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11道高级软件测试面试题，你知道多少答案

1、列表和元组的区别

答：列表是动态的，长度可变，可以随意地增删改元素。列表的存储空间略大于元组，性能略逊于元组。元组是静态的，长度大小固定，不可以对元组元素进行增删改操作。元组对于列表更加轻量级，性能稍优。

 

2、字典的原理

答：python中的字典底层依靠哈希表(hash table)实现, 使用开放寻址法解决冲突。哈希表是key-value类型的数据结构, 可以理解为一个键值需要按照一定规则存放的数组, 而哈希函数就是这个规则。

字典本质上是一个散列表(总有空白元素的数组, python至少保证1/3的数组是空的), 字典中的每个键都占用一个单元。

一个单元分为两部分, 分别是对键的引用和对值的引用, 使用hash函数获得键的散列值, 散列值对数组长度取余, 取得的值就是存放位置的索引。

哈希冲突(数组的索引相同), 使用开放寻址法解决。

这也是python中要求字典的key必须可hash的原因。数组中1/3的位置为空, 增加元素可能会导致扩容, 引发新的散列冲突, 导致新的散列表中键的次序发生变化, 这也是字典遍历时不能添加和删除的原因字典在内存中开销很大, 实际上是以空间换时间。

 

3、说一下hash算法与哈希冲突

答：哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。

哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。非哈希表：与哈希表相对应，集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。由此可见，哈希算法是一种特殊的算法，能将任意数据散列后映射到有限的空间上，通常计算机软件中用作快速查找或加密使用。

哈希冲突：由于哈希算法被计算的数据是无限的，而计算后的结果范围有限，因此总会存在不同的数据经过计算后得到的值相同，这就是哈希冲突。