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  • 在互联网出现之前,信息传播可以说都单向,而实现双向只能在个人有限的交流圈中,从客观上就限制住了一个视野。 互联网出现,首先实现的是信息的双向互动,其次就是将全球规模人口联动在一起,根据...

    互联网,就像一条条丝线一样,将每个个体、每个组织串联在一起。

    在互联网出现之前,信息的传播可以说都是单向的,而实现双向只能在个人有限的交流圈中,从客观上就限制住了一个人的视野。

    互联网的出现,首先实现的是信息的双向互动,其次就是将全球的规模人口联动在一起,根据人员的认知层次,知识面的不同,思想交流很容易进行互补,从而碰撞出新的成果。

    从微博,公众号,短视频等都是在从形式上对信息进行展现,是在输出端进行着升级,却忽略了信息的加工过程。

    而写作大多使用最廉价的文字形式的输出成本,将所有的精力用于对信息进行深加工,这是其价值点。

    我们常常把写作等同于一篇文章,然后习惯性的以短视频进行对比,又通过浏览的人数来衡量相应的价值,这从根本上是搞错了对象的关系,好像我们在用一台挖掘机和一辆轿车进行比较,挖掘机是可以为我们赚钱的,而轿车仅是用来消费的,对比的核心并不同。

    互联网的发展会快速推动着各产业的细化,写作和短视频,慢慢的也能找到自己的位置和分工。

    我们应该用做一项产业的发展角度去看待一项事物,现在互联网催生的每一批产品都是红利期,仅仅是因为这个新事物没有形成内在规律,有很多漏可捡而已。

    这些都会短线收益,就好比改革开放的政策刚出来时,即使卖兔子皮都能做到千万级别,但之后失去了可持续的动力,而投机的心态又不断的驱使着身体,最终将前面赚到的资金又投回市场,这种案例比比皆是。

    最快构成网络的方式就是组合个店的“线段”,这是这个时代的特点,我们要学会适应,但带有节点的网络,必定影响传输的效率,而我们要做的就是将线段的节点抚平,形成顺滑的长线,必将产生跨界联动效果,实现长期盈利。

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  • 沟通的过程并非一方对另一方的单向模式,而是双向交流的过程:沟通双方自发地发送和接收信息,但有时会被各种类型的噪音干扰。 人际沟通可以依据参与者的人数提出量化的定义,或者依据双方互动的品质提出质化的定义...

    第一章:人际沟通入门

    沟通在很多方面都是很重要的。除了满足个人的需求外,有效的沟通还能增进生理及心理健康,建立自我认同,满足社会需求,等等。沟通的过程并非一方对另一方的单向模式,而是双向交流的过程:沟通双方自发地发送和接收信息,但有时会被各种类型的噪音干扰。

    人际沟通可以依据参与者的人数提出量化的定义,或者依据双方互动的品质提出质化的定义。从品质的角度来说,每一段人际关系都是独一无二、不可替代的,也是相互依存的,从内在收获回报的。人际的和非人际沟通都很有必要,大多数的关系同时具有这两个部分。

    几个原则主导了沟通展开的过程:信息可以是有目的的,也可以是无目的的;人绝对不可能不沟通,沟通也无可取代、无法复制;沟通无法逆转;信息具备内容和关系两个向度。此外,关于沟通的迷思也应该引起我们的注意:意义是被人主动建构出来的,而不是被动地隐藏在字里行间;越多沟通不见得越好;沟通不能解决所有的问题;最后,沟通并非天生的特质。

    沟通能力是一种人人可以拥有的技巧,它能帮助你在维持现有关系的前提下从他人身上获得你所寻求的信息。沟通的情境不是一成不变的,因而沟通的能力也需要随之做出改变。沟通高手不仅拥有各式各样的行为反应方式以供选择,还懂得在适当的场合表现出最合宜、最纯熟的行为;他们不仅能够准确理解对方的观点,还能带着同理心做出回应:他们还会在沟通的过程中随时监控自己的行为,增加成功的可能性。在跨文化沟通时,需要具备合适的动机、忍受信息的模糊性、开放心胸、掌握一定的知识技巧,这样你才能沟通无碍。

    图片

     

    第二章:人际沟通与社交媒体

    社交媒体是电子沟通形式,使用者可以借此创造网络社区。媒介沟通指的是通过电子媒介而不是面对面交流把人们连接起来的所有渠道。在当今世界上,科技在大多数人的人际沟通中扮演了重要角色。

