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阿里巴巴筆試記
考點(diǎn)（不分先后次序）：
C++：1.關(guān)于DOM的描述；2.網(wǎng)絡(luò)蜘蛛系統(tǒng)；3.UTF-8；4.數(shù)據(jù)庫(kù)檢索：查準(zhǔn)率和查全率；5.索引壓縮；6.設(shè)計(jì)cralwer；7.Trie樹查詢；8.HTML&HTTP協(xié)議；9.信息檢索模型；10.分布式通信協(xié)議；11.分布式搜索引擎；12.雙向循環(huán)鏈表；13.快速排序；14.32位系統(tǒng)。
關(guān)于DOM的描述:
javascrip里面的dom（文檔對(duì)象模型）它是一種模型，將格式化文檔對(duì)象化處理。在xml和html 的處理中廣泛應(yīng)用。 //dom是定義超文本結(jié)構(gòu)的對(duì)象及方法，分層次的，有容器類的對(duì)象，也有基本元素對(duì)象，而這些對(duì)象，都包含有相應(yīng)的屬性和對(duì)應(yīng)的操作方法（接口）。
//一般而言，DOM結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確地反映了HTML文檔所包含的內(nèi)容，也就是說(shuō)，每個(gè)HTML標(biāo)記表現(xiàn)為一個(gè)標(biāo)記節(jié)點(diǎn)（tag node），每個(gè)文本項(xiàng)內(nèi)容表現(xiàn)為一個(gè)文本項(xiàng)節(jié)點(diǎn)（text node）。//是W3C組織推薦的處理可擴(kuò)展置標(biāo)語(yǔ)言的標(biāo)準(zhǔn)編程接口。
2. 網(wǎng)絡(luò)蜘蛛系統(tǒng)
網(wǎng)絡(luò)蜘蛛即Web Spider，是一個(gè)很形象的名字。把互聯(lián)網(wǎng)比喻成一個(gè)蜘蛛網(wǎng)，那么Spider就是在網(wǎng)上爬來(lái)爬去的蜘蛛。網(wǎng)絡(luò)蜘蛛是通過網(wǎng)頁(yè)的鏈接地址來(lái)尋找網(wǎng)頁(yè)，從網(wǎng)站某一個(gè)頁(yè)面（通常是首頁(yè)）開始，讀取網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容，找到在網(wǎng)頁(yè)中的其它鏈接地址，然后通過這些鏈接地址尋找下一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，這樣一直循環(huán)下去，直到把這個(gè)網(wǎng)站所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取完為止。如果把整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)當(dāng)成一個(gè)網(wǎng)站，那么網(wǎng)絡(luò)蜘蛛就可以用這個(gè)原理把互聯(lián)網(wǎng)上所有的網(wǎng)頁(yè)都抓取下來(lái)。
對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，要抓取互聯(lián)網(wǎng)上所有的網(wǎng)頁(yè)幾乎是不可能的，從目前公布的數(shù)據(jù)來(lái)看，容量最大的搜索引擎也不過是抓取了整個(gè)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量的百分之四十左右。這其中的原因一方面是抓取技術(shù)的瓶頸，無(wú)法遍歷所有的網(wǎng)頁(yè)，有許多網(wǎng)頁(yè)無(wú)法從其它網(wǎng)頁(yè)的鏈接中找到；另一個(gè)原因是存儲(chǔ)技術(shù)和處理技術(shù)的問題，
在抓取網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，網(wǎng)絡(luò)蜘蛛一般有兩種策略：廣度優(yōu)先和深度優(yōu)先（如下圖所示）。廣度優(yōu)先是指網(wǎng)絡(luò)蜘蛛會(huì)先抓取起始網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)，然后再選擇其中的一個(gè)鏈接網(wǎng)頁(yè)，繼續(xù)抓取在此網(wǎng)頁(yè)中鏈接的所有網(wǎng)頁(yè)。這是最常用的方式，因?yàn)檫@個(gè)方法可以讓網(wǎng)絡(luò)蜘蛛并行處理，提高其抓取速度。深度優(yōu)先是指網(wǎng)絡(luò)蜘蛛會(huì)從起始頁(yè)開始，一個(gè)鏈接一個(gè)鏈接跟蹤下去，處理完這條線路之后再轉(zhuǎn)入下一個(gè)起始頁(yè)，繼續(xù)跟蹤鏈接。這個(gè)方法有個(gè)優(yōu)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)蜘蛛在設(shè)計(jì)的時(shí)候比較容易。兩種策略的區(qū)別，下圖的說(shuō)明會(huì)更加明確。
在網(wǎng)絡(luò)蜘蛛機(jī)器人系統(tǒng)里面，真正起指揮作用的是人工管理系統(tǒng)制定的規(guī)則和檢索索引數(shù)據(jù)庫(kù)。它可以決定什么樣的網(wǎng)站抓的勤一點(diǎn)，或者干脆不抓.
