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栈溢出最新娱乐体验_栈溢出的原因及解决办法(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

栈溢出

𐟓š 编程进阶：栈与递归的深度探索今天继续深化了对栈的理解，并开始探索树和递归的概念。𐟌𓊊𐟔 20. 有效括号：这个问题的解决方案非常巧妙地运用了栈，提醒我们始终要注意保持栈的非空状态。 𐟔„ 1047. 移除重复元素：同样，栈是解决这个问题的理想工具，但要确保在操作过程中不会出现空栈的情况。 𐟓 144. 前序遍历：虽然很久没有接触过这个问题，但递归的方法依然适用。以下是一些编写递归代码的要点：确定递归函数的参数和返回值：明确哪些参数是递归过程中需要处理的，并在递归函数中包含这些参数。同时，确定每次递归的返回值类型。确定终止条件：递归算法中一个常见的问题是栈溢出。确保在编写递归代码时，明确终止条件，以避免无限递归。确定单层递归的逻辑：每一层递归需要处理的信息应该清晰明了，这样可以帮助我们更好地理解和实现递归过程。通过这些步骤，我们可以更有效地编写递归代码，避免常见的错误，并确保算法的正确性。𐟒က

VIVO嵌入式面试全攻略 1. 𐟎⨯•官业务介绍：主要介绍VIVO在游戏和操作系统优化方面的业务。 𐟓‹ 自我介绍与项目简述：简单介绍自己的背景和项目内容。 𐟒𛠦“作系统基本功能：你认为操作系统应该具备哪些基本功能？ 𐟔砩ṧ›˜：是否移植了所写的代码？ 𐟌 预处理步骤：在跳入main()函数之前，操作系统需要完成哪些预处理步骤？ 𐟔⠥혥™襒Œ缓存：项目中涉及到几类寄存器？CPU的缓存有多少级？ 𐟓š 项目动机：为什么要做这个项目？ 𐟌𓠤𚌥‰树遍历：迭代法和递归法的区别是什么？ 𐟗‚️ 栈的问题：压栈出栈会导致什么问题？一个线程栈或进程栈的大小通常是多少？栈溢出时程序会如何反应？ 𐟓‚ 页面故障处理：发生页面故障时，操作系统会如何处理？ 𐟚력†…存泄漏与越界：如何防止代码中的内存泄漏或内存越界问题？ 𐟓Š 项目逻辑：详细讲解第二个项目的逻辑。 𐟛 ️ 线程池设计：如何设计更合理的线程池？ 𐟒ᠤ𘓤𘚦“…长：你更擅长哪些方面？为什么不继续从事理论研究？ 𐟕’ 编程学习时间：什么时候开始学的编程？ ❓ 面试问题：你有什么问题？整个面试过程大约18分钟，结束后收到了感谢信。

𐟚€前端进阶之旅：从零到一的全面学习路线 𐟌Ÿ 8️⃣月学习常见 Web API：fileReader、TextEncoder、WebWorkers、Blob、Fetch、Streams、BoardcastChannel、MessageChannel、IntersectionObserver、Performance、MutationObserver、XMLHttpRequest 等，了解这些 API 的使用场景及其在 Node 环境下的替代方案。复习 Canvas 的基本使用：自适应、高分辨率、节流防抖、动画，以及与 SVG 的区别和粒子系统等。深入学习 webpack：阅读 webpack 打包后的文件，了解静态导入和动态导入的微观实现，以及代码分割的原理。掌握性能优化手段：防止调用栈溢出等微观优化，以及懒加载等宏观优化方法。学习常见场景：虚拟滚动、使用 gulp 注入引导文件、利用 shell 脚本或 husky 实现 git hook 执行命令、全局错误捕获和处理、性能检测等。集中学习异步相关的代码题：实现指定数量的 promise 任务池，了解 async 写法和 promise 写法何时可以互通。进一步学习 React 17 源码：通过断点调试了解 React 事件系统的调用栈，掌握从点击按钮到 setState 生效的整个过程。研究其他经典 React 问题：如两类函数组件的闭包陷阱（useEffect 引起的闭包陷阱和 setTimeout 等异步引起的）、Suspense 组件的 lazy 懒加载和错误边界等。学习 React 18 源码思想：了解 React 18 新增的 hooks 及其使用方法。复习 TypeScript：主要掌握泛型函数，以及常见泛型函数和 React 常用 hooks 的 TypeScript 写法。 𐟌Ÿ 9️⃣月集中学习数组相关的代码题：各种排序算法、哈希表的使用（如取交集、取差集）。复习数据结构：树、图及其遍历、各类最小生成树算法等。

