php面试数据结构 php面试总结

php数据结构与算法(PHP描述) 快速排序 quick sort

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代码如下:

?php

/**

*

快速排序

quick

sort

*

**/

function

sort_quick($arrData)

{

if(empty($arrData)

||

!is_array($arrData))

return

false;

$flag

=

$arrData[0];

$len

=

count($arrData)

-

1;

if($len

==

0)

return

$arrData;

//

如果只有一个数据php面试数据结构的数组直接返回

$arrLeft

=

array();

$arrRight

=

array();

$len_l

=

0;

$len_r

=

0;

for($i

=

1;

$i

=

$len;$i++)

{

if($arrData[$i]

$flag)

{

$arrLeft[$len_l]

=

$arrData[$i];

//

小于php面试数据结构的放左边

$len_l++;

}

else

{

$arrRight[$len_r]

=

$arrData[$i];

//

大于等于php面试数据结构的放右边

$len_r++;

}

}

//

合并数组

$arrResult

=

array();

if($len_l)

{

$arrLeft

=

sort_quick($arrLeft);

for($i

=

0;$i

=

$len_l

-

1;

$i++

)

{

$arrResult[$i]

=

$arrLeft[$i];

}

}

$arrResult[$len_l]

=

$flag;

$len_l++;

if($len_r)

{

$arrRight

=

sort_quick($arrRight);

for($i

=

0;$i

=

$len_r

-

1;

$i++

)

{

$arrResult[$len_l]

=

$arrRight[$i];

$len_l++;

}

}

echo

"==

",$flag,"

==========================================br/";

echo

"data

:

",print_r($arrData),"br/";

echo

"filter

left:

",print_r($arrLeft),"br/";

echo

"filter

right:

",print_r($arrRight),"br/";

echo

"return

:

",print_r($arrResult),"br/";

return

$arrResult;

}

//$list

=

array(4,3,2,1,5,7,3,7);

$list

=

array(4,51,6,73,2,5,9,33,50,3,4,6,1,4,67);

$list

=

sort_quick($list);

echo

"pre";print_r($list);

相关问答

Q1: php 数据库中输出的数据结构

从数据库读出来的原始数据是资源。还不是数组。

$result = mysql_Query("select * from tb_admin where parid=1")

while($list = mysql_fetch_array($result)){

print_r($list);//这里输出的数组是将原数组拆开来输出。

}

原始的数据结构应是：

array(

[0]=array(

[id]=01

[classname]=我是

[url]=baidu.com

)

[1]=array(

//这里同上，不两累赘

)

)

Q2: 数据结构算法在php编程中的作用？

数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由那些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 数据结构是信息的一种组织方式，其目的是为了提高算法的效率，它通常与一组算法的集合相对应，通过这组算法集合可以对数据结构中的数据进行某种操作。

使用php实现的基本的数据结构和算法，什么二叉树、二叉搜索树、AVL树、B树、链表和常见排序、搜索算法等等，而且全部是使用面向对象来实现的，确是是很强。

Q3: PHP中高级面试题 – 第一天

一、写一个函数，获取一篇文章内容中的全部图片，并下载

二、什么是 CSRF 攻击？XSS 攻击？如何防范？

CSRF：跨站请求伪造，可以通过通过判断来源和加 Token 的方式来防范。

XSS：跨站脚本攻击，可以通过对内容转义和过滤来防范，还有 CSP

三、应用中我们经常会遇到在 user 表随机调取 10 条数据来展示的情况，简述你如何实现该功能。

四、MYSQL 中主键与唯一索引的区别

主键：绝对不能有空值。唯一索引：可以有空值

五、http 与 https 的主要区别

关键是 S 上。简而言之，https 建立连接后要先把 SSL 的证书发下去，有了公钥和私钥，就可以解密了。

六、两台 mysql 服务器，其中一台挂了，怎么让业务端无感切换，并保证正常情况下讲台服务器的数据是一致的

不是核心业务的话，先停写，把备机拉起来，查看两台机器的日志，进行数据补偿，开写。

如果是核心业务的话，现在所有的操作都在正常的状态机器上。把好的这台机器的备机拉起来，当主机。

以上全是应急操作。实际上数据库的容灾设计要复杂得多。

面试官要是问你，备机的数据不一致怎么办，你要勇敢怼回去，你们每秒多少写入操作。按照百万级表，每秒 1000 的写入效率，正常的设计是，分布在 2 台机器上每台 500。这个级别的数据同步，出现差异的概率 可以忽略不计的。有一台出现问题，另一台也可以抗住。