3. UTF-8
使用UTF-8編碼唯一的好處是，國(guó)外的用戶如果使用Windows XP英文版，瀏覽UTF-8編碼的任何網(wǎng)頁(yè)，無(wú)論是中文、還是日文、韓文、阿拉伯文，都可以正常顯示，UTF-8是世界通用的語(yǔ)言編碼，UTF-8的推廣要?dú)w功于Google的應(yīng)用，以及Blog開發(fā)者。而如果用Windows XP英文版的IE6.0瀏覽gb2312語(yǔ)言編碼的網(wǎng)頁(yè)，則會(huì)提示是否安裝語(yǔ)言包。因此，可能會(huì)失去很多的國(guó)外瀏覽者。 使用gb2312編碼的好處是，因?yàn)槌绦虍a(chǎn)生的網(wǎng)頁(yè)文本使用ANSI編碼格式，會(huì)比UTF-8文本編碼節(jié)省一些體積，訪問速度會(huì)稍微快一點(diǎn)點(diǎn)，大約是30:38的比例，也就是30K的ANSI編碼，轉(zhuǎn)為UTF-8編碼是38K，當(dāng)然，這個(gè)比例并不準(zhǔn)確，是會(huì)隨Unicode字符集區(qū)域的不同而變化的。
UTF-8（8 位元 Universal Character Set/Unicode Transformation Format）是針對(duì)Unicode 的一種可變長(zhǎng)度字符編碼。它可以用來(lái)表示 Unicode 標(biāo)準(zhǔn)中的任何字符，而且其編碼中的第一個(gè)字節(jié)仍與 ASCII 相容，使得原來(lái)處理 ASCII 字符的軟件無(wú)需或只作少部份修改后，便可繼續(xù)使用。因此，它逐漸成為電子郵件、網(wǎng)頁(yè)及其他儲(chǔ)存或傳送文字的應(yīng)用中，優(yōu)先采用的編碼。 UTF-8 編碼提供了一種簡(jiǎn)便而向后兼容的方法, 使得那種完全圍繞 ASCII 設(shè)計(jì)的操作系統(tǒng), 比如 Unix, 也可以使用 Unicode. UTF-8. UTF_8字符集
UTF-8是UNICODE的一種變長(zhǎng)字符編碼，由Ken Thompson于1992年創(chuàng)建。現(xiàn)在已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化為RFC 3629。UTF-8用1到6個(gè)字節(jié)編碼UNICODE字符。如果UNICODE字符由2個(gè)字節(jié)表示，則編碼成UTF-8很可能需要3個(gè)字節(jié)，而如果UNICODE字符由4個(gè)字節(jié)表示，則編碼成UTF-8可能需要6個(gè)字節(jié)。用4個(gè)或6個(gè)字節(jié)去編碼一個(gè)UNICODE字符可能太多了，但很少會(huì)遇到那樣的UNICODE字符
4.數(shù)據(jù)庫(kù)檢索：查準(zhǔn)率和查全率；
查全率與查準(zhǔn)率是評(píng)價(jià)檢索效果的兩項(xiàng)重要指標(biāo)。
查全率是指系統(tǒng)在進(jìn)行某一檢索時(shí)，檢出的相關(guān)文獻(xiàn)量與系統(tǒng)文獻(xiàn)庫(kù)中相關(guān)文獻(xiàn)總量的比率，它反映該系統(tǒng)文獻(xiàn)庫(kù)中實(shí)有的相關(guān)文獻(xiàn)量在多大程度上被檢索出來(lái)。
查全率=[檢出相關(guān)文獻(xiàn)量/文獻(xiàn)庫(kù)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)總量]×100%
