搜狗笔试整理

一、定义一个空的类型，里面没有任何成员变量和成员函数。对该类型求sizeof，得到的结果是多少？

1

空类型的实例中不包含任何信息，本来求sizeof应该是0，但是当我们声明该类型的实例的时候，它必须在内存中占有一定的空间，否则无法适用这些实例。至于占用多少内存，由编译器决定。Visual Studio中每个空类型的实例占用1字节的空间。

如果在该类型中添加一个构造函数和析构函数，再对该类型求sizeof，得到的结果又是多少？

还是1

调用构造函数和析构函数只需要知道函数的地址即可，而这些函数的地址只与类型相关，而与类型的实例无关，编译器也不会因为这两个函数而在实例内添加任何额外的信息。

那如果把析构函数标记为虚函数呢？

C++编译器一旦发现一个类型中有虚拟函数，就会为该类型生成虚函数表，并在该类型的每个实例中添加一个指向虚函数表的指针。在32位的机器上，一个指针占4字节的空间，因此求sizeof得到4；如果是64位的机器，一个指针占8字节的空间，因此求sizeof则得到8。

以上代码使用VC编译成32位可执行程序，请问：nLenA、nLenAObject、nLenB、nLenAObject、nLenC、nLenCObject的值分别为（A）

A: 1，1，4，4，8，8

B: 0，0，4，4，4，4

C: 0，0，4，4，8，8

D: 1，1，4，4，4，4

C++标准规定类的大小不为0，空类的大小为1，当类不包含虚函数和非静态数据成员时，其对象大小也为1，所以nLenA和nLenAObject的值为1；

如果在类中声明了虚函数（不管是1个还是多个），那么在实例化对象时，编译器会自动在对象里安插一个指针指向虚函数表VTable，在32位机器上，一个对象会增加4个字节来存储此指针，它是实现面向对象中多态的关键。因此，LenB和nLenBObject的值为4；

 对于普通继承，派生类和基类共享虚函数指针，派生类对象的存储空间=基类存储空间+派生类特有的非static数据成员的空间，由于t_classA为空类，t_classB和t_classC共享虚函数指针，因此LenC和nLenCObject的值为4；

 

2表达式3*2^(4+2*2-6*3)-5，求值过程中当扫描到6时，对象栈和算符栈为（），其中^为乘幂。(D)

A: 3，2，8;*^-

B: 3，2，4，2，2;*^+*-

C: 3，2，4，2，2,;*^(+*-

D: 3，2，8;*^(-

和运算符的优先级有关，

1、操作数栈置空，将表达式起始符"#"作为运算符栈的栈底元素

2、依次读入每个字符，若是操作数则入操作数栈；若是运算符s1则和运算符栈顶元素s2比较优先级后进行相应的操作，直至整个表达式求完。

i)若优先级s1>s2，s1入栈

ii）若s1<s2，当前栈顶运算符s2退栈，操作数栈顶的两个操作数退栈与操作符一起运算，并将运算结果入操作数栈；

过程如下：（1）操作数3，入栈s1； （2）运算符*，入栈s2；

（3）操作数2，入栈s1； （4）运算符^ ，入栈s2；（^的优先级比*高）

（5）运算符（，入栈s2； （6）操作数4，入栈s1；

（7）运算符+，入栈s2； （8）操作数2，入栈s1；

（9）运算符*，入栈s2；（理由是：*的优先级比+高）

（10）操作数2，入栈s1； （11）运算符 -，（-的优先级低于*）栈顶字符 * 出栈，完成2*2=4的运算，将结果4存入s1中；---s1：3,2,4,4；

（-的优先级低于+）栈顶字符+出栈，完成4+4=8的运算，将结果8存入s1中；---s1:3,2,8；此时，- 成为了（后的运算符，则直接入栈s2；---s2：*^（-；（12）操作数6 扫描；

 

 

稳定的排序算法：

选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序 都不稳定。

冒泡排序，插入排序，归并排序，基数排序 都稳定。

二叉树：

二叉树具有五种基本形态：

1.空二叉树。

2.只有一个根结点。

3.根结点只有左子树。

4.根结点只有右子树。

5.根结点既有左子树又有右子树。

 

满二叉树：在一棵二叉树中，如果所有分支结点都存在左子树和右子树，并且所有叶子都在同一层上。

满二叉树的特点：

（1）叶子只能出现在最下一层，出现在其他层就不可能达到平衡。

（2）非叶子结点的度一定是2.