    媒介沟通与面对面沟通的相似之处在于其目标是一样的,大部分的过程和原则也是一样的。另一方面,媒介信息通常比当面交流的信息更简洁、不那么同步,而且留存得更久。这些因素可能导致线上沟通者比他们在现实中进行更加解除抑制的、超人际的沟通。

    通过媒介渠道沟通可以带来更多的关系机会。通过社交媒体互动也有助于维持和丰富人际关系,并且提供了获得社会支持的一种手段。另一方面,媒介沟通在制造泛泛之交、社会孤立和关系恶化方面也起着作用。此外,存在欺骗和骚扰的可能也是网络沟通的缺点。

    性别和年龄影响着人们如何通过媒介渠道进行沟通。男人和女人的交流存在很多差异,年轻人和老年人的沟通模式也是如此。要想成为一个更有能力的网上沟通者,学会遵守一定的“网络规矩”来培养积极的关系是非常重要的。这包括尊重他人对于全神贯注的需求、注意言论文明、不要影响局外人等。另外,凭借在发帖前谨慎思考、核实网上看到的信息、平衡媒介沟通和面对面沟通的时间等方法来保护你自己也很重要。

    图片

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  • 背景谈起这个题目也主要是自己作为面试官参与技术面试多多少少也有五六十次了(算上校招的话...面试本来就是一个双向选择的过程, 面试官和候选人的地位本应该是一个平等的位置, 面试官希望通过简单的交流沟通可以对候...
    8e2cd15241673708ac1bbb9cf2cb42b8.png

    背景

    谈起这个题目也主要是自己作为面试官参与技术面试多多少少也有五六十次了(算上校招的话更多), 各种各样的人(有厉害的, 也有奇葩的)都遇到过, 虽然当面试官经验不是很多, 但这里也想谈谈自己的一些看法. 或许你有不同的意见或者觉得我的做法有不恰当的地方, 希望你可以指出或参与讨论.

    面试本来就是一个双向选择的过程, 面试官和候选人的地位本应该是一个平等的位置, 面试官希望通过简单的交流沟通可以对候选人的技术, 沟通等(可能主要是技术)有一定了解进而确定候选人是否匹配相应的职位.

    因为面试时间有限, 1个小时(一般情况)的时间很难去全面了解候选人的技术实力. 所以在面试过程中很难做到完全公平.

    举个简单的例子, 面试官出一道题目, 候选人 A 可能曾经做过或见过, 所以能够比较轻松地回答出这个问题, 而候选人 B 没有做过, 虽然不能答出让面试官满意的答案, 但 B 提供了一些解题的思路, 虽然最终并没有答出这道题目, 这就一定说明候选人 B 比 A 差么? 并不见得.

    额, 发现编不下去了, 直接上本文 title 里所指的题目吧, 这道题目是我经常出的一道面试题.

    不过这个题目公布后, 以后面试可能就得换题目了, 不过其实鉴于目前我公号/blog的阅读量可以直接忽略的 :(

    题目

    实现一个函数, 完成 开根号 的操作, 方法签名如下.

    doublesqrt(intv,doublet)

    要求:

    不能调用系统库函数, 诸如 Math.sqrt(v) 之类的;

    假设计算出的结果为 r, 要求满足如下条件,

    , 其中

    e70e95c64d61ce67ed3255aec16cd49c.png

    是真实的值, t 为给定的一个误差范围, 例如0.1等, 即你计算出的值要在给定的误差范围内.

    70d6cf7b64e027b7e5731504d028e770.png

    实现语言不限, 你条件可以比上述更加苛刻, 但不能宽松, 举例而言, 我调用你的接口 sqrt(9, 0.21) 返回值属于 [2.79, 3.21] 这个区间的任意一个都满足条件.

    看到这里, 其实你可以 拿出笔和纸, 尝试解答一下, 强调一下, 一定要注意给定的误差条件, 欢迎沟通交流. 其实这个题目是就是 leetcode 上原题稍加变化得到.

    d8c6f7a5f477994d58174ff22b33a29e.png

    解答

    其实刚开始, 我认为这道题目比较简单, 至少在给予提示后, 理想当中大部分一线的码农都可以给出实实在在 code 的.