查準(zhǔn)率是指系統(tǒng)在進(jìn)行某一檢索時(shí)，檢出的相關(guān)文獻(xiàn)量與檢出文獻(xiàn)總量的比率，它反映每次從該系統(tǒng)文獻(xiàn)庫(kù)中實(shí)際檢出的全部文獻(xiàn)中有多少是相關(guān)的。
查準(zhǔn)率=[檢出相關(guān)文獻(xiàn)量/檢出文獻(xiàn)總量]×100%
通過對(duì)查準(zhǔn)率和查全率的概念分析,得到了定性的結(jié)論:查全率依賴于查準(zhǔn)率,查準(zhǔn)率的提高有利于查全率的提高。通過對(duì)兩者間關(guān)系的數(shù)學(xué)推導(dǎo),得到了查準(zhǔn)率和查全率之間一般性的定量關(guān)系。
5.索引壓縮
建立索引是搜索引擎核心技術(shù)之一，建立索引的目的是能夠快速的響應(yīng)用戶的查詢。搜索引擎最常用的索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是倒排文檔，倒排文檔的原理其實(shí)相當(dāng)簡(jiǎn)單。為什么要進(jìn)行索引壓縮？對(duì)索引進(jìn)行壓縮有很多好處：比如可以減少索引占用的磁盤空間和內(nèi)存；比如可以減少I/O讀寫量； 比如可以查詢響應(yīng)速度加快；為了能夠增加壓縮效果，一般在進(jìn)行壓縮前先改寫索引內(nèi)容，首先把倒排索引的數(shù)值按照大小排序，然后用差值而非實(shí)際值表示（d-gap)；這個(gè)是每個(gè)壓縮算法開展前要做的工作；目前的壓縮方法可以分為固定長(zhǎng)度的和變長(zhǎng)壓縮。
具體說(shuō)是將索引編碼（落實(shí)到機(jī)器中應(yīng)該是MD5哈希值）以一種壓縮的方式來(lái)表示，既利于節(jié)省存儲(chǔ)空間，又可以提高檢索速度。其實(shí)，我覺得這個(gè)東西最大的好處還是節(jié)約“緩存空間”，提高訪問速度。采用索引壓縮能夠帶來(lái)很多好處，所以實(shí)用的搜索引擎都會(huì)采用索引壓縮技術(shù)，但是對(duì)索引進(jìn)行壓縮也會(huì)帶來(lái)問題，就是比不壓縮需要更多的計(jì)算量.
6.設(shè)計(jì)cralwer
搜索引擎的工作整體上可分為三個(gè)部分，在第一階段，Crawler開始“爬行”頁(yè)面，獲取最原始信息，Crawler是一段小程序，它通過初始地址，訪問頁(yè)面，分析出頁(yè)面內(nèi)部包括的鏈接，將鏈接傳送給Crawler控制模塊，Crawler控制模塊判斷哪些鏈接對(duì)應(yīng)的頁(yè)面是下一步需要訪問的，哪一些是已經(jīng)被訪問過的，從而指示Crawler進(jìn)行下一步“爬行”；另一方面，Crawler將獲取到的Web頁(yè)面?zhèn)魉偷巾?yè)面數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)（Page Repository）中，臨時(shí)存儲(chǔ)起來(lái)。第二階段，索引器將庫(kù)中存儲(chǔ)的頁(yè)面進(jìn)行解析，根據(jù)索引構(gòu)建原則創(chuàng)建索引，并將索引存儲(chǔ)到索引庫(kù)中，另外，在一些基于頁(yè)面鏈接對(duì)頁(yè)面進(jìn)行排名的搜索引擎系統(tǒng)中，鏈接分析與頁(yè)面排名的確定也在這個(gè)階段完成。第三階段，檢索引擎處理用戶的搜索請(qǐng)求，找出相關(guān)頁(yè)面文檔，并根據(jù)頁(yè)面排名高低，按順序?qū)⒔Y(jié)果返回給用戶。三個(gè)階段并行協(xié)同工作，維持搜索引擎的正常運(yùn)轉(zhuǎn)