（正常的操作，还是先停写，等数据一致，切换，开写。我们公司搞这些切换都是在凌晨 4.00 左右，核心业务的每秒写操作，只有十几个。前后耽搁不到 20 秒）。

七、10 瓶水，其中一瓶有毒，小白鼠喝完有毒的水之后，会在 24 小时后死亡，问：最少用几只小白鼠可以在 24 小时后找到具体是哪一瓶水有毒。

答案：四只

二进制问题。薛定谔的老鼠。

一只老鼠有两个状态，死活，对应 01。假设老鼠的个数为 A，则有 2^A=10; A=4；

思路很简单，十瓶药编号：0,1,10,11….1001;

0 不喝。第一只老鼠喝所有个位是 1 的：13579，第二只喝十位是 1 的，第三只和百位是 1 的，第四只喝千位是 1 的。

24 小时后，看下死了的是 1，活着的是 0。按老鼠的顺序乖乖站好…… 假如第一只和第三只死了，那就是 0101，就是 5 有问题。

Q4: php面试题 memcache和redis的区别

Redis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。Redis适用场景，如何正确的使用前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G usedVM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M usedVM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M usedVM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M usedVM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。补充的知识点：memcached和redis的比较1 网络IO模型Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats 命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。(Memcached网络IO模型)Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。2.内存管理方面Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：/memcached/)。Memcached的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang, Lua等。当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和WordPress等。在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d install即可完成安装。在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make make install即可。默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时，我们可以为其配置不同的启动参数。1.1 Memcache配置Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。1）-p Memcached的TCP监听端口，缺省配置为11211；2）-U Memcached的UDP监听端口，缺省配置为11211，为0时表示关闭UDP监听；3）-s Memcached监听的UNIX套接字路径；4）-a 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；5）-l 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；7）-r 最大core文件大小；8）-u 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；9）-m 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；11）-c 最大并发连数，缺省配置为1024；12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；13）-f 用于设置chunk大小的递增因子；14）-n 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；15）-t Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；16）-L 尝试使用大内存页；17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；2. Redis简介Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。Redis的安装非常方便，只需从bin目录下。在启动Redis服务器时，我们需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为redis.conf。php面试题 memcache和redis的区别

Q5: 面试高级php工程师，一般会问到哪些问题

高并发大访问量的mysql优化php面试数据结构，服务器优化php面试数据结构？

字段建索引、主从数据库、读写分离、表分区、负载均衡。

linux的慢查询日志会记录mysql的超时查询sql语句，定期察看进行优化。

2.大访问量下秒杀模块程序怎么设计，如果使用mysql会有多卖的情况，就是订单超过库存。

将订单数据缓存到内存，如果用数据库直接崩掉，毫无悬念的。

3.缓存的使用

能用静态的用静态，不能静态的用内存缓存，例如memcache、redis，不能缓存的用数据库。

4.session可不可以跨域？怎么跨域？

将PHP session机制重写（PHP提供），将session存储在memcache或者数据库就可以跨域了。

另外session能以三种方式存储，文件、数据库、缓存。

5.了不了解非关系型数据库？

mongodb

6.会不会写shell脚本以及linux的操作

还会问一下时下流行的东西，比如做没做过微信开发，例如微信支付开发、APP移动开发，等等问题。

问的核心东西都是围绕这些转的，如果有笔试会让php面试数据结构你写sql，php功能（例如冒泡排序等排序），还有逻辑题。

php面试数据结构我当初面试了很多，这是一个我的面试经验的总结，纯手打忘采纳。

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