软考-程序员知识点与部分真题梳理

参照《程序员教程》第五版划分类别；
持续更新中…

计算机系统基础知识

如何理解和处理浮点数的加减法运算

在计算机科学中，处理浮点数的表示和运算是基础且关键的，尤其是在进行科学计算、图形处理和数据分析等领域。浮点数允许在计算机中表示非常大或非常小的数值，但其运算伴随着精度和表示范围的平衡挑战。本文深入探讨浮点数在计算机中的表示以及浮点数的加减法运算方法。

浮点数的基本组成

浮点数在计算机中通常包括以下几个部分：

数符 (Sign)：用一位表示，决定浮点数的正负。
阶码 (Exponent)：影响数值的表示范围。
尾数 (Mantissa)：决定数值的精度，尾数位数越多，表示越精确。

加减法运算中的阶码对齐

浮点数的加减运算比整数复杂，主要因为需要处理阶码和尾数。在进行加法或减法运算时，必须先对操作数进行阶码对齐。以下是详细步骤和原因：

原则：小阶对大阶

在进行浮点数加减之前，需要确保两个操作数的阶码相同。这通常通过将阶码较小的数的尾数右移来实现，以匹配较大的阶码，从而保持数据的精度。

示例解析

考虑两个浮点数的加法：

a = 1.234 * 10^3
b = 5.678 * 10^1

这里，a的阶码是3，而 b的阶码是1。

为了进行运算需执行两步操作：

对齐阶码：
- 将 b的阶码从1增加到3，这意味着尾数需要右移两位，变为 0.05678.
执行加法：
- 更新表示为 a = 1.234 * 10^1和 b = 0.05678 * 10^3.
- 直接相加得到 1.29078 * 10^3.

通过这样的阶码对齐，我们确保了在加法操作中尽可能保持数据的完整性和精确性。

总结与应用

了解浮点数的表示和运算对于任何需要进行精确计算的应用都非常重要。无论是金融分析、科学研究还是工程设计，正确处理浮点运算可以避免误差累积，确保计算结果的准确性。

操作系统基础知识

什么是分时系统和实时系统？

实时操作系统

实时操作系统（RTOS）设计用来在事件发生后迅速做出反应，并且能够在规定时间内完成任务，以控制生产过程或对处理系统作出快速响应。这类系统以其及时的响应速度和高可靠性为特征。实时系统可分为硬实时系统和软实时系统：硬实时系统要求必须在严格定义的时间限制内完成操作，这通常在操作系统的设计中得到保证；而软实时系统则侧重于根据任务的优先级尽可能快地完成操作。

分时操作系统

分时操作系统允许多个用户通过不同的终端同时使用同一台计算机。这种系统通过将CPU时间和内存空间分配给各个终端用户的程序，采用固定时间间隔（时间片）进行轮换。这些时间间隔通常非常短暂，使得每个用户都有感觉仿佛他们独占了计算机资源。分时系统通过这种方式高效地服务于多用户，保证计算资源的公平分配。

多道程序设计的目的和它如何革新计算机系统

在探索现代计算机操作系统的核心原理时，我们经常会遇到“多道程序设计”这一概念。这种技术自20世纪60年代起就开始塑造计算机科学的发展轨迹，至今仍在持续推动技术前进。多道程序设计的引入不仅是出于提高计算机效率的需求，更是一次对计算机资源管理方式的彻底革新。那么，多道程序设计到底是什么，它出现的主要目的又包括哪些呢？让我们一探究竟。

多道程序设计的基本概念

在单道程序系统中，任何时刻内存中只有一个程序在执行。这意味着，如果该程序进行输入/输出操作（I/O），CPU将无事可做，直到I/O完成。显然，这种设计在资源利用上极其低效。

多道程序设计是一种允许多个程序同时驻留在主存中，由操作系统管理，交替使用CPU和其他系统资源的技术。这种设计使得当一个程序等待I/O操作时，系统可以立即切换到另一个程序，保持CPU的忙碌状态，从而大幅提高资源使用效率。

