首先，感谢大家的浏览，还有朋友给推荐工作，由于本人目前在北京，且年后本人在北京还有部分课程需要上，因此现在不便于远行前往深圳，广州等地。还是非常感谢大家！
今天主要是把之前的工具，做了一些设置与调整，工欲善其事，必先利其器嘛。主要涉及到Eclipse设置，maven使用（之前工作都是使用自有构建工具，现在用开源，开源工具功能大而全，但是，往往也坑比较多），git工具的使用（以前工作一直使用SVN，版本管理以后稍作介绍），Mysql安装使用(之前工作一直使用oracle，关于这一部分以后做详加使用说明)。下面还是接昨天的，把面试涉及到的东西写完整。
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1.索引的使用，联合索引的使用，是否索引越多越好？
答：[以oracle为例]索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库表的查询速度。索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种，聚簇索引 是按照数据存放的物理位置为顺序的，而非聚簇索引就不一样了；聚簇索引能提高多行检索的速度，而非聚簇索引对于单行的检索很快。
用的最多也最好的是B-tree索引，它主要是避免了大量数据的排序操作。
数据库中存储数据的基础单位就是页，数据库的页大小和操作系统类似，是指存放数据时，每一块的大小。比如一个1M的数据存放在数据库中时， 需要大概12块页来存放。如果是在操作系统上安装的数据库，最好将数据库页大小设置为操作系统页大小的倍数，才是最佳设置。数据库可以将数据从逻辑上分成页，磁盘的I/O操作就是在页级执行。
- 96字节大小的标头，存储统计信息，包括页码、页类型、页的可用空间以及拥有该页的对象的分配单元 ID。数据库页类型主要分如下三类：
- 数据页，除了大型对象的数据列之外的数据存储页，比如int,float,varchar等。
- 索引页，存放索引的条目。
- 大型对象数据类型，比如text,image,nvarchar(max)等。
- 一个区包含8个页,它是管理空间的单位，分为如下两类
- 统一区，由单个对象所有。
- 混合区，最多可由八个对象共享
知道了区以及页的概念，再看下数据表和这两者之间的联系, 表包含一个或多个分区，每个分区在一个堆或一个聚集索引结构中包含数据行。
索引中的底层节点称为叶节点。根节点与叶节点之间的任何索引级别统称为中间级。在聚集索引中，叶节点包含基础表的数据页。根节点和中间级节点包含存有索引行的索引页。每个索引行包含一个键值和一个指针，该指针指向 B -树上的某一中间级页或叶级索引中的某个数据行。每级索引中的页均被链接在双向链接列表中。
非聚集索引与聚集索引之间的显著差别在于以下两点：
- 基础表的数据行不按非聚集键的顺序排序和存储。
- 非聚集索引的叶层是由索引页而不是由数据页组成。
索引的优点：正确的索引会大大提高数据查询，对结果进行排序、分组的操作效率。
索引的缺点:
1.创建索引需要额外的磁盘空间，索引最大一般为表大小的1.2倍左右。
2.在表数据修改时，例如增加，删除，更新，都需要维护索引表，这是需要系统开销的。
3.不合理的索引设计非但不能利于系统，反而会使系统性能下降。例如我们在一个创建有非聚集索引的列上做范围查询，此列的索引不会起到任何的优化效果，反而由于数据的修改而需要维护索引表,从而影响了对数据修改的性能。
什么字段不适合创建索引？
1.不经常使用的列，这种索引带来缺点远大于带来的优点。
2.逻辑性的字段，例如性别字段等等,匹配的记录太多，和全表扫描比起来差不多。
3.字段内容特别大的字段，例如大字段等，这会大大增大索引所占用的空间以及索引维护时的速度。
4.涉及到计算的列，或者是需要利用数据库函数进行加工处理的列不应当创建索引。
联合索引:
1.查询条件中出现联合索引第一列,或者全部,则能利用联合索引.
2.条件列中只要条件相连在一起,无论前后,都会利用上联合索引.
3.查询条件中没有出现联合索引的第一列,而出现联合索引的第二列,或者第三列,都不会利用联合索引查询.
单一列索引:
1.只要条件列中出现索引列,无论在什么位置,都能利用索引查询.
