滴滴测开一面

def find_distinct_indexes(arr): seen = {} result = [] for i, num in enumerate(arr): if num in seen and i not in result: result.append(i) seen[num] = i return result # 示例输入 arr = [1, 2, 3, 2, 4, 1] print(find_distinct_indexes(arr))

ArrayList  和  LinkedList  都是 Java 中的两种实现列表接口  List  的数据结构，但它们在内部实现和性能特性上有一些关键的区别： 1. 内部实现:  ArrayList  基于动态数组实现。这意味着它在内存中使用一个连续的数组来存储元素。  LinkedList  基于双向链表实现。每个元素都是一个节点，包含数据和指向前一个和后一个节点的引用。 2. 随机访问性能:  ArrayList  提供快速的随机访问能力，因为它是连续存储的，所以可以通过索引快速访问任何元素，时间复杂度为 O(1)。  LinkedList  在随机访问时性能较差，因为它需要从头开始遍历链表直到找到所需的元素，时间复杂度为 O(n)。 3. 插入和删除性能:  ArrayList  在数组的中间进行插入或删除操作时效率较低，因为它需要移动插入点后面的所有元素来维持数组的连续性，时间复杂度为 O(n)。  LinkedList  在任何位置插入或删除节点都很高效，只需要改变相邻节点的引用，时间复杂度为 O(1)。但是，如果需要从头开始遍历链表找到特定位置，这将增加时间复杂度至 O(n)。 4. 内存使用:  ArrayList  通常使用较少的内存，因为它存储的是连续的数组，并且不需要额外的空间来存储节点的引用。  LinkedList  需要更多的内存，因为每个元素都需要额外的空间来存储指向前后节点的引用。 5. 性能总结: 如果你的应用需要频繁的随机访问列表中的元素， ArrayList  是更好的选择。 如果你的应用需要频繁在列表中间进行插入或删除操作， LinkedList  可能更合适。 6. 线程安全性: 两者都不是线程安全的。如果需要线程安全，可以使用  Collections.synchronizedList  方法包装它们，或者使用  CopyOnWriteArrayList 。 7. 迭代器:  ArrayList  和  LinkedList  都提供了迭代器，但  LinkedList  的迭代器实现是双向的，允许从后向前遍历。 选择使用  ArrayList  还是  LinkedList  取决于具体的应用场景和性能需求。

在Java的 HashMap 实现中，当哈希表中的元素数量变得足够多时，为了保持操作的效率， HashMap 会将链表转换成红黑树。这个过程是自动进行的，并且由 HashMap 的内部机制管理。以下是转换过程的概述： 1. 链表到红黑树的转换条件: 当一个哈希桶（bucket）中的元素数量超过一定阈值时（在Java 8中，这个阈值是8），链表将被转换为红黑树。这个阈值可以通过 TREEIFY_THRESHOLD 常量找到。 2. 转换过程: 首先， HashMap 会检查当前桶中的元素数量是否超过了 TREEIFY_THRESHOLD 。 如果是， HashMap 会创建一个红黑树，并开始将链表中的元素逐个插入到树中。 3. 红黑树的插入规则: 元素按照它们的哈希值进行插入，以保持红黑树的平衡性。 插入过程中， HashMap 会确保树保持红黑性质，即没有任何路径从根到叶子的节点数的差别超过1。 4. 红黑树的维护: 红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它通过确保树的高度大致为 log(n) 来提供快速的查找、插入和删除操作。 5. 转换回链表: 当进行 HashMap 的resize操作（即扩容）时，如果桶中的元素数量降低到某个阈值以下（在Java 8中，这个阈值是6），红黑树可以被转换回链表。这个阈值可以通过 UNTREEIFY_THRESHOLD 常量找到。 6. 性能考虑: 红黑树提供了更好的性能，特别是在处理大量元素时，因为它可以保持较低的查找时间复杂度（O(log n)）。 链表在元素数量较少时性能较好，因为它们不需要进行复杂的平衡操作。 7. 内部实现细节:  HashMap 中的红黑树实现是 TreeMap 的一个特化版本，专门为 HashMap 优化。 转换过程是由 HashMap 的内部方法自动管理的，开发者通常不需要手动干预。这种转换机制使得 HashMap 能够在不同规模的数据集上都保持良好的性能。

哥们base哪的，约二面了吗