Thư Viện Câu Hỏi Phỏng Vấn

Tổng hợp các câu hỏi tuyển dụng thực tế theo nhiều cấp độ từ Entry đến Expert để bạn tự tin chinh phục nhà tuyển dụng.

Tất cả Full-stack, Web & Mobile Coding & Data structures System design & Architecture
Tất cả công nghệ .Net (39) ADO.NET (33) Agile scrum (43) Android (44) Angular (121) API Design (53) Arrays (19) ASP.NET (52) ASP.NET MVC (35) ASP.NET Web API (32) Availability & Reliability (2) Azure (53) Backtracking (7) Big-O Notation (16) Binary Tree (19) Bit Manipulation (9) Blockchain (42) C# (105) Caching (2) CAP Theorem (2) CDN (2) Concurrency (2) Cosmos DB (50) Cryptography (4) CSS (63) Data Structures (69) Databases (50) DDD (2) Dependency Injection (4) Design pattern (23) Devops (32) Divide & Conquer (2) Docker (38) Dynamic Programming (10) Entity Framework (57) Fibonacci Series (4) Flutter (136) Git (63) Go lang (60) Graph Theory (19) GraphQL (71) Greedy Algorithms (7) Hash Tables (25) Heaps and Maps (10) HTML (73) Ionic (29) IOS (75) Java (141) Javascript (137) jQuery (95) Kotlin (60) Kubernetes (27) Laravel (90) Layering & Middleware (2) Linked Lists (17) LINQ (30) Load Balancing (2) Microservices (30) Mongodb (27) MySQL (58) Net core (66) Node.js (119) NoSQL (2) Objective-C (33) OOP (75) Package Managerment (60) PHP (78) PostgreSQL (50) PWA (22) Python (82) Queues (11) React Native (38) React.js (116) Reactive Programming (11) Recursion (5) Redis (25) Ruby (79) Ruby on Rails (121) Rust (88) Searching (18) SOA (2) Software Architecture (3) Software Testing (11) Sorting (13) Spring (78) SQL (43) SQL Server (66) Stacks (10) Strings (17) Swift (89) Systems Design (50) T-SQL (43) Trees (31) Trie (8) Typescript (100) Unit testing (22) UX Design (74) Vue.js (84) Web security (45) WebSockets (25) Xamarin (81)
Bộ lọc: Mọi cấp độ Entry Junior Middle Senior Expert
01

Hãy giải thích sự khác nhau về cơ chế hoạt động giữa HashMap và HashTable?

Middle
  • HashMap: Không đồng bộ (non-synchronized), không an toàn khi chạy đa luồng (non-thread-safe). HashMap cho phép lưu trữ một khóa null và nhiều giá trị null. Tốc độ xử lý nhanh hơn do không tốn chi phí khóa luồng.
  • HashTable: Đồng bộ (synchronized), an toàn khi chạy đa luồng (thread-safe) vì mọi phương thức đều được khóa bằng mutex. Không cho phép bất kỳ khóa hoặc giá trị nào nhận null. Chậm hơn HashMap. Hiện nay, trong đa luồng người ta khuyên dùng ConcurrentHashMap thay vì HashTable.
    • 02

    Làm thế nào để triển khai và tối ưu hóa thuật toán hoặc cấu trúc dữ liệu liên quan đến Load Factor trong chủ đề Hash Tables?

    Middle

    Trong lập trình giải thuật với Hash Tables, việc làm chủ Load Factor yêu cầu lập trình viên hiểu rõ cấu trúc vật lý trong bộ nhớ và độ phức tạp tính toán:

    1. Độ phức tạp: Luôn đánh giá Time Complexity (thời gian) và Space Complexity (không gian) tối ưu nhất (ví dụ: tối ưu từ O(n^2) xuống O(n log n)).
    2. Trường hợp biên (Edge Cases): Xử lý kỹ các giá trị null, mảng rỗng, giá trị giới hạn cực đại/cực tiểu của kiểu dữ liệu.
    3. Mã nguồn mẫu: Triển khai giải pháp rõ ràng, súc tích bằng các cấu trúc dữ liệu cơ bản, tránh lạm dụng bộ nhớ phụ khi không cần thiết.
    03

    Làm thế nào để triển khai và tối ưu hóa thuật toán hoặc cấu trúc dữ liệu liên quan đến Load Factor trong chủ đề Hash Tables?