另外，实际使用过程中，经常遇到索引丢失的情况，这种情况一般需要重建索引，有的涉及到复杂业务查询的语句，需要优化查询，对于具体的SQL，可能由于优化的原因，有不是理想的执行计划。
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2.实现二路归并排序（面试是要求画出图）
答：二路归并理解起来比较容易，主要是利用分治法。但是，具体代码还是要下一些功夫。
归并排序其实要做两件事：
1.分解——将序列每次折半划分。
2.合并——将划分后的序列段两两合并后排序。
合并的规则：
在每次合并过程中，都是对两个有序的序列段进行合并，然后排序。这两个有序序列段分别为 arr[low, mid] 和 arr[mid+1, high]。先将他们合并到一个局部的暂存数组tmparr中，待合并完成后再将tmparr复制回R中。这里称 arr[low, mid] 第一段，arr[mid+1, high] 为第二段。每次从两个段中取出一个记录进行关键字的比较，将较小者放入tmparr中。最后将各段中余下的部分直接复制到tmparr中。经过这样的过程，tmparr已经是一个有序的序列，再将其复制回arr中，一次合并排序就完成了。
注意，若子表个数为奇数，则最后一个子表无须和其他子表归并（即本趟处理轮空）：若子表个数为偶数，则要注意到最后一对子表中后一个子表区间的上限为n-1。
/** * @FileName MergeSort.java * @Package com.algorithm.sort * @Description * <li>二路归并排序，它相对与快排序和堆排序来说，是稳定的排序方法，时间复杂度o(nlnn),空间复杂度为o(n)</li> * @Author ali blog:http://www.cnblogs.com/accipiter * @Date 上午1:06:31 * @Version V1.0.1 */ package com.algorithm.sort; /** * @ClassName MergeSort * @Description TODO * @Date 下午11:14:51 */ public class MergeSort { /** * @Title Merge * @Description TODO * @param arr * @param low * @param mid * @param high * @Return void * @Throws * @user Administrator */ public void merge(int[] arr, int low, int mid, int high) { int i = low; // i是第一段序列的起始 int j = mid + 1; // j是第二段序列的起始 int k = 0; // k是临时存放合并序列的起始 int[] tmparr = new int[high - low + 1]; // tmparr是临时合并序列 while (i <= mid && j <= high) { if (arr[i] <= arr[j]) { tmparr[k++] = arr[i++]; } else { tmparr[k++] = arr[j++]; } } while (i <= mid) { tmparr[k++] = arr[i++]; } while (j <= high) { tmparr[k++] = arr[j++]; } for (k = 0, i = low; i <= high; i++, k++) { arr[i] = tmparr[k]; } } /** * @Title MergeStep * @Description TODO * @param arr * @param len * @param length * @Return void * @Throws * @user Administrator */ public void mergeStep(int[] arr, int len, int length) { int i = 0; for (i=0;i+ 2*len-1<length;i+=2*len){ merge(arr,i, i+len-1, i+ 2*len-1); } if (i+len-1<length){ merge(arr,i, i+len-1,length-1); } } /** * @Title sort * @Description TODO * @param list * @return * @Return int[] * @Throws * @user Administrator */ public int[] sort(int[] list) { for (int len = 1; len < list.length; len = 2 * len) { mergeStep(list, len, list.length); System.out.print("len = " + len + ": "); this.printAll(list); } return list; } /** * @Title printAll * @Description TODO * @param list * @Return void * @Throws * @user Administrator */ public void printAll(int[] list) { for(int value : list){ System.out.print(value + " "); } System.out.println(); } /** * @Title MSort * @Description * <li>纯递归实现二路归并排序</li> * @param arr * @param low * @param high * @Return void * @Throws * @user Administrator */ public void mSort(int []arr,int low,int high){ if(low<high){ int mid=(low+high)/2; mSort(arr,low,mid); mSort(arr,mid+1,high); merge(arr,low,mid,high); this.printAll(arr); } } public static void main(String[] args) { int[] array = { 8, 1, 7, 3, 1, 2, 6, 9, 5}; MergeSort merge = new MergeSort(); System.out.print("排序前: "); merge.printAll(array); // merge.sort(array); merge.mSort(array,0,array.length-1); System.out.print("排序后: "); merge.printAll(array); } }
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此次面试主要内容就以上，不再深究了。接下来一段时间，我会利用好，出一些系列的东西，也想自己实现点东西。感谢支持！