多道程序设计的主要目的

1. 提高资源利用率

最直接的目的是最大化硬件资源的使用效率。通过程序的并行加载和交替执行，CPU和其他硬件资源（如内存、I/O设备）的闲置时间大大减少，资源使用率得到优化。

2. 增加系统吞吐量

随着资源利用率的提升，系统可以在同一时间内完成更多的工作。这意味着系统吞吐量—即单位时间内处理的工作量—显著增加。

3. 减少用户等待时间

多道程序设计通过提供准并行的执行环境，减少了用户的等待时间。用户提交的作业可以快速得到响应，无需等待其他作业完成。

4. 优化作业调度和资源分配

多道程序设计为操作系统提供了基础，使其能够实现更复杂的作业调度和资源分配策略。操作系统可以根据不同程序的优先级、资源需求和其他参数，合理地调度资源，达到效率和公平性的平衡。

5. 支持多用户操作

在多用户环境中，多道程序设计允许多个用户的作业同时进行，每个用户都感觉自己独占了系统资源。这种能力对于服务器和大型计算机系统尤其重要。

结论

多道程序设计是现代操作系统的基石之一，它通过允许多个程序并行运行，在提高计算机系统性能和资源利用率方面发挥了关键作用。从历史的角度看，多道程序设计的发展标志着从早期的批处理系统向交互式、多任务系统的重要转变。

无疑，多道程序设计是计算机科技发展中的一次重大创新，它不仅改进了硬件的使用效率，更引领了操作系统设计的多个方向，包括任务调度、内存管理和用户接口的设计。

什么是Spooling?

Spooling（同时外围设备在线操作）是一种数据管理和输入/输出处理的技术，它使计算机能够将数据暂存到一个中间存储设备中，通常是硬盘，然后在需要时再处理这些数据。这种技术主要用于控制数据输入到或输出自一台设备的顺序和时间，尤其是打印机和其他慢速设备。

Spooling的背景和发展

在早期的计算机系统中，多个作业经常需要访问同一个慢速的输入/输出设备，如打印机或磁带驱动器。这些设备的处理速度远远低于中央处理器（CPU）的速度，如果没有有效的管理机制，CPU大部分时间将处于等待状态，导致资源利用效率低下。

为了解决这个问题，spooling技术被引入作为一种能有效利用计算机资源的方法。通过spooling，作业的输出数据可以先被写入到一个快速的存储区域（如硬盘），然后在设备准备好接受数据时再慢慢地进行输出。这不仅提高了CPU的利用率，还允许作业在不直接与慢速设备交互的情况下继续进行，从而加快了作业的处理速度。

Spooling的工作原理

Spooling通常涉及以下几个步骤：

数据缓存：系统将输出数据（如打印任务）暂存到磁盘上。
队列管理：系统管理一个或多个队列，用于存放等待处理的任务。
数据传输：后台进程按照队列中的顺序将数据从磁盘传输到相应的设备。

Spooling的应用

尽管技术发展已经极大地提升了硬件设备的速度，spooling在现代计算机系统中仍然有其应用价值：

打印管理：打印机spooling是最常见的应用之一。在打印任务中使用spooling技术可以让用户在文档进入打印队列后继续进行其他操作，而打印机可以在后台按顺序处理打印任务。
邮件处理：邮件服务器使用spooling技术来管理大量的邮件发送和接收任务。
批处理系统：在批处理和自动化作业调度系统中，spooling用于管理各种任务和数据处理的顺序。

UNIX操作系统最初是由什么语言开发的？

C语言

为什么选择C语言？

移植性。当时的操作系统大多数都是用汇编语言编写的，这使得它们强烈依赖于特定的硬件。C语言的引入使UNIX能够更容易地移植到不同的计算机硬件平台。C语言的高级特性相较于汇编语言，使得开发者可以编写出与硬件架构无关的代码。
可维护性与扩展性。C语言提供了比汇编语言更高级的数据结构和控制结构，这使得UNIX系统的维护和扩展变得更为容易。C语言的抽象能力强，可以帮助程序员编写清晰、易于理解和维护的代码。
功能强大与效率。尽管C语言提供了高级语言的许多特性，但它依然能够生成效率接近汇编语言的代码。这一点对于操作系统开发来说至关重要，因为操作系统需要与硬件密切交互，并且对性能的要求极高。