爬行器技術(shù) ：爬行器（Crawler，Spider）又叫“爬蟲”、“蜘蛛”，工作在搜索引擎的最前端，是搜索引擎中最關(guān)鍵的部分之一，它的性能好壞直接影響到搜索引擎對(duì)于頁(yè)面信息的采集與更新。 Internet上的網(wǎng)頁(yè)可以通過鏈接進(jìn)行互訪，這使得Crawler可以從初始URL出發(fā)，沿著鏈接導(dǎo)向，遍歷Internet上整體網(wǎng)頁(yè)構(gòu)成的連通圖。即使整體頁(yè)面構(gòu)成的圖不是完全連通的，也可以將Internet上的頁(yè)面集合看成是一個(gè)個(gè)連通的子圖構(gòu)成的，多個(gè)Crawler選擇合理的起點(diǎn)，順著頁(yè)面鏈接進(jìn)行爬行，也能遍歷完整個(gè)圖�？紤]到網(wǎng)絡(luò)上Web頁(yè)面的數(shù)量非常龐大，設(shè)計(jì)一個(gè)性能良好的爬行器需要考慮以下4個(gè)問題[10]： 1．應(yīng)下載哪些頁(yè)面？ 在多數(shù)情況下，Crawler并不下載Web上的所有頁(yè)面，即使是最復(fù)雜的搜索引擎，其索引庫(kù)中能檢索到的頁(yè)面也只占整個(gè)Web總頁(yè)面的一小部分。所以，Crawler優(yōu)先選擇最“重要”的頁(yè)面進(jìn)行下載非常重要，以保證下載的部分更有價(jià)值。 2．如何更新頁(yè)面？一旦Crawler下載了大量的頁(yè)面，它會(huì)周期性的訪問原始頁(yè)面地址，看其是否是更新過的。Web上的頁(yè)面內(nèi)容可能變化非�？�，Crawler必須決定以不同的頻率訪問不同的頁(yè)面。
3．如何降低被爬行站點(diǎn)的負(fù)載？當(dāng)Crawler獲取頁(yè)面時(shí)，需要消耗部分被訪問服務(wù)器的資源，同時(shí)也占用網(wǎng)絡(luò)帶寬，增加了網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)。Cralwer應(yīng)使用相應(yīng)的策略降低這些消耗，否則相應(yīng)站點(diǎn)將禁止Cralwer去訪問其頁(yè)面。 4．如何并行化爬行過程？ 由于要爬行的頁(yè)面數(shù)量非常大，一個(gè)Crawler在一定時(shí)間內(nèi)，通常不能勝任爬行所有頁(yè)面的能力，必須使用多個(gè)Crawler來(lái)完成這一工作。因此，Crawler之間的并行協(xié)同工作顯得非常重要。
針對(duì)Crawler工作任務(wù)的重要性及其工作量的巨大，許多搜索引擎采用了分布式Crawler技術(shù)，但是如何將巨大的爬行任務(wù)均衡地分配給各個(gè)Crawler是分布式WebCrawler的關(guān)鍵問題之一。目前許多Crawler系統(tǒng)都采用了集中式的任務(wù)分割策略
7.Trie樹查詢
基于三數(shù)組Trie索引樹原理的漢語(yǔ)詞典查詢機(jī)制,并用遞歸算法實(shí)現(xiàn)構(gòu)詞狀態(tài)表的自動(dòng)構(gòu)建.