（3）在同样深度的二叉树中，满二叉树的结点个数最多，叶子数最多。

 

完全二叉树：对一棵具有n个结点的二叉树按层序编号，如果编号为i的结点与同样深度的满二叉树编号为i的结点在二叉树位置完全相同，则这颗二叉树成为完全二叉树。

满二叉树一定是一棵完全二叉树，但完全二叉树不一定是满的。

 

完全二叉树的特点：

（1）叶子结点只能出现在最下两层。

（2）最下层的叶子一定集中在左部连续位置。

（3）倒数二层，若有叶子结点，一定都在右部连续位置。

（4）如果结点度为1，则该结点只有左孩子，即不存在只有右子树的情况。

（5）同样结点数的二叉树，完全二叉树的深度最小。

二叉树性质：

1.在二叉树的第i层上至多有个结点；

2.深度为k的二叉树至多有个结点（）；

3.对任何一颗二叉树T，如果其终端结点数为，度为2的结点数为，则；

性质4：具有n个结点完全二叉树的深度为 ；（ 表示不大于 的最大整数）。

性质5：如果对一棵有n个结点的完全二叉树（其深度为 ）的结点按层序编号（从第一层到第 层，每层从左到右），对任一结点 有：

1.如果 ，则结点 是二叉树的根，无双亲；如果 ，则其双亲是结点 。

2.如果 ，则结点 无左孩子（结点i为叶子结点）；否则其左孩子是结点 。

3.如果 ，则结点 无右孩子；否则其右孩子是结点 。

B树、B-树、B+树、B*树相关

B树，即二叉搜索树：

1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；

2.所有结点存储一个关键字；

3.非叶子结点的左指针小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；

B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关键字相等，那么就命中；否则，如果查询关键字比结点关键字小，就进入左儿子；如果比结点关键字大，就进入右儿子；如果左儿子或右儿子的指针为空，则报告找不到相应的关键字；如果B树的所有非叶子结点的左右子树的结点数目均保持差不多（平衡），那么B树的搜索性能逼近二分查找；但它比连续内存空间的二分查找的优点是，改变B树结构（插入与删除结点）不需要移动大段的内存数据，甚至通常是常数开销；如：

但B树在经过多次插入与删除后，有可能导致不同的结构：

右边也是一个B树，但它的搜索性能已经是线性的了；同样的关键字集合有可能导致不同的树结构索引；所以，使用B树还要考虑尽可能让B树保持左图的结构，和避免右图的结构，也就是所谓的“平衡”问题；

实际使用的B树都是在原B树的基础上加上平衡算法，即“平衡二叉树”；如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键；平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略；

B-树，是一种多路搜索树（并不是二叉的）

1.定义任意非叶子结点最多只有M个儿子；且M>2；

2.根结点的儿子数为[2,M]；

3.除根结点以外的非叶子结点的儿子数为[M/2, M]；

4.每个结点存放至少M/2-1（取上整）和至多M-1个关键字；（至少2个关键字）；

5.非叶子结点的关键字个数=指向儿子的指针个数-1；

6.非叶子结点的关键字：K[1], K[2], …, K[M-1]；且K[i] < K[i+1]；

7.非叶子结点的指针：P[1], P[2], …, P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其它P[i]指向关键字属于(K[i-1], K[i])的子树；

8.所有叶子结点位于同一层；如：（M=3）

B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点；

B-树的搜索，从根结点开始，对结点内的关键字（有序）序列进行二分查找，如果命中则结束，否则进入查询关键字所属范围的儿子结点；重复，直到所对应的儿子指针为空，或已经是叶子结点；

B-树的特性：

1.关键字集合分布在整颗树中；

2.任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；

3.搜索有可能在非叶子结点结束；

4.其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

5.自动层次控制；由于限制了除根结点以外的非叶子结点，至少含有M/2个儿子，确保了结点的至少利用率，其最底搜索性能为：

其中，M为设定的非叶子结点最多子树个数，N为关键字总数；所以B-树的性能总是等价于二分查找（与M值无关），也就没有B树平衡的问题；由于M/2的限制，在插入结点时，如果结点已满，需要将结点分裂为两个各占M/2的结点；删除结点时，需将两个不足M/2的兄弟结点合并；