程序设计语言

数据结构与算法

如何通过前序和中序遍历结果重建二叉树

在计算机科学中，二叉树是一种极为常见的数据结构，用于表示数据的层次结构，如表达式解析、文件系统层级等。有时候，我们可能需要从二叉树的遍历结果中重建原始的树结构。最常见的场景是，给定一个二叉树的前序遍历和中序遍历结果，如何重建这个二叉树。这篇文章将详细介绍如何执行这一过程，并通过具体的示例帮助读者理解每一步。

前序和中序遍历的基本知识

在开始之前，让我们简单回顾一下前序遍历和中序遍历的定义：

前序遍历：在这种遍历方法中，我们首先访问根节点，然后递归地进行左子树的前序遍历，接着递归地进行右子树的前序遍历。
中序遍历：在这种遍历方法中，我们首先递归地进行左子树的中序遍历，然后访问根节点，最后递归地进行右子树的中序遍历。

通过前序和中序遍历结果重建二叉树

当我们有一个二叉树的前序和中序遍历结果时，可以按照以下步骤重建原始的二叉树：

确定根节点：
- 前序遍历的第一个元素总是树的根节点。
在中序遍历中找到根节点：
- 根节点在中序遍历中将树分成左右两部分，左边是左子树的中序遍历，右边是右子树的中序遍历。
划分前序遍历结果：
- 使用中序遍历中的左右子树长度，可以将前序遍历结果中除了第一个元素（根节点）之外的部分划分为左右子树的前序遍历。
递归构建：
- 使用上述步骤递归地构建左子树和右子树。

示例

假设有以下前序和中序遍历结果：

前序遍历：[A, B, D, E, C, F]
中序遍历：[D, B, E, A, F, C]

步骤一：确定根节点

在前序遍历中，A 是根节点。

步骤二：在中序遍历中找到根节点

在中序遍历中，A 左边的 [D, B, E] 是左子树的中序遍历结果，右边的 [F, C] 是右子树的中序遍历结果。

步骤三：划分前序遍历结果

左子树的前序遍历为前序结果中根节点后与左子树中序长度相同的部分：[B, D, E]
右子树的前序遍历为剩余部分：[C, F]

步骤四：递归构建

使用相同方法递归构建左子树和右子树。

树的中间状态示意图

       A/ \/   \/     \B       C/ \     /D   E   F

通过递归应用这一过程，我们可以逐步构建出整个二叉树。

总结

通过前序和中序遍历结果重建二叉

树是一种常用的技术，特别在不可能直接访问树结构本身的情况下非常有用，比如在数据传输或存储优化中。理解并掌握这一技术可以帮助开发人员更好地处理树形数据结构的相关问题。希望这篇文章能帮助你理解通过前序和中序遍历结果如何步骤性地重建二叉树。如果你有任何疑问或需要进一步讨论，欢迎留言讨论。

循环队列：高效空间利用的数据结构

循环队列，也称环形队列，是一种使用固定大小数组实现的队列结构，通过循环利用数组空间来避免常规队列操作中的空间浪费。在本文中，我们将探讨循环队列的基本工作原理、如何计算队列中的元素数量，以及它的一些实际应用场景。

循环队列的工作原理

循环队列使用一个数组和两个指针——队头指针（front）和队尾指针（rear）。队头指针指向队列的第一个元素，队尾指针指向最后一个元素的下一个位置。这种首尾相连的表示方法使数组得以循环使用。

元素数量的计算公式

在循环队列中，计算元素的数量涉及到处理队尾指针可能在队头指针之前的情况。元素数量的计算公式如下：

队列中的元素数量 = (rear - front + M) % M

这里，M 是队列的容量，% 是取模运算符，确保结果为正数，正确反映队列中的元素数量。当 rear 小于 front 时，这个公式帮助我们正确处理绕回的情况。

示例

假设队列的容量为 M = 5：

当 front = 1 且 rear = 3：
- 元素数量 = (3 - 1 + 5) % 5 = 7 % 5 = 2
当 front = 3 且 rear = 1：
- 元素数量 = (1 - 3 + 5) % 5 = 3 % 5 = 3