Trie樹是搜索樹的一種，來(lái)自英文單詞"Retrieval"的簡(jiǎn)寫，可以建立有效的數(shù)據(jù)檢索組織結(jié)構(gòu)，是中文匹配分詞算法中詞典的一種常見實(shí)現(xiàn)。它本質(zhì)上是一個(gè)確定的有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)（DFA），每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表自動(dòng)機(jī)的一個(gè)狀態(tài)。在詞典中這此狀態(tài)包括＂詞前綴＂，＂已成詞＂等。Trie樹就是字典樹，其核心思想就是空間換時(shí)間.字典樹有如下簡(jiǎn)單的性質(zhì)：
(1) 根節(jié)點(diǎn)不包含字符信息；
(3) 一棵m度的Trie或者為空，或者由m棵m度的Trie組成。
搜索字典項(xiàng)目的方法為：
(1) 從根結(jié)點(diǎn)開始一次搜索；(2) 取得要查找關(guān)鍵詞的第一個(gè)字母，并根據(jù)該字母選擇對(duì)應(yīng)的子樹，轉(zhuǎn)到該子樹繼續(xù)進(jìn)行檢索；
(3) 在相應(yīng)的子樹上，取得要查找關(guān)鍵詞的第二個(gè)字母，并進(jìn)一步選擇對(duì)應(yīng)的子樹進(jìn)行檢索。
4) 迭代過程……
(5) 在某個(gè)結(jié)點(diǎn)處，關(guān)鍵詞的所有字母已被取出，則讀取附在該結(jié)點(diǎn)上的信息，即完成查找。
雙數(shù)組Trie（Double-Array Trie）是trie樹的一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的實(shí)現(xiàn)，由兩個(gè)整數(shù)數(shù)組構(gòu)成，一個(gè)是base[]，另一個(gè)是check[]。設(shè)數(shù)組下標(biāo)為i ,如果base,check均為0,表示該位置為空。如果base為負(fù)值，表示該狀態(tài)為詞語(yǔ)。Check表示該狀態(tài)的前一狀態(tài)，t=base+a, check[t]=i 。
8.HTML&HTTP協(xié)議
HTML（Hyper Text Mark-up Language ）即超文本標(biāo)記語(yǔ)言，是 WWW 的描述語(yǔ)言，由 Tim Berners-lee提出。設(shè)計(jì) HTML 語(yǔ)言的目的是為了能把存放在一臺(tái)電腦中的文本或圖形與另一臺(tái)電腦中的文本或圖形方便地聯(lián)系在一起，形成有機(jī)的整體，人們不用考慮具體信息是在當(dāng)前電腦上還是在網(wǎng)絡(luò)的其它電腦上。這樣，你只要使用鼠標(biāo)在某一文檔中點(diǎn)取一個(gè)圖標(biāo)，Internet就會(huì)馬上轉(zhuǎn)到與此圖標(biāo)相關(guān)的內(nèi)容上去，而這些信息可能存放在網(wǎng)絡(luò)的另一臺(tái)電腦中。HTML文本是由 HTML命令組成的描述性文本，HTML 命令可以說(shuō)明文字、 圖形、動(dòng)畫、聲音、表格、鏈接等。 HTML的結(jié)構(gòu)包括頭部 (Head)、主體 (Body) 兩大部分。頭部描述瀏覽器所需的信息，主體包含所要說(shuō)明的具體內(nèi)容。
HTTP協(xié)議(Hypertext Transfer Protocol，超文本傳輸協(xié)議)是用于從WWW服務(wù)器傳輸超文本到本地瀏覽器的傳送協(xié)議。它可以使瀏覽器更加高效，使網(wǎng)絡(luò)傳輸減少。它不僅保證計(jì)算機(jī)正確快速地傳輸超文本文檔，還確定傳輸文檔中的哪一部分，以及哪部分內(nèi)容首先顯示(如文本先于圖形)等。超文本傳輸協(xié)議（HTTP）是一種為分布式，合作式，多媒體信息系統(tǒng)服務(wù)，面向應(yīng)用層的協(xié)議。它是一種通用的，不分狀態(tài)（stateless)的協(xié)議，除了諸如名稱服務(wù)和分布對(duì)象管理系統(tǒng)之類的超文本用途外，還可以通過擴(kuò)展它的請(qǐng)求方式，錯(cuò)誤代碼和報(bào)頭[47]來(lái)完成許多任務(wù)。HTTP的一個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)表示方式的典型性和可協(xié)商性允許獨(dú)立于傳輸數(shù)據(jù)而建立系統(tǒng)。
9.信息檢索模型；
信息檢索的數(shù)學(xué)模型 2.1 信息檢索系統(tǒng)的形式化表示 2.2 集合論檢索模型 2.2.1 布爾檢索模型 2.2.2 模糊集合模型 2.2.3 擴(kuò)展布爾模型2.3 代數(shù)論檢索模型 2.3.1 向量空間模型 2.3.2 潛在語(yǔ)義索引模型 2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2.4 概率論檢索模型 2.4.1 經(jīng)典概率模型 2.4.2 基于Bayesian網(wǎng)絡(luò)的檢索模型 2.5 其他信息檢索模型與數(shù)學(xué)理論 2.5.1 結(jié)構(gòu)化檢索模型 2.5.2 瀏覽模型 2.5.3 其他新型數(shù)學(xué)理論提出了一種基于本體語(yǔ)義模型的信息檢索方法。該方法充分利用領(lǐng)域本體提供的概念之間的語(yǔ)義相關(guān)性，從語(yǔ)義模型擴(kuò)展、概念相似度、相關(guān)度計(jì)算，并以用戶反饋等角度探討了基于語(yǔ)義模型的自動(dòng)推理方法在信息檢索中的應(yīng)用，文章介紹了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框架. 包括布爾檢索模型、向量空間模型和概率檢索模型在內(nèi)的信息檢索數(shù)學(xué)模型.