    Middle

    Trong lập trình giải thuật với Hash Tables, việc làm chủ Load Factor yêu cầu lập trình viên hiểu rõ cấu trúc vật lý trong bộ nhớ và độ phức tạp tính toán:

    1. Độ phức tạp: Luôn đánh giá Time Complexity (thời gian) và Space Complexity (không gian) tối ưu nhất (ví dụ: tối ưu từ O(n^2) xuống O(n log n)).
    2. Trường hợp biên (Edge Cases): Xử lý kỹ các giá trị null, mảng rỗng, giá trị giới hạn cực đại/cực tiểu của kiểu dữ liệu.
    3. Mã nguồn mẫu: Triển khai giải pháp rõ ràng, súc tích bằng các cấu trúc dữ liệu cơ bản, tránh lạm dụng bộ nhớ phụ khi không cần thiết.
    04

    Làm thế nào để triển khai và tối ưu hóa thuật toán hoặc cấu trúc dữ liệu liên quan đến Load Factor trong chủ đề Hash Tables?

    Middle

    Trong lập trình giải thuật với Hash Tables, việc làm chủ Load Factor yêu cầu lập trình viên hiểu rõ cấu trúc vật lý trong bộ nhớ và độ phức tạp tính toán:

    1. Độ phức tạp: Luôn đánh giá Time Complexity (thời gian) và Space Complexity (không gian) tối ưu nhất (ví dụ: tối ưu từ O(n^2) xuống O(n log n)).
    2. Trường hợp biên (Edge Cases): Xử lý kỹ các giá trị null, mảng rỗng, giá trị giới hạn cực đại/cực tiểu của kiểu dữ liệu.
    3. Mã nguồn mẫu: Triển khai giải pháp rõ ràng, súc tích bằng các cấu trúc dữ liệu cơ bản, tránh lạm dụng bộ nhớ phụ khi không cần thiết.
    05

    Làm thế nào để triển khai và tối ưu hóa thuật toán hoặc cấu trúc dữ liệu liên quan đến Load Factor trong chủ đề Hash Tables?

    Middle

    Trong lập trình giải thuật với Hash Tables, việc làm chủ Load Factor yêu cầu lập trình viên hiểu rõ cấu trúc vật lý trong bộ nhớ và độ phức tạp tính toán:

    1. Độ phức tạp: Luôn đánh giá Time Complexity (thời gian) và Space Complexity (không gian) tối ưu nhất (ví dụ: tối ưu từ O(n^2) xuống O(n log n)).
    2. Trường hợp biên (Edge Cases): Xử lý kỹ các giá trị null, mảng rỗng, giá trị giới hạn cực đại/cực tiểu của kiểu dữ liệu.
    3. Mã nguồn mẫu: Triển khai giải pháp rõ ràng, súc tích bằng các cấu trúc dữ liệu cơ bản, tránh lạm dụng bộ nhớ phụ khi không cần thiết.
    06

    Làm thế nào để triển khai và tối ưu hóa thuật toán hoặc cấu trúc dữ liệu liên quan đến Load Factor trong chủ đề Hash Tables?

    Middle

    Trong lập trình giải thuật với Hash Tables, việc làm chủ Load Factor yêu cầu lập trình viên hiểu rõ cấu trúc vật lý trong bộ nhớ và độ phức tạp tính toán:

    1. Độ phức tạp: Luôn đánh giá Time Complexity (thời gian) và Space Complexity (không gian) tối ưu nhất (ví dụ: tối ưu từ O(n^2) xuống O(n log n)).
    2. Trường hợp biên (Edge Cases): Xử lý kỹ các giá trị null, mảng rỗng, giá trị giới hạn cực đại/cực tiểu của kiểu dữ liệu.
    3. Mã nguồn mẫu: Triển khai giải pháp rõ ràng, súc tích bằng các cấu trúc dữ liệu cơ bản, tránh lạm dụng bộ nhớ phụ khi không cần thiết.

    vừa nâng cấp PRO khóa 1 phút trước   Tìm hiểu khóa học