**一、简答题**
1. **内部排序算法及其复杂度和稳定性**
- 冒泡排序：平均时间复杂度O(n^2)，最好情况O(n)，最坏情况O(n^2)；稳定排序。
- 插入排序：平均时间复杂度O(n^2)，最好情况O(n)，最坏情况O(n^2)；稳定排序。
- 选择排序：平均时间复杂度O(n^2)，最好情况O(n^2)，最坏情况O(n^2)；非稳定排序。
- 快速排序：平均时间复杂度O(n log n)，最坏情况O(n^2)；非稳定排序。
- 归并排序：平均时间复杂度O(n log n)，最好情况O(n log n)，最坏情况O(n log n)；稳定排序。
- 堆排序：平均时间复杂度O(n log n)，最好情况O(n log n)，最坏情况O(n log n)；非稳定排序。
- 计数排序：平均时间复杂度O(n+k)，稳定排序，k是数据范围。
- 基数排序：平均时间复杂度O(n*k)，稳定排序，k是数字的最大位数。
2. **多线程同步互斥方法**
- **锁机制**：包括互斥锁（Mutex）、读写锁（Read-Write Locks）、自旋锁（Spinlock）、条件变量（Condition Variables）等。
- **信号量（Semaphore）**：包括二进制信号量和计数信号量。
- **信号（Signal）**：用于进程间同步和异常处理。
- **管程（Monitor）**：一种更高层次的同步机制，提供了一个包含共享数据结构和控制过程的抽象环境。
- **死锁避免和检测**：死锁预防、死锁避免、死锁检测和恢复策略。
3. **进程间通信方式**
- 管道（Pipe）：半双工，单向数据流。
- 共享内存：直接访问同一段内存，速度快，但需要额外的同步机制。
- 消息队列（Message Queue）：可以异步通信，消息可按顺序传递，支持广播。
- 文件映射（Memory Mapped Files）：将文件映射到进程地址空间，类似于共享内存。
- 套接字（Socket）：支持网络通信，可用于同一主机或不同主机间的进程通信。
- 信号（Signal）：简单、快速，但信息量有限。
- 桥接（FIFO/命名管道）：全双工，文件系统中创建的特殊文件。
- 进程间通信速度最快的一般是共享内存，因为它避免了数据复制和系统调用开销。
**二、算法与程序设计题**
1. **二叉树最近公共父节点**
- 算法描述：从两个节点分别向上遍历，直到找到公共父节点为止。可以使用递归或迭代方法实现。
- 代码实现（Python为例）：
```python
class TreeNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.left = None
self.right = None
def lowestCommonAncestor(self, root, p, q):
while root:
if root == p or root == q:
return root
if p.val < root.val and q.val < root.val:
root = root.left
elif p.val > root.val and q.val > root.val:
root = root.right
else:
return root
return None
```
2. **有序链表去重**
- 算法描述：使用双指针，一个指针指向当前节点，另一个指针用于检查下一个节点是否重复，重复则跳过，不重复则移动第一个指针。
- 代码实现（Python为例）：
```python
class ListNode:
def __init__(self, x):
self.val = x
self.next = None
def deleteDuplicates(self, head):
if not head:
return head
dummy = ListNode(0)
cur = dummy
cur.next = head
while cur.next and cur.next.next:
if cur.next.val == cur.next.next.val:
while cur.next and cur.next.val == cur.next.next.val:
cur.next = cur.next.next
else:
cur = cur.next
return dummy.next
```
3. **判断平衡二叉树**
- 算法描述：递归地计算左右子树的高度，若高度差不超过1且左右子树都是平衡的，则为平衡二叉树。
- 代码实现（Python为例）：
```python
def isBalanced(self, root):
def height(root):
if not root:
return 0
left = height(root.left)
right = height(root.right)
if left == -1 or right == -1 or abs(left - right) > 1:
return -1
return max(left, right) + 1
return height(root) != -1
```
**三、系统设计题**
设计一个内存级缓存功能来解决服务超时问题，可以从以下几个方面考虑：
1. **缓存策略**：采用LRU（Least Recently Used）或者LFU（Least Frequently Used）策略，优先淘汰最不常用的或者最久未使用的数据。
2. **数据更新**：使用版本号或者时间戳机制，当原始数据更新时，更新缓存并标记为失效，下次访问时重新加载。
3. **缓存容量管理**：根据系统资源和需求动态调整缓存大小，避免过度占用内存。
4. **一致性哈希**：对查询请求进行分片，根据一致性哈希策略将请求分发到不同的服务器，确保请求分布均匀，提高缓存命中率。
5. **预加载策略**：对于热点数据，可以预先加载到缓存中，减少首次查询的延迟。
6. **灰度发布**：逐步引入缓存，监控性能变化，避免一次性引入大量缓存导致的不稳定。
7. **缓存穿透与缓存击穿**：设置合理的缓存过期时间，防止大量请求同时穿透到数据库，使用布隆过滤器防止误判。
8. **错误重试与超时重定向**：当服务超时，可以设置重试机制，或者将请求重定向到其他服务器。
9. **监控与报警**：实时监控缓存命中率、超时率等指标，及时发现问题并作出调整。
通过这些设计，可以在保证数据新鲜度的同时，最大化降低服务超时率和提高缓存命中率。