    然后事实并非如此, 然而在面试很很多人之后, 发现此道题目并不简单. // 当然, 估计也是 candidate 的质量问题.

    其实, 我刚开始面试时还用一些二叉树相关如非递归遍历等题目的, 后来基本上没人能写出(社招) 也就放弃了.

    当被问起这道题目之后, 可能遇到的答案如下, 这里我就直接根据答案的满意度排个升序.

    直接放弃

    题目给出后, 我一般首先明确候选人弄清楚了题目的含义然后会给一两分钟让候选人先思考一下.

    A: 你有什么思路吗?

    B: 没有啊.

    可能候选人内心OS是: “你出这样的题目是不是有病啊, 明明有 lib 函数可以直接用的”.

    (同组有小伙伴确实有遇到这样的候选人, 语言虽没这样夸张, 大意是: 实际工作中会出现这样的问题吗? 我直接给你百度一个就行了)

    也有候选人刚开始抱着那个约束误差范围的不等式研究 N 久, 然后没有然后了的. 刚开始看这个条件当然好, 但如果这个不等式没有思路可以先放一放, 没必要在那苦熬.

    A: 这样吧, 如果我问题 根号10 等于多少, 你怎么回答.

    B: 3.? 吧

    A: 你怎么知道是3.几, 因为你知道9开根号是3, 想象一下, 你可以完全用程序帮忙模拟你大脑思考的过程.

    B: ……

    其实这里是希望提醒候选人, 我们首先是要解题, 然后才考虑效率. 即不管用什么方法能够给出一个答案的. 这个时候候选人可能进入下一个阶段了.

    暴力搜索

    实际面试过程中也有人是直接到这个阶段的.

    先用一个循环找到 r, 使得 r^2 是离给定 v 最近的平方数, 即你希望算根号10 , 先找到3, 因为3^2=9 , 计算根号10011 , 先找到100 .

    然后再用一个循环, 每次 r+=t , 直到 r^2 > v 为止.

    A: 这个方法从理论上讲, 是一个可行的方案, 设想一下, 如果我的精度要求很高, 希望计算的 v 也很大,

    如 sqrt(v = 10000000, t = 0.000001) 之类的, 调用你这个方法效率是不是很低, 这个时候应该怎么优化?

    B: 这样的话, 我这个方法效率确实比较低, 不过可以这样优化, 比如设置一个步长, 一次迭代后, 如果没有达到预期, 可以不断修改这个步长来增大逼近真实值的速度, 比如10倍误差, 100倍误差等.

    其实, 在与候选人的不断交流中可以看出候选人的 Problem Solving 的能力, 这也是面试考察中的一点. 例如关于上面问题的优化, 也可能用于在实际工作中遇到的问题.

    例如, 我们在实际工作中可能经常会写一些异步的回调通知接口等, 这个接口可能是其他团队维护的, 有可能由于网络问题等回调接口可能会失败进而需要重试, 对于重试的机制其实就可以借鉴上面的”步长”机制, 第一次回调失败, 我等待 1s 后重试, 失败再重试, 也许间隔 1s 不太恰当, 是否可以修改等待的步长, 等待比如 5s, 10s? 等等再重试直到成功. 为什么要这样做? 也许对方 server 本来现在就处于峰值, 你不停的重试不但没有增加你接口调用成功的机会, 反而增加对方 server 的负担.

    额, 跑题了, 回到这个问题本身, 继续

    A: 恩, 这样做确实可以优化, 是不是稍微有些复杂, 你听说过二分搜索/折半查找吗? 可以借用一下这个思路.

    B: 我想想…

    二分搜索

    当然, 部分候选人提示二分后, 就直接能够 get 到点, 并且能够写出二分大体框架, 但一般结束条件写的不对. 实际上能正确写出二分搜索的候选人就已经较少了 (你确实应该试着写一下).

    如果候选人还没有思路, 就会继续

    A: 这样理解吧, 你刚刚的搜索整数部分的过程其实是线性的, 一个一个数去暴力穷举, 借助二分的意思就是, 比如算 根号10, 你搜索范围是, [0, 10] (其实除了几个数之外范围可以更小[0, v/2], 你能证明么?).

    因为5^2 = 25 > 10 , 所以 r 属于[0, 5)

    因为(5/2) ^2 = 6.25 < 10 , 所以 r 属于 (2.5, 5)

    因为(3.75^2 = 14.0625 > 10) , 所以 r 属于 (3.75, 5)

    继续, 如果你结束条件不太确定, 可以暂时不管…

    我觉得我提示到这里, 已经很明显了.

