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golang面试题2之判断字符串中字符是否全都不同

请实现个算法，确定个字符串的所有字符【是否全都不同】。这我们要求【不允

许使额外的存储结构】。给定个string，请返回个bool值,true代表所有字符全都

不同，false代表存在相同的字符。保证字符串中的字符为【ASCII字符】。字符串的

度于等于【3000】。

这有个重点，第个是 ASCII字符， ASCII字符字符共有256个，其中128个是常

字符，可以在键盘上输。128之后的是键盘上法找到的。

然后是全部不同，也就是字符串中的字符没有重复的，再次，不准使额外的储存结

构，且字符串于等于3000。

如果允许其他额外储存结构，这个题很好做。如果不允许的话，可以使 golang内置

的式实现。

通过 strings.Count 函数判断：

使的是golang内置法 strings.Count ,可以来判断在个字符串中包含

的另外个字符串的数量

还有不同的方法同样可以实现，你了解吗?

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相关问答

Q1: 面试问题总结（一）Golang

使用go语言的好处: go语言的设计是务实的, go在针对并发上进行了优化, 并且支持大规模高并发, 又由于单一的码格式, 相比于其他语言更具有可读性, 在垃圾回收上比java和Python更有效, 因为他是和程序同时执行的.

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Q2: 彻底理解Golang Map

本文目录如下，阅读本文后，将一网打尽下面Golang Map相关面试题

Go中的map是一个指针，占用8个字节，指向hmap结构体; 源码 src/runtime/map.go 中可以看到map的底层结构

每个map的底层结构是hmap，hmap包含若干个结构为bmap的bucket数组。每个bucket底层都采用链表结构。接下来，我们来详细看下map的结构

bmap 就是我们常说的“桶”，一个桶里面会最多装 8 个 key，这些 key 之所以会落入同一个桶，是因为它们经过哈希计算后，哈希结果是“一类”的，关于key的定位我们在map的查询和插入中详细说明。在桶内，又会根据 key 计算出来的 hash 值的高 8 位来决定 key 到底落入桶内的哪个位置（一个桶内最多有8个位置)。

bucket内存数据结构可视化如下：

注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 这样的形式。源码里说明这样的好处是在某些情况下可以省略掉 padding字段，节省内存空间。

当 map 的 key 和 value 都不是指针，并且 size 都小于 128 字节的情况下，会把 bmap 标记为不含指针，这样可以避免 gc 时扫描整个 hmap。但是，我们看 bmap 其实有一个 overflow 的字段，是指针类型的，破坏了 bmap 不含指针的设想，这时会把 overflow 移动到 extra 字段来。

map是个指针，底层指向hmap，所以是个引用类型

golang 有三个常用的高级类型 slice 、map、channel, 它们都是引用类型，当引用类型作为函数参数时，可能会修改原内容数据。

golang 中没有引用传递，只有值和指针传递。所以 map 作为函数实参传递时本质上也是值传递，只不过因为 map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，在被调函数中修改 map，对调用者同样可见，所以 map 作为函数实参传递时表现出了引用传递的效果。

因此，传递 map 时，如果想修改map的内容而不是map本身，函数形参无需使用指针

map 底层数据结构是通过指针指向实际的元素存储空间，这种情况下，对其中一个map的更改，会影响到其他map

map 在没有被修改的情况下，使用 range 多次遍历 map 时输出的 key 和 value 的顺序可能不同。这是 Go 语言的设计者们有意为之，在每次 range 时的顺序被随机化，旨在提示开发者们，Go 底层实现并不保证 map 遍历顺序稳定，请大家不要依赖 range 遍历结果顺序。

map 本身是无序的，且遍历时顺序还会被随机化，如果想顺序遍历 map，需要对 map key 先排序，再按照 key 的顺序遍历 map。

map默认是并发不安全的，原因如下：

Go 官方在经过了长时间的讨论后，认为 Go map 更应适配典型使用场景（不需要从多个 goroutine 中进行安全访问），而不是为了小部分情况（并发访问），导致大部分程序付出加锁代价（性能），决定了不支持。

场景: 2个协程同时读和写，以下程序会出现致命错误：fatal error: concurrent map writes

如果想实现map线程安全，有两种方式：

方式一：使用读写锁 map + sync.RWMutex

方式二：使用golang提供的 sync.Map

sync.map是用读写分离实现的，其思想是空间换时间。和map+RWLock的实现方式相比，它做了一些优化：可以无锁访问read map，而且会优先操作read map，倘若只操作read map就可以满足要求(增删改查遍历)，那就不用去操作write map(它的读写都要加锁)，所以在某些特定场景中它发生锁竞争的频率会远远小于map+RWLock的实现方式。

golang中map是一个kv对集合。底层使用hash table，用链表来解决冲突，出现冲突时，不是每一个key都申请一个结构通过链表串起来，而是以bmap为最小粒度挂载，一个bmap可以放8个kv。在哈希函数的选择上，会在程序启动时，检测 cpu 是否支持 aes，如果支持，则使用 aes hash，否则使用 memhash。