浪潮后端一面：轻松应对，高效沟通 2024年7月31日，我参加了浪潮的面试，整个过程虽然短暂，但体验相当不错。面试是通过视频会议进行的，一共三个人：一位HR、一位技术面试官（自称经理）和一位一直开着摄像头但没说话的同事。首先，HR进行了人员介绍，然后是自我介绍环节。我介绍了自己的期望岗位和期望城市，以及目前的实习状态和转正机会。技术面试官部分：实习经历：详细介绍了实习背景、原因分析、解决手段和产出成果。面试官对一个JVM调优问题进行了深入探讨，并询问了一些基础问题，如JVM结构、堆和栈的区别以及堆和栈溢出的情况和表现。项目经历：介绍了项目的背景和自己的思考过程。面试官问了我使用的数据库以及选择这个项目的考虑因素。面试结束后，HR告诉我大约一周后会收到结果。整体来说，这次面试压力不大，时间紧凑但高效。面试官素质很高，能够在回答中给出反馈，打断也比较有礼貌。无论结果如何，这次面试体验还是相当不错的。

二叉树后序遍历的非递归算法详解 𐟌𑠤𚌥‰树的后序遍历，采用非递归的方式，需要借助两个栈来实现。算法的核心思想是：当访问一个节点时，不能立即访问它，而是要先访问它的左子树。因此，需要将这个节点的地址压入栈中。 𐟔„ 当左子树访问完毕后，再次找到这个节点时，还不能立即访问它，因为还需要先访问它的右子树。所以，再次将这个节点的地址压入栈中。只有当右子树访问完毕后，才能回到这个节点并进行访问。 𐟓Œ 为了标记某个节点是否可以被访问，引入了一个标志变量flag。当flag=0时，表示该节点暂时不访问；当flag=1时，表示该节点可以访问。这个flag的值会随同节点的地址一起压入和弹出栈。 𐟓š 算法中使用了两个栈：STACK1用于存放节点的地址，STACK2用于存放标志变量flag。两个栈使用同一个栈顶指针top，初始值为-1。 𐟒ᠨ🙤𘪧𓕩€š过巧妙地使用栈来模拟递归的过程，避免了递归调用带来的栈溢出问题，是一种非常实用的技术。

TensorFlow初体验：崩溃之旅最近尝试使用TensorFlow，简直是一次崩溃的体验！𐟘䰟˜䰟˜䊊最初，我选择了清华的镜像源来下载TensorFlow，但下载速度慢得让人抓狂。于是，我开始寻找其他解决方案，发现官网推荐Python版本在3.5到3.9之间。我的Python版本是3.10，心想可能需要降级到3.9。𐟘“ 然而，当我看到有网友用3.11版本也能下载时，我决定直接尝试3.11。结果，使用阿里的镜像源下载3.11版本确实成功了。然而，问题并没有结束。下载完成后，我遇到了大量的红色感叹号，库的导入和某些功能的导入变得异常复杂（对新手来说简直是噩梦）。更糟糕的是，Keras库缺少了一些文件夹，比如datasets，这让我无法下载数据集。𐟘ᰟ˜ᰟ˜ኊ我决定手动下载Keras库，但问题依旧存在。当我尝试调用这个库并打印版本时，栈溢出的问题出现了。根据GPT的建议，我怀疑是版本不兼容的问题，可能是Python或TensorFlow依赖的其他库造成的。尽管尝试了多种方法，但问题依旧没有解决。𐟔尟”尟”劊四个小时过去了，我感到非常沮丧和愤怒。本来打算小憩一下，现在却因为这个问题而激动不已。希望这次经历能让我对TensorFlow有更深入的了解，但也希望未来的使用体验能更加顺畅。𐟑‹𐟑‹𐟑‹