10.分布式通信協(xié)議；
分布式虛擬環(huán)境（DVE）中高速運(yùn)動(dòng)實(shí)體的狀態(tài)更新數(shù)據(jù)量很大，對(duì)實(shí)時(shí)性要求高，現(xiàn)有的通訊協(xié)議不支持消息廢除，因而不能很好地支持新的狀態(tài)更新消息覆蓋過時(shí)消息。文章提出了一種可更新隊(duì)列的概念模型，在此基礎(chǔ)上提出了一種新的協(xié)議方案，它支持過時(shí)消息的丟棄，更好地滿足了實(shí)時(shí)交互的需要。分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)必須能夠處理具有時(shí)間限制的應(yīng)用，而這些應(yīng)用所涉及的某些數(shù)據(jù)又不在應(yīng)用本地，所以不可避免地要與網(wǎng)絡(luò)上的其它結(jié)點(diǎn)進(jìn)行通訊，傳送數(shù)據(jù)或消息．在分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，不僅要求數(shù)據(jù)值正確，而且具有時(shí)間限制，即在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)，值正確的數(shù)據(jù)才是有效的．所以，實(shí)時(shí)通訊中，不僅要求數(shù)據(jù)或消息傳送正確，而且要盡可能保證或必須保證數(shù)據(jù)或消息在應(yīng)用可允許的時(shí)間范圍內(nèi)完成傳送．
11.分布式搜索引擎
分布式搜索引擎是根據(jù)地域、主題、IP地址及其它的劃分標(biāo)準(zhǔn)將全網(wǎng)分成若干個(gè)自治區(qū)域，在每個(gè)自治區(qū)域內(nèi)設(shè)立一個(gè)檢索服務(wù)器，而每個(gè)檢索服務(wù)器由信息搜索機(jī)器人、索引搜索軟件數(shù)據(jù)庫(kù)和代理三部分組成。信息搜索機(jī)器人負(fù)責(zé)本自治區(qū)域內(nèi)的信息搜索，并建立索引信息存入索引數(shù)據(jù)庫(kù)。代理負(fù)責(zé)向用戶提供查詢接口，并與其它代理進(jìn)行互換，實(shí)現(xiàn)檢索服務(wù)器之間的信息交換，且查詢可以重定向，即如果一個(gè)索引數(shù)據(jù)庫(kù)沒有滿足查詢要求，它可以將查詢請(qǐng)求發(fā)送到其它檢索服務(wù)器上。
它與集中式搜索引擎相比有以下優(yōu)點(diǎn)：各檢索服務(wù)器之間相互共享資源，站點(diǎn)只向本自治區(qū)域內(nèi)的信息搜索機(jī)器人提供信息，減輕了網(wǎng)絡(luò)及各站點(diǎn)的負(fù)載。各代理之間的相互協(xié)作及查詢重定向使得提供的服務(wù)更完善。 與Web本身的分布式特性相適應(yīng)，具有良好的可擴(kuò)充性，便于維護(hù)。索引信息劃分到各自的索引數(shù)據(jù)庫(kù)中，使得各索引數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)較小，查詢的響應(yīng)時(shí)間相對(duì)較短。部分檢索服務(wù)器發(fā)生故障時(shí)，其它部分能正常工作。Web服務(wù)器集群是一種典型的分布式處理系統(tǒng)。所謂Web集群就是采用高速網(wǎng)絡(luò)，將原來(lái)獨(dú)立的若干個(gè)服務(wù)器聯(lián)結(jié)起來(lái)，作為一個(gè)整體提供服務(wù)，把到達(dá)的請(qǐng)求分配到集群中的各個(gè)后臺(tái)服務(wù)器上，讓它們分?jǐn)傌?fù)載及I/O，通過并行處理提高性能。此時(shí)涉及到請(qǐng)求分配器及負(fù)載平衡的技術(shù)問題。開發(fā)垂直門戶的分布式搜索引擎系統(tǒng)時(shí)，發(fā)現(xiàn)有四種不同應(yīng)用的分布式搜索引擎： 1. 分布式元搜索: 2. 散列分布搜索引擎 3. Peer 2 peer 搜索引擎 4. 局部遍歷型搜索引擎.分布式元搜索:
