Python面试笔记四

数据库

1、将name字段添加索引

create index index_emp_name on student(name);

2、查询女生中数学成绩最高的分数

select max(score) from student where sex='女' and subject='数学'

3、查询男生中平均成绩最高的姓名

select name,avg(score) from student where sex='男' group by name having avg(score) >= all(select avg(score) from student where sex='男' group by name)

算法

1.选择排序：不稳定，时间复杂度 O(n^2)

选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理，第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。这样，经过i遍处理之后，前i个记录的位置已经是正确的了。

2.插入排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)

插入排序的基本思想是，经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置，使得L[1..i] 又是排好序的序列。要达到这个目的，我们可以用顺序比较的方法。首先比较L[i]和L[i-1]，如果L[i-1]≤ L[i]，则L[1..i]已排好序，第i遍处理就结束了；否则交换L[i]与L[i-1]的位置，继续比较L[i-1]和L[i-2]，直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1)，使得L[j] ≤L[j+1]时为止。图1演示了对4个元素进行插入排序的过程，共需要(a),(b),(c)三次插入。

3.冒泡排序：稳定，时间复杂度 O(n^2)

冒泡排序方法是最简单的排序方法。这种方法的基本思想是，将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”，较小的元素比较轻，从而要往上浮。在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。所谓一遍处理，就是自底向上检查一遍这个序列，并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。如果发现两个相邻元素的顺序不对，即“轻”的元素在下面，就交换它们的位置。显然，处理一遍之后，“最轻”的元素就浮到了最高位置；处理二遍之后，“次轻”的元素就浮到了次高位置。在作第二遍处理时，由于最高位置上的元素已是“最轻”元素，所以不必检查。一般地，第i遍处理时，不必检查第i高位置以上的元素，因为经过前面i-1遍的处理，它们已正确地排好序。

4.堆排序：不稳定，时间复杂度 O(nlog n)

堆排序是一种树形选择排序，在排序过程中，将A[n]看成是完全二叉树的顺序存储结构，利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系来选择最小的元素。

5.归并排序：稳定，时间复杂度 O(nlog n)

设有两个有序（升序）序列存储在同一数组中相邻的位置上，不妨设为A[l..m]，A[m+1..h]，将它们归并为一个有序数列，并存储在A[l..h]。

6.快速排序：不稳定，时间复杂度最理想 O(nlogn) 最差时间O(n^2)

快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后，使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中，一次扫描只能确保最大数值的数移到正确位置，而待排序序列的长度可能只减少1。快速排序通过一趟扫描，就能确保某个数（以它为基准点吧）的左边各数都比它小，右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数，直到基准点的左右只有一个元素为止。

HTTP协议的请求方式

requests.get(url, params=None, **kwargs)

requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs)

requests.put(url, data=None, **kwargs)

requests.head(url, **kwargs)

requests.delete(url, **kwargs)

requests.patch(url, data=None, **kwargs)

requests.options(url, **kwargs)

# 以上方法均是在此方法的基础上构建

requests.request(method, url, **kwargs)

栈（Stack）和队列（Queue）

两种操作受限的线性表：栈的插入和删除操作只允许在表的尾端进行（在栈中成为“栈顶”），满足“FIFO：First In Last Out”；队列只允许在表尾插入数据元素，在表头删除数据元素,满足“First In First Out”；

栈与队列的相同点：

1.都是线性结构。

2.插入操作都是限定在表尾进行。

3.都可以通过顺序结构和链式结构实现。、

4.插入与删除的时间复杂度都是O（1），在空间复杂度上两者也一样。

5.多链栈和多链队列的管理模式可以相同。

栈与队列的不同点：

1.删除数据元素的位置不同，栈的删除操作在表尾进行，队列的删除操作在表头进行。

2.应用场景不同；常见栈的应用场景包括括号问题的求解，表达式的转换和求值，函数调用和递归实现，深度优先搜索遍历等；常见的队列的应用场景包括计算机系统中各种资源的管理，消息缓冲器的管理和广度优先搜索遍历等。

3.顺序栈能够实现多栈空间共享，而顺序队列不能。

巴特西

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数据库

算法

HTTP协议的请求方式

栈（Stack）和队列（Queue）

假设一维数组中有n个数组元素，则读取第i个数组元素的平均时间复杂度为O(1)；

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