map有3钟初始化方式，一般通过make方式创建

map的创建通过生成汇编码可以知道，make创建map时调用的底层函数是 runtime.makemap 。如果你的map初始容量小于等于8会发现走的是 runtime.fastrand 是因为容量小于8时不需要生成多个桶，一个桶的容量就可以满足

makemap函数会通过 fastrand 创建一个随机的哈希种子，然后根据传入的 hint 计算出需要的最小需要的桶的数量，最后再使用 makeBucketArray 创建用于保存桶的数组，这个方法其实就是根据传入的 B 计算出的需要创建的桶数量在内存中分配一片连续的空间用于存储数据，在创建桶的过程中还会额外创建一些用于保存溢出数据的桶，数量是 2^(B-4) 个。初始化完成返回hmap指针。

找到一个 B，使得 map 的装载因子在正常范围内

Go 语言中读取 map 有两种语法：带 comma 和不带 comma。当要查询的 key 不在 map 里，带 comma 的用法会返回一个 bool 型变量提示 key 是否在 map 中；而不带 comma 的语句则会返回一个 value 类型的零值。如果 value 是 int 型就会返回 0，如果 value 是 string 类型，就会返回空字符串。

map的查找通过生成汇编码可以知道，根据 key 的不同类型，编译器会将查找函数用更具体的函数替换，以优化效率：

函数首先会检查 map 的标志位 flags。如果 flags 的写标志位此时被置 1 了，说明有其他协程在执行“写”操作，进而导致程序 panic。这也说明了 map 对协程是不安全的。

key经过哈希函数计算后，得到的哈希值如下（主流64位机下共 64 个 bit 位）：

m: 桶的个数

从buckets 通过 hash m 得到对应的bucket，如果bucket正在扩容，并且没有扩容完成，则从oldbuckets得到对应的bucket

计算hash所在桶编号：

用上一步哈希值最后的 5 个 bit 位，也就是 01010 ，值为 10，也就是 10 号桶（范围是0~31号桶）

计算hash所在的槽位:

用上一步哈希值哈希值的高8个bit 位，也就是 10010111 ，转化为十进制，也就是151，在 10 号 bucket 中寻找** tophash 值（HOB hash）为 151* 的槽位**，即为key所在位置，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。

如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。

通过上面找到了对应的槽位，这里我们再详细分析下key/value值是如何获取的：

bucket 里 key 的起始地址就是 unsafe.Pointer(b)+dataOffset。第 i 个 key 的地址就要在此基础上跨过 i 个 key 的大小；而我们又知道，value 的地址是在所有 key 之后，因此第 i 个 value 的地址还需要加上所有 key 的偏移。

通过汇编语言可以看到，向 map 中插入或者修改 key，最终调用的是 mapassign 函数。

实际上插入或修改 key 的语法是一样的，只不过前者操作的 key 在 map 中不存在，而后者操作的 key 存在 map 中。

mapassign 有一个系列的函数，根据 key 类型的不同，编译器会将其优化为相应的“快速函数”。

我们只用研究最一般的赋值函数 mapassign 。

map的赋值会附带着map的扩容和迁移，map的扩容只是将底层数组扩大了一倍，并没有进行数据的转移，数据的转移是在扩容后逐步进行的，在迁移的过程中每进行一次赋值（access或者delete）会至少做一次迁移工作。

1.判断map是否为nil

每一次进行赋值/删除操作时，只要oldbuckets != nil 则认为正在扩容，会做一次迁移工作，下面会详细说下迁移过程

根据上面查找过程，查找key所在位置，如果找到则更新，没找到则找空位插入即可

经过前面迭代寻找动作，若没有找到可插入的位置，意味着需要扩容进行插入，下面会详细说下扩容过程

通过汇编语言可以看到，向 map 中删除 key，最终调用的是 mapdelete 函数

删除的逻辑相对比较简单，大多函数在赋值操作中已经用到过，核心还是找到 key 的具体位置。寻找过程都是类似的，在 bucket 中挨个 cell 寻找。找到对应位置后，对 key 或者 value 进行“清零”操作，将 count 值减 1，将对应位置的 tophash 值置成 Empty

再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：

1、装载因子超过阈值

源码里定义的阈值是 6.5 (loadFactorNum/loadFactorDen)，是经过测试后取出的一个比较合理的因子

我们知道，每个 bucket 有 8 个空位，在没有溢出，且所有的桶都装满了的情况下，装载因子算出来的结果是 8。因此当装载因子超过 6.5 时，表明很多 bucket 都快要装满了，查找效率和插入效率都变低了。在这个时候进行扩容是有必要的。

对于条件 1，元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量( 2^B )直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。于是，就有新老 bucket 了。注意，这时候元素都在老 bucket 里，还没迁移到新的 bucket 来。新 bucket 只是最大数量变为原来最大数量的 2 倍( 2^B * 2 ) 。