14.32位系統(tǒng)
32位系統(tǒng)指機(jī)內(nèi) 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，指令長(zhǎng)度，地址長(zhǎng)度是二進(jìn)制32位。 64位系統(tǒng)指機(jī)內(nèi) 數(shù)據(jù)長(zhǎng)度，指令長(zhǎng)度，地址長(zhǎng)度是二進(jìn)制64位。 64位系統(tǒng)速度快。32位系統(tǒng)系統(tǒng)要尋高于32位的地址就要用到復(fù)雜一點(diǎn)的運(yùn)算，用兩個(gè)32位單元組合成（好幾步才能到位）。64位系統(tǒng)直接尋址（一步到位）。
JAVA：1.Servlet中怎樣控制頁(yè)面在客戶端的緩存策略；2.執(zhí)行存儲(chǔ)過程；3.JSP；4.Thread.wait()可否設(shè)置超時(shí)；5.注釋XML內(nèi)容：CDATA；6.IOC；7.Open-Closed原則含義；8.JUnit TestCase基類中的代碼；9.javax.servle.http.HttpServlet；10.JDBC連接池&功能；11.XML Schema：<xs:choic>&<xs:sequence>；12.領(lǐng)域模型；13.Servlet生命周期。
還有綜合類的，就有點(diǎn)類似公務(wù)員考試的題目，還有一些關(guān)于計(jì)算機(jī)的題目，例如考點(diǎn)：
軟件測(cè)試的對(duì)象；2.用戶進(jìn)程的跟蹤信息存在于什么目錄；3.how使普通用戶可執(zhí)行超級(jí)用戶文件；4.向有限空間輸入超長(zhǎng)字符串是什么攻擊，等等。大題就兩道：1.隱馬爾科夫模型（HMM）的3個(gè)基本問題；2.（寫函數(shù)的）。其實(shí)看到這些題目，我就蒙了，有些根本就沒見過。但是別怕，是否做出這些題目，并不是他們是否選擇你的標(biāo)準(zhǔn)（我覺得），都是摸一下底而已。我相信，大部分的人都是做不出來(lái)的，里面涉及的知識(shí)點(diǎn)，也不是全能從課本學(xué)來(lái)，靠的是積累。當(dāng)然，這些也只是我個(gè)人的看法，因?yàn)槲乙矝]過這個(gè)筆試，不過我覺得我還是有收獲的。這是我第一個(gè)參加的筆試，重在過程，所以我列下了這兩個(gè)方向的考點(diǎn)，可能還是有點(diǎn)參考價(jià)值吧！
隱馬爾科夫模型(hidden Markov model,縮寫為HMM)的提出最初是在語(yǔ)音處理領(lǐng)域。HMM是在Markov鏈的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種統(tǒng)計(jì)模型。由于實(shí)際問題比Markov鏈模型所描述的更為復(fù)雜，因此在HMM中觀察到的事件與狀態(tài)并不是一一對(duì)應(yīng)，而是與每個(gè)狀態(tài)的一組概率分布相聯(lián)系。它是一個(gè)雙重隨機(jī)過程，其中之一是Markov鏈，描述狀態(tài)的轉(zhuǎn)移；另一個(gè)描述每個(gè)狀態(tài)和觀察值之間的統(tǒng)計(jì)對(duì)應(yīng)關(guān)系。這樣，HMM以概率模型描述觀察值序列，具有很好的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，能夠比較完整地表達(dá)觀察值序列的特征。
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