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测试即（验证产品特性是否符合用户需求、检测系统是否能满足客户需求，是否能正常运行，数据会有没有正确）
测试流程就是：需求评审，编写测试计划，设计测试用例，执行测试用例，bug的提报与验证，测试报告
开发测试冲突：双方对需求理解不一致，可以问产品达成一致，产品是最懂项目需求的人
对项目做过什么测试：功能测试接口测试兼容测试
讲一下面向对象是什么？
网络编程了解吗？讲一下TCP,UDP的特性
讲一下多线程安全问题
讲一下哈希表的实现过程
SpringBoot的启动流程
Spring Boot的启动流程如下：
加载Spring Boot的启动类：Spring Boot应用的入口是一个标注有@SpringBootApplication注解的类。该注解会自动扫描并加载所有标注有@Component、@Controller、@Service、@Repository等注解的类。
创建Spring应用上下文：通过SpringApplication类的静态方法run()创建Spring应用上下文。该方法会根据配置信息加载并初始化所有的Bean，并创建Bean之间的依赖关系。
执行Spring Boot的自动配置：Spring Boot会根据classpath下的配置文件（如application.properties或application.yml）自动配置应用的各个组件。自动配置使用了条件注解（@Conditional）来根据条件选择是否配置某个组件。
启动内嵌的Web服务器：Spring Boot支持内嵌的Web服务器，如Tomcat、Jetty等。根据配置信息，Spring Boot会自动选择并启动相应的Web服务器。
运行应用程序：Spring Boot会扫描并加载所有标注有@Controller、@RestController等注解的类，并根据请求路径和请求方法映射到相应的处理方法。
总结起来，Spring Boot的启动流程包括加载启动类、创建应用上下文、执行自动配置、启动内嵌的Web服务器和运行应用程序。这些步骤使得Spring Boot应用能够快速、简单地启动和运行。
实时操作系统和非实时操作系统的区别
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2.无符号二进制数1000110转换为十进制数是多少
A.68 B.70 C.72 D.74
3. 下列关于OSI参考模型分层的选项中，分层相邻并且顺序从低到高的有：
A.物理层-数据链路层-网络层 B.数据链路层-网络接口层-网络层
C.传输层-会话层-表示层 D.表示层-会话层-应用层
OSI七层：物理层-数据链路层-网络层-传输层-会话层-表示层-应用层
TCP/IP五层：物理层-数据链路层-网络层-传输层-应用层
4.算法编程题：找最小数
给一个正整数 NUM1，计算出新正整数 NUM2。NUM2 为 NUM1 中移除 N 位数字后的结果，需要使得 NUM2 的值最小。
核心思路：要让剩下的数字最小，就要保证靠前的数字尽可能小
拿1432219举例，移除3位，最终结果为1219
public String removeKdigits(String num, int k) {Stack<Character> stack = new Stack<>();for (char digit : num.toCharArray()) {while (k > 0 && !stack.isEmpty() && stack.peek() > digit) {stack.pop();k--;}stack.push(digit);}// 删除k个字符for (int i = 0; i < k; i++) {stack.pop();}// 组合剩余字符StringBuilder sb = new StringBuilder();while (!stack.isEmpty()) {sb.insert(0, stack.pop());}// 移除前导零并返回结果while (sb.length() > 0 && sb.charAt(0) == '0') {sb.deleteCharAt(0);}return sb.length() == 0 ? "0" : sb.toString();}5.算法编程题：数组中的第k个最大元素
给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素
拿[3,5,4,1,2]举例，整数k=2，最终结果为4
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {// 这里，我们创建了一个没有任何参数的优先级队列// 在这种情况下，优先级队列的头是队列中最小的元素// 元素将按升序从队列中移除PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();// 遍历数组for (int i = 0; i < nums.length; i++) {// 在遍历过程中，对每个访问的元素采取如下的判断// 优先队列里面的元素个数达到了 k 个// 并且当前访问的元素小于了优先队列中的最小值，即队头元素// 说明当前访问的元素没有资格加入到优先队列中if ( minHeap.size() == k && nums[i] <= minHeap.peek() ) {// 那么继续访问下一个元素continue;}// 将元素插入队列，在优先队列内部会进行排序操作// 使得优先级队列的头是队列中最小的元素minHeap.offer(nums[i]);// 插入了当前元素之后，如果个数超过了 kif (minHeap.size() > k) {// 那么需要把最小的元素移除minHeap.poll();}}// 遍历结束之后，minHeap 存储了数组的前 k 个最大的元素// 而第 k 大的元素就是优先队列 minHeap 中的最小值return minHeap.peek();}