    A: 你现在明白了吗?

    B: 明白了.

    A: 那你写一下代码吧.

    一个二分搜索, 算法都结合例子讲一遍了, 在候选人回答明白的情况下, 理想当中, 作为一线开发者写出来应该不成问题吧.

    然而…理想和现实还是有差距的.

    很多人都喜欢用递归写, 可是很多人递归里面的最重要的结束条件都木有, 一些边界条件等等都木有. 所以一般情况下, 代码写完后, 我会让候选人自己写测试用例.

    A: 写好了是吧, 你写几个测试用例吧, 假设这个接口是别人写的, 你应该从哪几个角度去测试.

    B: sqrt(-4, 0.21), 哎呀, 我这里忘了判断了, 改一下代码

    B: sqrt(0, 0.21), sqrt(4, 0.21)… 还有问题, 再改改

    A: ……

    为什么要别人提示要测试用例, 才去 check 自己写的代码的正确性呢. 有的候选人写的代码, 就不拿一些异常情况去 check, 就用上面讲的 sqrt(10, 0.21) 的例子都得不到预期结果.

    能够到达这一个步骤的人已经较少了, 如果你有较全测试用例和边界条件的判断, 再加上后面的结束条件能够正确, 基本上这道题目就算满意了.

    关于结束条件

    本质上讲, 这个算法就是一个迭代逼近的过程, 用二分的思路后, 关键就在于什么时候结束. 题目中已经给了误差条件,

    , 难点在于其中的

    9a5b1054ee56975472b040c3d110d06d.png

    不知道, 不太方便直接进行计算判断.

    8a9751198e69a6ac4873e16310b816b5.png

    不少人用一个另外的结束条件来进行了判断即:

    , 其实这两个条件是不一样的, 应该是不符合本题目的条件的.

    ff0f859c7f5b434681311668859164ce.png

    对于这个结束条件, 你有什么看法吗? 能证明你的想法吗?

    面试的人多了, 感觉预期都有所下降了. 现在基本上如果能够把整个二分整体框架写出来, 还能分析个二分复杂度之类的, 一些基础还说得过去, 我这里也就算过了. 当然目前我司是3轮技术面过才能拿到 Offer.

    其他解法

    当然本题还有一些其他的数学解法, 例如用牛顿迭代法, 梯度下降法(最速下降法), 泰勒公式展开等等.

    如果候选人能想到这些, 说明他还是有一定数学基础的, 如果愿意可以让他讲讲.

    对于这道题目, 你有什么比较好的思路吗? 欢迎讨论.

    结语

    本文题目是"从一道面试题谈谈一线码农应该具备的基本素质”, 其实, 上面大部分内容只谈到了这道题目本身(也穿插了一些对这道题目的分析和理解).

    上述题目的场景是社招面试中的, 对于这样的题目来说校招的反馈会更好, 但我想说的是, 难道社招确实写不出来么? 我其实想表达的是, 作为在最前线 coding 的码农, 在别人讲解了二分算法的条件下, 能写出这个二分算法难道不是一线码农应该具备的基本素质?

    一线码农难道不应该对一些基本的算法有所了解? 对常见的算法复杂度有所了解? 比如二分搜索复杂度为什么是

    b3c22091b91f0c6106b3017960c8851c.png

    很多人对算法复杂度的概念了解甚微, 面试前死记硬背, 但二分搜索的复杂度应该还是能推导出来吧, 没让推导快排啊(啊, 我自己貌似也忘记了快排复杂度的推导).

    之前有一个候选人, Java 开发七八年经验了, 问 ArrayList, HashMap 怎么实现的都不知道.

    还有一个印象比较深, 在 XX 做搜索, 面试职位也是开发啊, 结果落实到代码就根本下不了笔.

    还有候选人写精通 Java, 结果连 GC 原理都不清楚, 还有什么熟练掌握 Vim, 结果连基本文本替换都不会.

    本文题目貌似取的范围有点大, 本篇强调的主要还是 coding 能力, 不过对于一线开发者来讲, coding 能力难道不是最基本中的基本吗?

    全文完, 本人才疏学浅, 望各位看官轻拍.