动态规划和递归：你了解它们的区别吗？𐟤” 动态规划和递归，这两种方法在解决问题时各有千秋。它们在某些方面相似，但也有显著的差异。让我们一起来看看它们的异同点吧！相似之处 𐟌ˆ 重叠子问题：动态规划和递归都利用了重叠子问题的特性。也就是说，解决一个大问题可以分解为多个相同或相似的小问题。最优子结构：两者都利用了问题的最优子结构性质，即问题的最优解包含其子问题的最优解。不同之处 𐟌Ÿ 计算顺序：递归通常采用自顶向下的计算顺序，先解决最顶层的问题，然后递归解决子问题。而动态规划则采用自底向上的计算顺序，先解决最底层的问题，然后逐步解决更高层的问题。空间复杂度：递归需要额外的栈空间来存储递归调用信息，因此空间复杂度较高。动态规划则使用一个表格（数组或哈希表）来存储子问题的解，因此空间复杂度较低。递归深度：递归的深度取决于问题的分解层次，可能会导致非常深的递归调用，从而导致栈溢出。动态规划的递归深度通常是有限的，因为它是逐步构建解的过程。记忆化：动态规划通常包含记忆化的特性，即存储已经解决过的子问题的解，以避免重复计算。递归也可以包含记忆化，但通常需要额外的代码来管理记忆化信息。总结 𐟓 总的来说，递归和动态规划都是分治策略的实现，但它们在计算顺序、空间复杂度和递归深度等方面存在差异。动态规划通常更适合于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题，而递归则更灵活，但可能会导致较高的空间复杂度。希望这篇文章能帮你更好地理解动态规划和递归的区别！如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区讨论哦！𐟘Š

程序员面试必备算法清单在准备程序员面试时，熟悉各种算法和数据结构至关重要。以下是一些常见的算法和数据结构，帮助你更好地准备面试：字符串处理：字符串类题目是各大公司面试的热门选择，难度适中且贴近实际工作。排序算法：合并排序和快速排序是考察的重点，中等频率出现，有时与其他专题混合考察。二分法：二分法题目出现频率高，需要注意避免死循环，特别是边界问题。链表：链表是基础数据结构，考察频率高，需注意其性质，如删除和插入时间复杂度为O(1)。二叉树：树的考察频率也较高，需要掌握递归和迭代两种解法。深度优先搜索（DFS）：考察频率高，但需注意递归深度过深可能导致栈溢出。广度优先搜索（BFS）：考察频率高，适用于拓扑排序和最短距离问题。堆：堆的构建、应用（优先队列、排序）以及懒删除等问题都是考察点。哈希表：哈希表是常用的数据结构，支持O(1)的增删查改操作。双指针：高频问题，时间复杂度为O(n)。动态规划：头部公司和国内公司容易考到，准备难度较高，需要多练习。 Trie：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。 Union Find：多为模板题，学会总结模板，在线算法效率较高。这些基础专题是面试中的常见考点，后续会按照专题进行详细讲解和刷题巩固。希望这些信息能帮助你更好地准备程序员面试！