B+树

B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树：

1.其定义基本与B-树同，除了：

2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同；

3.非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树

（B-树是开区间）；

5.为所有叶子结点增加一个链指针；

6.所有关键字都在叶子结点出现；如：（M=3）

B+的搜索与B-树也基本相同，区别是B+树只有达到叶子结点才命中（B-树可以在非叶子结点命中），其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找；

B+的特性：1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的；

2.不可能在非叶子结点命中；

3.非叶子结点相当于是叶子结点的索引（稀疏索引），叶子结点相当于是存储（关键字）数据的数据层；

4.更适合文件索引系统；

B*树

是B+树的变体，在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针；

B*树定义了非叶子结点关键字个数至少为(2/3)*M，即块的最低使用率为2/3

（代替B+树的1/2）；

B+树的分裂：当一个结点满时，分配一个新的结点，并将原结点中1/2的数据复制到新结点，最后在父结点中增加新结点的指针；B+树的分裂只影响原结点和父结点，而不会影响兄弟结点，所以它不需要指向兄弟的指针；

B*树的分裂：当一个结点满时，如果它的下一个兄弟结点未满，那么将一部分数据移到兄弟结点中，再在原结点插入关键字，最后修改父结点中兄弟结点的关键字（因为兄弟结点的关键字范围改变了）；如果兄弟也满了，则在原结点与兄弟结点之间增加新结点，并各复制1/3的数据到新结点，最后在父结点增加新结点的指针；所以，B*树分配新结点的概率比B+树要低，空间使用率更高；

B树：二叉树，每个结点只存储一个关键字，等于则命中，小于走左结点，大于走右结点；

B-树：多路搜索树，每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点；所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中；

B+树：在B-树基础上，为叶子结点增加链表指针，所有关键字都在叶子结点

中出现，非叶子结点作为叶子结点的索引；B+树总是到叶子结点才命中；

B*树：在B+树基础上，为非叶子结点也增加链表指针，将结点的最低利用率

从1/2提高到2/3；

 

Select函数原型：

int select(int n,fd_set * readfds,fd_set *writefds,fd_set * exceptfds,struct timeval * timeout);

1) int n:是一个整数值，是指集合中所有文件描述符的范围，即所有文件描述符的最大值加1，不能错！在Windows中这个参数的值无所谓，可以设置不正确。

 2)fd_set*readfds是指向fd_set结构的指针，这个集合中应该包括文件描述符，我们是要监视这些文件描述符的读变化的，即我们关心是否可以从这些文件中读取数据了，如果这个集合中有一个文件可读，select就会返回一个大于0的值，表示有文件可读，如果没有可读的文件，则根据timeout参数再判断是否超时，若超出timeout的时间，select返回0，若发生错误返回负值。可以传入NULL值，表示不关心任何文件的读变化。
 3) fd_set*writefds是指向fd_set结构的指针，这个集合中应该包括文件描述符，我们是要监视这些文件描述符的写变化的，即我们关心是否可以向这些文件中写入数据了，如果这个集合中有一个文件可写，select就会返回一个大于0的值，表示有文件可写，如果没有可写的文件，则根据timeout参数再判断是否超时，若超出timeout的时间，select返回0，若发生错误返回负值。可以传入NULL值，表示不关心任何文件的写变化。
 4) fd_set *errorfds同上面两个参数的意图，用来监视文件错误异常。
 5)struct timeval *timeout是select的超时时间，这个参数至关重要，它可以使select处于三种状态，第一，若将NULL以形参传入，即不传入时间结构，就是将select置于阻塞状态，一定等到监视文件描述符集合中某个文件描述符发生变化为止；第二，若将时间值设为0秒0毫秒，就变成一个纯粹的非阻塞函数，不管文件描述符是否有变化，都立刻返回继续执行，文件无变化返回0，有变化返回一个正值；第三，timeout的值大于0，这就是等待的超时时间，即select在timeout时间内阻塞，超时时间之内有事件到来就返回了，否则在超时后不管怎样一定返回，返回值同上述。