有冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序等。这些算法在排序过程中会考虑元素的相对位置，以保持排序的稳定性。相对应的，非稳定排序（Unstable Sorting）是指在排序算法中，如果两个元素的比较结果相等，它们在排序后的结果中的相对位置可能会发生变化。非稳定排序算法在排序过程中可能会打乱相等元素的相对顺序。在选择排序算法时，如果需要保持相等元素的相对顺序，就应选择稳定排序算法。否则，如果相等元素的相对顺序不重要，可以选择非稳定排序算法，它们通常具有更高的性能。图片分片上传的逻辑是什么？图片分片上传是一种将大文件分割成多个小片段进行上传的策略，以提高上传效率和稳定性。其基本逻辑如下：客户端将待上传的图片文件进行分片切割，将文件分割成多个固定大小的片段（chunk）。客户端按照一定的顺序将这些分片依次上传到服务器端。可以使用HTTP协议的POST请求或其他上传协议进行分片上传。服务器端接收到每个分片后，将其暂存到临时存储区，通常是磁盘或内存。当所有分片都上传完成后，服务器端根据上传的顺序将这些分片进行合并，还原成完整的图片文件。完整的图片文件可以进行进一步的处理，如存储到数据库或文件系统中，或进行其他业务逻辑操作。在图片分片上传的过程中，还需要考虑以下几个方面的逻辑：分片大小：需要根据实际情况确定每个分片的大小，通常根据网络环境和服务器性能进行调整，以保证上传效率和稳定性。分片顺序：客户端需要按照一定的顺序上传分片，通常是从第一个分片开始，依次上传到最后一个分片。分片校验：客户端可以对每个分片进行校验，例如计算分片的哈希值，以确保分片的完整性和准确性。断点续传：如果上传过程中出现网络中断或其他异常情况，客户端可以记录已上传的分片信息，下次继续上传时可以从断点处继续上传，以实现断点续传的功能。通过图片分片上传的方式，可以有效地处理大文件的上传，提高上传效率和稳定性，并且可以灵活控制上传过程，适应不同的网络环境和服务器条件。如何用消息队列做削峰填谷的？使用消息队列可以有效地实现削峰填谷的目标，具体的实现方式如下：创建消息队列：选择合适的消息队列系统，如RabbitMQ、Kafka等，并创建相应的消息队列。发送消息：将需要处理的任务或请求转化为消息，并发送到消息队列中。这些消息可以包含任务的相关信息，如任务类型、参数等。消费消息：编写消费者程序，从消息队列中获取消息，并进行相应的处理。消费者可以根据业务需求进行扩展，可以是单个消费者或多个消费者。控制消费速率：通过控制消费者的数量和处理速度，来控制任务的处理速度。可以动态调整消费者的数量，根据实际情况增加或减少消费者的数量。峰值处理：当任务量激增时，消息队列可以暂时存储大量的消息，而不会导致系统负载过高。消费者按照自身的处理能力逐步消费消息，避免了系统的峰值压力。谷值填充：当任务量减少时，消息队列中的消息可以被逐步消费，保证系统的资源得到充分利用，避免了资源的浪费。异步处理：通过消息队列的异步特性，可以将任务的处理与请求的接收解耦。请求可以快速响应，而任务的处理可以在后台进行，提高系统的响应速度和吞吐量。通过使用消息队列进行削峰填谷，可以平滑处理系统的高峰期和低谷期，提高系统的稳定性和可伸缩性。同时，消息队列还可以提供消息持久化、消息重试等功能，增加系统的可靠性和容错性。出处：Zyccccccc