这些Java基础知识，诸佬们都还记得嘛(学习，复习，面试都可)

2年前 (2022) 程序员胖胖胖虎阿

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前言：这周还好，在公司没有前几周忙。最近又面试了一家公司，一不小心投了简历没想到让面试了，以下是问到的面试题，之前有记录过的此处就不记录了，问的项目问题也不展示了，毕竟做的项目都不一样。希望能帮到各位想要找工作或者提高自己的小伙伴儿们，如果有什么需要改进的地方，还请大佬不吝赐教🤞🤞
小威在此先感谢诸佬了👏👏
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🏠个人主页：小威要向诸佬学习呀
🧑个人简介：大家好，我是小威，一个想要与大家共同进步的男人😉😉
目前状况🎉：目前大二，在一家满意的公司实习👏👏

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💕欢迎大家：这里是CSDN，我总结知识的地方，欢迎来到我的博客，我亲爱的大佬😘

牛客部分使用反馈，个人感觉还不错，帮我找到了心仪的公司，希望各位伙伴儿们通过它也能提高不少🥂🥂🥂

以下正文开始

文章目录

🍣SQL语句是如何优化的
🍱串行，并行，和并发的区别
🥩字节流和字符流有什么区别
🍤Spring的AOP如何理解
🍛抽象类与接口的区别
🍖B+树为什么优于B树
🦪常见的状态码有哪些
🍹最接近的三数之和

🍣SQL语句是如何优化的

在where，orderby查询优化涉及到的字段上建立索引，避免全局扫描；
书写语句时，应列出具体的字段，尽量不用 “*” 代替，否则影响执行效率；
在使用组合索引时，应遵循最左匹配原则，比如组合索引为a，b，c时，在执行语句where b=1 and a=1时，此时会走索引，因为MySQL内部会自动优化为a=1 and b=1；然而执行语句where b=1 and c=1 时，此时不会走索引，不符合最左匹配原则，而且当子句为where a=1 and b > 1 and c=1时，此时只有a和b走索引，c不走索引，因此在保证使用最左匹配原则的基础上，范围查询between，>,<,like尽量不要使用；
应避免在有大量字段重复值的字段上建立索引，比如性别sex，年龄age等，即使创建了索引，用处也不是很大；
尽量避免在where子句后面的字段进行一些判断。如：大于>，小于<， !=，null值判断(where name is null)，in 和 not in 等，也要尽量避免在where 子句中使用 or 来连接条件，这些都可能会导致在查询时不走索引而进行全局扫描。
索引虽然能大大增加我们的执行效率，但过多的索引会占用内存，因此在设计索引时要考虑在经常用到的字段上建立索引；
尽量不要在where后面的子句中对字段进行运算，函数等操作，这可能导致数据库走全局扫描；
尽量不要在经常变化的字段上建立索引；
在创建字符型字段时，应尽量用可变长度类型varchar代替char，这样可以内存空间可以保障，搜索效率也会变高；
可以使用explain关键字来分析在查询等操作时是否走了索引，走了哪些索引，以及索引类型等，能够帮助我们改进SQL语句。

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🍱串行，并行，和并发的区别

串行是指如果有多个任务需要执行，先执行一个任务，等待该任务完成后，再执行另一个任务，两个任务执行的时间不会发生重叠。
串行比较好理解，接下来解释一些并发和并行。
并发概念：是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。（两个或多个事件在同一时间间隔内发生，这些事情宏观上是同时发生的，但微观上是交替发生的）
而并行是指：两个或多个事件在同一时刻同时发生

两者区别

概念不同
并发：并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生
并行：并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生。

侧重点不同
并发侧重于在同一实体上
并行：并行侧重于在不同实体上

处理不同
并发：并发在一台处理器上“同时”处理多个任务。
并行：并行在多台处理器上同时处理多个任务

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🥩字节流和字符流有什么区别

1.两者组成不同
字节流是由字节组成的，而字符流是由字符组成的。
2.两者结尾不同
字节流以stream结尾（如inputStream和outputStream）；而字符流以reader和writer结尾
3.两者处理数据的方式不同

字节流主要用于处理二进制数据，它是按字节来处理的；而字符流按虚拟机的encode编码来处理，也就是要进行字符集的转化
4.字节流和字符流每次读写的字节数不同：
在Java编程语言中，字符由两个字节组成。
字符流是块读写，字节流是字节读写；
而且字符流有缓存，字节流没有。

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🍤Spring的AOP如何理解

Aspect Oriented Programming面向切面编程，AOP是OOP的延续，是软件开发中的一个热点，也是Spring框架中的一个重要内容，它是一种利用“横切”的技术(底层实现就是动态代理)，可以使用jdk，cglib两种代理方式，对原有的业务逻辑进行拦截，并且可以在这个拦截的横切面上添加特定的业务逻辑，对原有的业务进行增强，基于动态代理实现在不改变原有业务的情况下对业务逻辑进行增强。