循环队列的应用场景

循环队列特别适合于那些固定资源重复利用的场合，例如：

资源池管理：如数据库连接池或线程池，可以使用循环队列有效地分配和回收资源。
数据缓冲区：循环队列是实现音频、视频数据流缓冲区的理想选择，可以持续收集和处理数据流。
网络服务器：在网络服务器中，使用循环队列可以平衡请求负载，实现请求的快速响应。

结论

循环队列通过其环状结构优化了空间利用，避免了常规队列操作中的空间浪费。它在软件开发和系统设计中被广泛应用，特别是在需要高效数据处理和资源管理的场景中。

软件工程基础知识

UML基础知识

UML是面向对象开发过程中必不可少的重要工具。构成UML的三个重要要素：

事务
关系
图

UML 事务

UML 关系

UML 图

需要牢记，类图（Class Diagram）展现了一组对象、接口、协作和它们之间的关系。

设计模式

数据库基础知识

什么是数据库视图？视图如何影响数据操作和展示？

在谈论现代数据库管理时，理解“视图”（Views）的概念及其在数据操作中的作用是至关重要的。视图为数据库提供了一种强大的工具，用于数据的表示和权限管理。但是，视图是什么，它们是如何工作的，又如何影响我们对数据的查询和操作呢？让我们深入探讨。

视图定义及其工作原理

视图，从本质上讲，是一种虚拟表。它们的数据不会像传统表那样存储在数据库中，而是通过SQL语句动态生成。

这些SQL语句定义了视图是如何从一个或多个基本表（或其它视图）中提取数据的。

因此，视图可以被看作是存储了查询指令的数据库对象，而不是存储数据本身。

每当用户查询视图时，**数据库系统实际上是在执行视图中定义的SQL查询。**这意味着视图中显示的数据是实时从基表中提取的。因此，任何对基表数据的更改都会即时反映在视图中，从而使视图成为展示数据库最新状态的窗口。

视图的用途和优势

数据安全性和隐私：通过视图，数据库管理员可以限制对敏感数据的访问，只向最终用户展示他们需要看到的数据字段。

查询简化：视图可以将复杂的查询封装起来，用户无需编写复杂的SQL代码就能执行这些查询。
逻辑数据独立性：视图帮助用户从数据存储结构的改变中隔离开来，即基础表结构的更改不会影响到视图。

视图的限制

虽然视图在数据展示和操作中提供了极大的灵活性和便利，它们的使用也有一定的限制：

更新限制：如果视图是由复杂的SQL语句，尤其是包含了聚合函数、分组等操作的语句构建的，那么这些视图可能不支持更新操作。
性能考虑：由于视图每次被访问时都需要执行SQL查询，因此复杂的视图在性能上可能会有所影响。

结论

视图在数据库设计中扮演着不可或缺的角色，它们提供了一种有效的方式来展示、操作和管理数据。通过使用视图，数据库管理员可以更好地管理数据的访问和表示，从而提高数据库的整体效率和安全性。然而，设计和使用视图时需要考虑其对数据库性能的潜在影响以及更新的限制。

什么是ER图？

在软件工程的部分，介绍了UML图。在数据库开发中，更具体的会涉及E-R图，需要分清两者的区别。

本小节会涉及《程序员教程》中的原文，需要进一步了解可以去看书。

数据库设计过程中涉及的概念模型中常用的方法为实体联系模型（Entity-Relationship Model，E-R模型），该方法直接从现实世界中抽象出实体和实体键的关联，然后用直观的E-R图来表示数据模型。

构件	说明
矩形	实体集
双边矩形	弱实体集
菱形	联系集
双边菱形	弱实体集对应的表示性联系
椭圆	属性
线段	属性与相关的实体集连接
双椭圆	多值属性
虚椭圆	派生属性
双线	一个实体全部参与到联系集中