𐟚€ 货拉拉前端挑战：面试要点全解析 𐟓ˆ 𐟓Œ 准备好了吗？让我们一起来看看货拉拉前端面试的要点吧！ 1️⃣ 数组操作：掌握push(), pop(), shift(), unshift(), concat(), slice(), splice(), sort(), reverse(), forEach(), map(), filter()等数组方法。 2️⃣ 扁平化和去重：了解如何使用flat()方法将多维数组转换为一维数组，以及如何实现数组去重。 3️⃣ 递归与性能：探讨如何避免递归导致的栈溢出问题，并了解使用迭代而非递归的优点。 4️⃣ 类型判断与深拷贝：掌握如何进行类型判断，以及如何实现深拷贝。 5️⃣ JSON序列化：了解JSON.stringify()方法的使用场景。 6️⃣ 原型与原型链：探索JavaScript中的原型与原型链概念。 7️⃣ 创建对象：掌握使用字面量、构造函数、Object.create()等方法创建对象。 8️⃣ 异步编程：理解promise、async、await等异步编程概念。 9️⃣ 模块化：了解CommonJS、AMD、CMD、UMD等模块化规范。 𐟔Ÿ 事件循环与宏微任务：探索JavaScript的事件循环机制，以及宏任务和微任务的区别。 1️⃣1️⃣ 隐藏元素：掌握v-show指令的使用，以及如何根据条件隐藏或显示元素。 1️⃣2️⃣ BFC：了解如何通过设置元素的display属性为none来创建一个块级格式化上下文。 1️⃣3️⃣ HTTP请求：区分GET和POST请求，以及了解状态码301、401、501的含义。 1️⃣4️⃣ 浏览器缓存：掌握强缓存和协商缓存的区别。 1️⃣5️⃣ 同源策略与跨域：了解同源策略的限制，以及如何通过CORS等机制实现跨域请求。 𐟒ꠧŽ𐥜诼Œ你已经对货拉拉前端面试的要点有了全面的了解，准备好迎接挑战了吗？加油！𐟚€

零基础也能成为黑客？自学教程来啦！嘿，想成为黑客的小伙伴们！别担心，即使你是零基础，也能通过自学变成黑客大神。下面我来给你分享一下我的自学经验，帮助你快速入门。第一阶段：基础知识储备 𐟓š 网络基础：TCP/IP协议栈、路由原理、IP协议、以太网协议，还有各种网络设备（路由器、交换机、防火墙）。这些是你入门黑客的基础。操作系统基础：Linux（文件系统、权限管理、常用命令、进程管理），Windows（文件系统、注册表、服务管理、常用命令）。掌握这些能让你更好地理解系统原理。编程语言基础：Python（基本语法、控制结构、函数、常用模块），C/C++（基本数据类型、运算符、控制结构、函数、数组、指针、结构体），Java。这些语言是编程的基础，掌握它们能让你更好地理解代码逻辑。第二阶段：CTF专项知识学习 𐟕𕯸‍♂️ 密码学：古典密码学（凯撒密码、维吉尼亚密码等），现代密码学（对称加密算法如AES、DES，非对称加密算法如RSA、ECC，哈希函数如MD5、SHA）。这些是破解密码的关键。逆向工程：汇编语言基础（x86、x64架构指令集），逆向分析工具（IDAPro、Ghidra）。这些能帮你更好地理解二进制代码。漏洞挖掘与利用：Web漏洞（SQL注入、XSS、CSRF），二进制漏洞（栈溢出、堆溢出）。这些是实战中常用的技巧。第三阶段：实战练习 𐟒ꊥœ觺🥹𓥏𐥈𗩢˜：CTFHub、BUUCTF，各类题型（Web入门、密码学入门、逆向入门等）。这些能帮你熟悉各种题型。参加小型比赛：获取比赛信息，团队协作。这些能帮你积累经验。第四阶段：团队协作与交流 𐟤 组建或加入团队：成员招募标准，团队目标，分工协作。这些能帮你更好地与他人合作。参与社区交流：FreeBuf、看雪论坛，了解行业动态和社区资源。这些能帮你扩大视野。希望这篇教程能帮到你，祝你早日成为黑客大神！𐟚€

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