AOP和OOP区别：
OOP（面向对象编程）针对业务处理过程的实体及其属性和行为进行抽象封装，以获得更加清晰高效的逻辑单元划分。
而AOP则是针对业务处理过程中的切面进行提取，它所面对的是处理过程中的某个步骤或阶段，以获得逻辑过程中各部分之间低耦合性的隔离效果。这两种设计思想在目标上有着本质的差异。

AOP中的术语：

Joint point：连接点，说白了就是程序中的方法。表示在程序中明确定义的点，典型的包括方法调用，对类成员的访问以及异常处理程序块的执行等等，它自身还可以嵌套其它 joint point。

Aspect：切面，表示定义切点的方法的类， Aspect 声明类似于 Java 中的类声明，在 Aspect 中会包含着一些 Pointcut 以及相应的 Advice。

Pointcut：切点。就是添加到切入点的新增的业务方法，表示一组 joint point，这些 joint point 或是通过逻辑关系组合起来，或是通过通配、正则表达式等方式集中起来，它定义了相应的 Advice 将要发生的地方。

Advice：通知，也可以叫做方法增强，表示的是配置新增的业务的配置方式（是在切入点的前面还是后面）Advice 定义了在 pointcut 里面定义的程序点具体要做的操作，它通过 before、after 和 around 来区别是在每个 joint point 之前、之后还是代替执行的代码。

AOP通知策略：就是声明将切面类中的切点方法如何织入到切入点
• before
• after
• after-throwing
• after-returning
• around

下面进行解释：

注解中的AOP：

<aop:config>
<!-使用aop:pointcut标签声明切入点：切入点可以是一个方法-->
<aop:pointcut id="book_insert" expression="execution(★
com.dao.BookDA0Impl.insert())"/>
caop:aspect ref="myAspect">
<!--aop:before 前置通知，切入到指定切入点之前-->
<aop:before method="method1" pointcut-ref="book_insert"/>
<!--aop:after 后置通知，切入到指定切入点之后-->
<aop:after method="method2" pointcut-ref="book_insert"/>
<!--aop:after-throwing 异常通知，切入点抛出异常之后-->
<aop:after-throwing method="method3" pointcut-ref=“book_insert"/>
<!--aop:after-returning 方法返回值返回之后，对于一个Java方法而言return返回值也是方法的一部分因此“方法返回值返回之后”和“方法执行结束”是同一个时间点，随意after和 after-returning根据配置的顺序决定执行顺序-->
<aop:after-returning method="method4" pointcut-ref=“book_insert"/>
<aop:around method=“method5" pointcut-ref="book_insert"/>
</aop:aspect>

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🍛抽象类与接口的区别

首先解释什么是抽象类：
将类与类之间的共同特征提取出来，就可以形成抽象类。
抽象类不能直接实例化对象，但可以使用多态即父类的引用指向子类的对象，抽象类作为父类。
什么是接口：
接口可以看做特殊的抽象类，当然接口也无法实例化和创建对象，在使用时也可以使用多态，父类的引用指向子类的对象，这里的父类就是接口。

区别：

抽象类体现的是继承关系（extends），接口体现的是实现关系（implements），一个类可以实现多个接口，而类只能继承一个抽象类。
抽象类中可以定义，普通方法，静态方法，抽象方法，提供给子类使用，而接口中的方法都是抽象的，接口中的成员都有固定的修饰符。
抽象类中可以有构造方法，而接口中不可以有构造方法
抽象类中的抽象方法的访问类型可以是public，protected，但接口中的抽象方法只能是public类型的，并且默认即为public abstract类型。

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🍖B+树为什么优于B树

b+树的中间节点不保存数据，可以容纳更多的节点元素
所有的叶子结点使用链表相连，有助于区间查找和遍历
B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。 B+树的叶节点由一条链相连，因此，当需要进行一次全数据遍历的时候，B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点，然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间

B树的话，就需要进行每一层的递归遍历
相邻的元素可能在内存中不相邻，所以缓存命中性没有B+树好
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🦪常见的状态码有哪些

这里以图片形式展示
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🍹最接近的三数之和

题目：
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个目标值 target。请你从 nums 中选出三个整数，使它们的和与 target 最接近。

返回这三个数的和。
假定每组输入只存在恰好一个解。

示例 1：

输入： nums = [-1,2,1,-4], target = 1
输出：2
解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。

示例 2：

输入：nums = [0,0,0], target = 1
输出：0

class Solution {
    public int threeSumClosest(int[] nums, int target) {
        // 排序
        Arrays.sort(nums);
        int closestNum = nums[0] + nums[1] + nums[2];//先将前三个值相加
        for (int i = 0; i < nums.length - 2; i++) {//移动到倒数第三个代表到头了
            int l = i + 1, r = nums.length - 1;
            while (l < r){
                int threeSum = nums[l] + nums[r] + nums[i];
                if (Math.abs(threeSum - target) < Math.abs(closestNum - target)) {  //绝对值判断赋值操作
                    closestNum = threeSum;
                }
                if (threeSum > target) {    //移动
                    r--;  
                } else if (threeSum < target) {
                    l++;
                } else {
                    // 如果已经等于target的话, 肯定是最接近的
                    return target;
                }
            }
        }
        return closestNum;
    }
}