2、overflow 的 bucket 数量过多

在装载因子比较小的情况下，这时候 map 的查找和插入效率也很低，而第 1 点识别不出来这种情况。表面现象就是计算装载因子的分子比较小，即 map 里元素总数少，但是 bucket 数量多（真实分配的 bucket 数量多，包括大量的 overflow bucket）

不难想像造成这种情况的原因：不停地插入、删除元素。先插入很多元素，导致创建了很多 bucket，但是装载因子达不到第 1 点的临界值，未触发扩容来缓解这种情况。之后，删除元素降低元素总数量，再插入很多元素，导致创建很多的 overflow bucket，但就是不会触发第 1 点的规定，你能拿我怎么办？overflow bucket 数量太多，导致 key 会很分散，查找插入效率低得吓人，因此出台第 2 点规定。这就像是一座空城，房子很多，但是住户很少，都分散了，找起人来很困难

对于条件 2，其实元素没那么多，但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升。

由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”的方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。

上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。

如果未迁移完毕，赋值/删除的时候，扩容完毕后（预分配内存），不会马上就进行迁移。而是采取增量扩容的方式，当有访问到具体 bukcet 时，才会逐渐的进行迁移（将 oldbucket 迁移到 bucket）

nevacuate 标识的是当前的进度，如果都搬迁完，应该和2^B的长度是一样的

在evacuate 方法实现是把这个位置对应的bucket，以及其冲突链上的数据都转移到新的buckets上。

转移的判断直接通过tophash 就可以，判断tophash中第一个hash值即可

遍历的过程，就是按顺序遍历 bucket，同时按顺序遍历 bucket 中的 key。

map遍历是无序的，如果想实现有序遍历，可以先对key进行排序

为什么遍历 map 是无序的？

如果发生过迁移，key 的位置发生了重大的变化，有些 key 飞上高枝，有些 key 则原地不动。这样，遍历 map 的结果就不可能按原来的顺序了。

如果就一个写死的 map，不会向 map 进行插入删除的操作，按理说每次遍历这样的 map 都会返回一个固定顺序的 key/value 序列吧。但是 Go 杜绝了这种做法，因为这样会给新手程序员带来误解，以为这是一定会发生的事情，在某些情况下，可能会酿成大错。

Go 做得更绝，当我们在遍历 map 时，并不是固定地从 0 号 bucket 开始遍历，每次都是从一个**随机值序号的 bucket 开始遍历，并且是从这个 bucket 的一个随机序号的 cell **开始遍历。这样，即使你是一个写死的 map，仅仅只是遍历它，也不太可能会返回一个固定序列的 key/value 对了。

Q3: GO语言（二十九）：模糊测试（下）-

语料库文件以特殊格式编码。这是种子语料库和生成语料库的相同格式。

下面是一个语料库文件的例子：

第一行用于通知模糊引擎文件的编码版本。虽然目前没有计划未来版本的编码格式，但设计必须支持这种可能性。

下面的每一行都是构成语料库条目的值，如果需要，可以直接复制到 Go 代码中。

在上面的示例中，我们在 a []byte后跟一个int64。这些类型必须按顺序与模糊测试参数完全匹配。这些类型的模糊目标如下所示：

指定您自己的种子语料库值的最简单方法是使用该 (*testing.F).Add方法。在上面的示例中，它看起来像这样：

但是，您可能有较大的二进制文件，您不希望将其作为代码复制到您的测试中，而是作为单独的种子语料库条目保留在 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中。golang.org/x/tools/cmd/file2fuzz 上的file2fuzz工具可用于将这些二进制文件转换为为[]byte.

要使用此工具：

语料库条目：语料库中的一个输入，可以在模糊测试时使用。这可以是特殊格式的文件，也可以是对 (*testing.F).Add。

覆盖指导：一种模糊测试方法，它使用代码覆盖范围的扩展来确定哪些语料库条目值得保留以备将来使用。

失败的输入：失败的输入是一个语料库条目，当针对模糊目标运行时会导致错误或恐慌。

fuzz target：模糊测试的目标功能，在模糊测试时对语料库条目和生成的值执行。它通过将函数传递给 (*testing.F).Fuzz实现。

fuzz test：测试文件中的一个被命名为func FuzzXxx(*testing.F)的函数，可用于模糊测试。

fuzzing：一种自动化测试，它不断地操纵程序的输入，以发现代码可能容易受到的错误或漏洞等问题。

fuzzing arguments：将传递给模糊测试目标的参数，并由mutator进行变异。

fuzzing engine：一个管理fuzzing的工具，包括维护语料库、调用mutator、识别新的覆盖率和报告失败。

生成的语料库：由模糊引擎随时间维护的语料库，同时模糊测试以跟踪进度。它存储在$GOCACHE/fuzz 中。这些条目仅在模糊测试时使用。

mutator：一种在模糊测试时使用的工具，它在将语料库条目传递给模糊目标之前随机操作它们。

package：同一目录下编译在一起的源文件的集合。