常见面试题
1。什么是平衡二叉树？
插入数据？
2。解决hash冲突的办法？
3。阻塞队列，生产者消费者模型。
4。B－树，B+树的区别（时间复杂度）
5。二叉树与堆的关系？（时间复杂度）
树
1。二叉树的定义：
每个节点最多只有两颗子树，并且有左右子树之分。
每一层节点达到最大就是满二叉树。
每一层节点序号和满二叉树对应，为完全二叉树（满二叉树从后向前删减可变成完全二叉树）
2。遍历二叉树：（先中后代表root点的顺序，左右子树的先后是确定的）
先序遍历：root－左－右
中序遍历：左－root－右
后序遍历：左－右－root
线索二叉树就是通过遍历二叉树的顺序，在左指针加上前驱，右指针加上后继。
3。深林变二叉树：
所有节点，最左子树不变，其余节点全部断开，依次变为左兄弟节点的右节点。
4。最优二叉树（哈夫曼树）：
权值越小的节点离根最远，才可以达到二叉树的总路径长度最小。
5。二叉排序树（二叉查找树）：
所有节点，左子树的所有节点的值都小于根节点的值，所有右子树节点的值都大于根节点的值。
所以，中序遍历可以达到有序序列。
查找的时间复杂度：O(log2n)
递归查找算法：
6。平衡二叉树：
树中任何一个节点的左右两颗子树的高度差的绝对值不能大于1。
左右旋使之保持为平衡二叉树：
左边多，并且添加节点在左节点(的任一边)：直接右旋
右边多，并且添加节点在右节点(的任一边)：直接左旋
左边多，但是添加节点在右节点(的任一边)：先左旋再右旋
右边多，但是添加节点在左节点(的任一边)：先右旋再左旋
7。B-树/B+树：
一种平衡的多路查找树（查找时需要最快，二叉树的深度太深而节点的子节点广度不够，如果所有节点全部加在root节点上又会造成广度太广而深度不够，依然不能快速查找，B树就是在深度和广度中取平衡值的一种数据结构）
查找时间复杂度：O(log2n)
B-树的所有关键字分散存储
B+树的所有关键字都存储在叶子节点
数据库为什么用B+树：
局部性原理与磁盘预读
由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。
关于数据库存储原理中的数据结构：[CSDN地址](https://blog.csdn.net/lis_12/article/details/57416576)
堆
1。堆的定义：
堆是一个完全二叉树。又是一种特殊的队列，从堆中取出元素是按照元素的优先级取的，而不是按照元素的插入顺序。
最大堆：每个节点的值都大于其子节点的值，root总是最大。
最小堆：每个节点的值都小于其子节点的值，root总是最小。
（堆不是排序二叉树！）
堆插入元素：
插入元素总是在最后插入，然后进行调整
堆删除元素：
删除元素总是在root节点删除，然后进行调整
构建最大／小堆的时间复杂度：O(N)
（大型长片小说——“从码渣到码神”第一卷《码渣的进阶》系列内容均来自one note个人笔记）
来源：CSDN
作者：Johnny Leo
链接：https://blog.csdn.net/qq_42661628/article/details/103996697