资源链接：https://www.nowcoder.com/discuss/28072?type=2&order=0&pos=10&page=2
直接上面试经验：
1，java数据结构，HashMap原理，自定义类型可以作为Key吗，（10分钟都在说HashMap），java内存模型，知道的排序算法，重点问了快排，快排的优化，Java多线程实现方式，Java线程与进程区别。
2，java线程与进程差别、JVM内存模型+垃圾回收算法、Java HashMap实现原理、操作系统同步方式、通信方式、计算机网络三次握手四次分手以及wait_time三种差别、Http post和get差别，http状态吗，在线写了一个判断单链表有没有环。
3，数据库引擎类型与差别，数据库索引类型，唯一索引和普通索引差别，在线算法，找出增序排列中一个数字第一次和最后一次出现的数组下标，数据去重，海量数据去重，找出海量数据中前10个最大的数（数据有重复）。
4，单例模式、内推时的相同算法+多线程创建；java 范围关键public以及其他几个；线程与进程差别；java抽象类与接口差别（二面）给定区间[1,3],[2,5],[5,8],[12,55],[3,6],[7,8]，最后给出合并后的结果[1,8],[12,15],在线编程，（三面）自我介绍+项目经历，linux查看线程，linux vim 。
5，java 多线程、线程池，java 网络编程解决并发量，java内存模型，数据库的隔离级别，Mysql 存储引擎以及差别。
6，抽象类与接口的差别，抽象类可以有实例吗？String类可以继承吗？synchronizated 和lock差别？HashMap实现原理，同步还是异步？java地址和值传递的例子，Collection集合类中只能在Iterator中删除元素的原因，Mysql 存储引擎类别以及差别。
7，Mysql索引实现原理，Mysql ACID具体，隔离级别，隔离级别如何实现，Java多线程，线程池有哪几类，每一类的差别，synchronized 实现原理，HasnMap实现原理，扩容因子过大过小的缺点，扩容过程。在线程序二分查找，HashMap实现原理，Java Nio，自己个人职业规划，实习城市要求，个人兴趣爱好。
书籍：书籍如下《深入理解Java虚拟机》、《Effective Java》、《深入分析Java web技术内幕》、《高级数据库原理》、《剑指Offer》+牛客在线编程、《Java并发编程实战》、《Java编程思想》
参考：https://www.nowcoder.com/ta/nine-chapter
1，给定N张扑克牌和一个随机函数，设计一个洗牌算法 ： 在54张牌中每次产生一个随机数，但每次产生的随机数跟以前不相关。int index = i+random()%(n-i);
2，100亿个整数，内存足够，如何找到中位数？内存不足，如何找到中位数？ 1）用quick sort 找出中位数。2）内存不足时，可以用分桶法、归并排序。
3，设计一个多终端日志打印的接口，使得它可以动态支持不同终端的日志打印：可以采用工厂方法模式和策略模式，如果采用工厂方法模式的话，需要一个基类A，保存着需要打印的日志文件和打印的虚函数的方法，后面创建两个方法的子类B,C分别继承了基类A，然后实现打印的虚函数方法，如果是策略模式做到这一步就够了，但是如果采用工厂方法模式的时候，还需要建立抽象工厂方法，然后建立B,C类的工厂，分别实例化B,C类的方法。
4，设计并实现一个LRU Cache：用双链表+hashmap。双链表用于存储访问节点，hashmap用于查找节点，时间复杂度由O（n）降低为O（1）。
http://www.kuqin.com/shuoit/20150623/346719.html
5，设计一个Query suggestion的服务：设计合理即可，下面是一个参考思路：
• 使用Trie树记录每个Query出现的频次（或其他权值）
• 在每个Trie树的节点设置一个最小堆，记录以当前节点的字符串为前缀的query中出现topK次数的 query
• 更新query频次时，沿着trie树中的路径更新路径上节点中的最小堆
• 用户输入query时，直接返回对应trie树节点的最小堆中topK的query即可
6，给一个超过100G大小的log file, log中存着IP地址, 设计算法找到出现次数最多的IP地址？
与上题条件相同，如何找到top K的IP？如何直接用Linux系统命令实现？
答：用hashmap的分桶法,将100G文件分成1000份，将每个IP地址映射到相应文件中：file_id = hash(ip) % 1000
• 在每个文件中分别求出最高频的IP，再合并 Hash分桶法：
• 使用Hash分桶法把数据分发到不同文件
• 各个文件分别统计top K
• 最后Top K汇总
Linux命令，假设top 10：sort log_file | uniq -c | sort -nr k1,1 | head -10
7，给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数 ：分桶法，加入把100亿个数映射到1000个区域，每个区域找出只出现一次的整数，然后再放在一起找出最后只出现一次整数。
8，给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集：答：使用hash函数将第一个文件的所有整数映射到1000个文件中，每个文件有1000万个整数，大约40M内存，内存可以放下，把1000个文件记为 a1,a2,a3.....a1000,用同样的hash函数映射第二个文件到1000个文件中，这1000个文件记为b1,b2,b3......b1000，由于使用的是相同的hash函数，所以两个文件中一样的数字会被分配到文件下标一致的文件中，分别对a1和b1求交集，a2和b2求交集，ai和bi求交集，最后将结果汇总，即为两个文件的交集。http://www.cnblogs.com/z-sm/p/6238977.html 大数据汇总：http://www.cnblogs.com/qingjiaowoxiaoxioashou/p/6042571.html