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    最近在整理数据结构方面的知识, 系统化看了下Java中常用数据结构, 突发奇想用动画来绘制数据流转过程.

    主要基于jdk8, 可能会有些特性与jdk7之前不相同, 例如LinkedList LinkedHashMap中的双向列表不再是回环的.

    HashMap中的单链表是尾插, 而不是头插入等等, 后文不再赘叙这些差异, 本文目录结构如下:

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    LinkedList

    在这里小编建了一个前端学习交流扣扣群:132667127,我自己整理的最新的前端资料和高级开发教程,如果有想需要的,可以加群一起学习交流

    经典的双链表结构, 适用于乱序插入, 删除. 指定序列操作则性能不如ArrayList, 这也是其数据结构决定的.

    add(E) / addLast(E)

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    add(index, E)

    这边有个小的优化, 他会先判断index是靠近队头还是队尾, 来确定从哪个方向遍历链入.

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    靠队尾

    c255cb40a1cc940ef402b8236e640ce8.gif

    get(index)

    也是会先判断index, 不过性能依然不好, 这也是为什么不推荐用for(int i = 0; i < lengh; i++)的方式遍历linkedlist, 而是使用iterator的方式遍历.

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    remove(E)

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    ArrayList

    底层就是一个数组, 因此按序查找快, 乱序插入, 删除因为涉及到后面元素移位所以性能慢.

    add(index, E)

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    扩容

    一般默认容量是10, 扩容后, 会length*1.5.

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    remove(E)

    循环遍历数组, 判断E是否equals当前元素, 删除性能不如LinkedList.

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    Stack

    经典的数据结构, 底层也是数组, 继承自Vector, 先进后出FILO, 默认new Stack()容量为10, 超出自动扩容.

    push(E)

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    pop()

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    后缀表达式

    Stack的一个典型应用就是计算表达式如 9 + (3 - 1) * 3 + 10 / 2, 计算机将中缀表达式转为后缀表达式, 再对后缀表达式进行计算.

    中缀转后缀

    数字直接输出

    栈为空时,遇到运算符,直接入栈

    遇到左括号, 将其入栈

    遇到右括号, 执行出栈操作,并将出栈的元素输出,直到弹出栈的是左括号,左括号不输出。

    遇到运算符(加减乘除):弹出所有优先级大于或者等于该运算符的栈顶元素,然后将该运算符入栈

    最终将栈中的元素依次出栈,输出。

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    计算后缀表达

    遇到数字时,将数字压入堆栈

    遇到运算符时,弹出栈顶的两个数,用运算符对它们做相应的计算, 并将结果入栈

    重复上述过程直到表达式最右端

    运算得出的值即为表达式的结果

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    队列

    与Stack的区别在于, Stack的删除与添加都在队尾进行, 而Queue删除在队头, 添加在队尾.

    ArrayBlockingQueue

    生产消费者中常用的阻塞有界队列, FIFO.

    put(E)

    viewspace-2685537

    put(E) 队列满了

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    take()

    当元素被取出后, 并没有对数组后面的元素位移, 而是更新takeIndex来指向下一个元素.

    takeIndex是一个环形的增长, 当移动到队列尾部时, 会指向0, 再次循环.

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    HashMap

    最常用的哈希表, 面试的童鞋必备知识了, 内部通过数组 + 单链表的方式实现. jdk8中引入了红黑树对长度 > 8的链表进行优化, 我们另外篇幅再讲.

    put(K, V)

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    put(K, V) 相同hash值

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    resize 动态扩容

    当map中元素超出设定的阈值后, 会进行resize (length * 2)操作, 扩容过程中对元素一通操作, 并放置到新的位置.

    具体操作如下:

    在jdk7中对所有元素直接rehash, 并放到新的位置.

    在jdk8中判断元素原hash值新增的bit位是0还是1, 0则索引不变, 1则索引变成"原索引 + oldTable.length".

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    LinkedHashMap

    继承自HashMap, 底层额外维护了一个双向链表来维持数据有序. 可以通过设置accessOrder来实现FIFO(插入有序)或者LRU(访问有序)缓存.

    put(K, V)

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    get(K)

    accessOrder为false的时候, 直接返回元素就行了, 不需要调整位置.

    accessOrder为true的时候, 需要将最近访问的元素, 放置到队尾.

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    removeEldestEntry 删除最老的元素

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空空如也

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