E-R模型的主要概念涉及实体、联系和属性。

实体

实体是现实世界中可以区别于其他对象的“事件”或“物体”。

联系

不同实体之间的联系

一对一
一对多
多对多

两个以上不同实体集之间的联系

来自程序员教程截图
如图6-6

同一实体集内的二元联系

见图6-7

属性

属性通常是实体某方面的特性。
在E-R模型中有如下分类。

简单属性和复合属性

单值属性和多值属性

NULL属性

派生属性

网络与信息安全基础知识

100 base-T 中 T 的含义是什么？

以太网一般称为 10BASE-T，其中 ‘“10”表示工作在10Mb/s速率，“BASE”表示传输的是基信号，“T”表示的是双绞线。

这种以太网至今仍在使用。

从1994年开始出现了100Mb/s速率的以太网，称为100BASE-T，它集线器等硬件的工作速度提高了，并使用不同规格的双绞线或电缆。

USB vs. IEEE 1394: 了解这两种技术的区别和联系

在电脑硬件和周边设备的连接方面，USB（通用串行总线）和IEEE 1394（也被称为FireWire）是两种常见的数据传输接口。尽管两者都用于数据传输，但它们在设计、性能和应用领域有明显的区别。让我们深入了解这两种技术的核心差异及其各自的优势。

传输速率比较

USB 2.0：传输速率高达480 Mbps。这种速度足以处理大多数常规数据传输任务，如文件传输、外部存储访问等。
IEEE 1394：初始版本的传输速率为400 Mbps，但技术的进步使得后续版本支持800 Mbps、1 Gbps乃至1.6 Gbps的速度。这使得IEEE 1394在处理大量数据传输，尤其是视频和音频处理方面表现出更高的效率。

接口和网络结构

USB：需要通过中心枢纽（HUB）来实现设备互联，单个网络中最多可以连接127个设备。这种结构使得USB广泛应用于个人计算机和移动设备上。
IEEE 1394：不需要中心枢纽即可进行设备连接，支持通过网桥将多个网络连接起来，实现更广泛的设备连接。这种设计更适合于专业领域，如视频编辑和音频制作。

主板集成与普及度

USB：几乎所有现代主板都配备了USB接口，支持热插拔，用户使用极为方便。USB的普及度远高于IEEE 1394，成为了IT领域和消费电子产品的标准接口。
IEEE 1394：并非所有主板都有集成IEEE 1394接口，有时需要额外购买专用的扩展卡来使用。其在专业音视频领域的应用比较广泛，但在一般消费电子产品中较少见。

资源消耗和传输特性

IEEE 1394：虽然传输速度快，但它需要占用更多的系统资源，通常需要较高速度的CPU支持。
USB：在资源消耗方面相对较低，适合广泛的设备和应用。

兼容性与扩展性

USB：向下兼容旧版本的USB设备，如USB 1.1设备可以在USB 2.0接口上使用，这提高了其在市场上的灵活性和广泛应用。
IEEE 1394：支持对等传输，可以在设备之间直接传输数据而无需中间控制器，但这种方式通常在特定的应用场景中才会用到。

结论

USB和IEEE 1394各有其特点和优势，选择使用哪种技术通常取决于具体的应用需求、预算和设备兼容性。USB由于其便利性和高度兼容性，已成为最普遍的接口之一。而IEEE 1394则更适用于高带宽、专业的音视频处理等场景，尽管在普通消费市场中的使用不如USB广泛。

IPv6: 探索128位的地址空间

随着互联网的蓬勃发展，IPv4地址空间的枯竭问题逐渐成为网络技术发展的一个重大障碍。IPv4提供了大约43亿个唯一地址，这在早期互联网的设计中似乎是足够的。然而，随着设备数量的激增和全球互联网使用的普及，这个数量已远远不能满足需求。因此，IPv6应运而生，它不仅扩大了地址空间，还简化了地址分配和网络管理的复杂性。