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2018年iOS面试题总结（四）

程序员文章站 2022-03-06 21:26:52
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一、常见排序算法及对应的时间复杂度和空间复杂度

排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。

内排序有可以分为以下几类：

　　(1)、插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。

　　(2)、选择排序：直接选择排序、堆排序。

　　(3)、交换排序：冒泡排序、快速排序。

　　(4)、归并排序

　　(5)、基数排序

表格版

排序方法 时间复杂度（平均） 时间复杂度（最坏) 时间复杂度（最好) 空间复杂度 稳定性 复杂性
直接插入排序 O(n2) O(n2) O(n) O(1) 稳定 简单
希尔排序 O(nlog2n) O(n2) O(n) O(1) 不稳定 较复杂
直接选择排序 O(n2) O(n2) O(n2) O(1) 不稳定 简单
堆排序 O(nlog2n) O(nlog2n) O(nlog2n) O(1) 不稳定 较复杂
冒泡排序 O(n2) O(n2) O(n) O(1) 稳定 简单
快速排序 O(nlog2n) O(n2) O(nlog2n) O(nlog2n) 不稳定 较复杂
归并排序 O(nlog2n) O(nlog2n) O(nlog2n) O(n) 稳定 较复杂
基数排序 O(d(n+r)) O(d(n+r)) O(d(n+r)) O(n+r) 稳定 较复杂

图片版

2018年iOS面试题总结（四）

① 插入排序

•思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置，直到全部插入排序完为止。 
•关键问题：在前面已经排好序的序列中找到合适的插入位置。 
•方法： 
–直接插入排序 
–二分插入排序 
–希尔排序

(1)直接插入排序（从后向前找到合适位置后插入）

1、基本思想：每步将一个待排序的记录，按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置（从后向前找到合适位置后），直到全部插入排序完为止。

2、实例 
2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package DirectInsertSort;

public class DirectInsertSort
{

    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 1 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 直接插入排序
        for (int i = 1; i < a.length; i++)
        {
            // 待插入元素
            int temp = a[i];
            int j;
            for (j = i - 1; j >= 0; j--)
            {
                // 将大于temp的往后移动一位
                if (a[j] > temp)
                {
                    a[j + 1] = a[j];
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }
            a[j + 1] = temp;
        }
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }

    }

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(2)二分法插入排序（按二分法找到合适位置插入）

1、基本思想：二分法插入排序的思想和直接插入一样，只是找合适的插入位置的方式不同，这里是按二分法找到合适的位置，可以减少比较的次数。

2、实例

2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package BinaryInsertSort;

public class BinaryInsertSort
{

    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 176, 213, 227, 49, 78, 34, 12, 164, 11, 18, 1 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 二分插入排序
        sort(a);
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
    }

    private static void sort(int[] a)
    {
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            int temp = a[i];
            int left = 0;
            int right = i - 1;
            int mid = 0;
            while (left <= right)
            {
                mid = (left + right) / 2;
                if (temp < a[mid])
                {
                    right = mid - 1;
                }
                else
                {
                    left = mid + 1;
                }
            }
            for (int j = i - 1; j >= left; j--)
            {
                a[j + 1] = a[j];
            }
            if (left != i)
            {
                a[left] = temp;
            }
        }
    }

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(3)希尔排序

1、基本思想：先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分成d1个组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2

package ShellSort;

public class ShellSort
{

    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 1 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 希尔排序
        int d = a.length;
        while (true)
        {
            d = d / 2;
            for (int x = 0; x < d; x++)
            {
                for (int i = x + d; i < a.length; i = i + d)
                {
                    int temp = a[i];
                    int j;
                    for (j = i - d; j >= 0 && a[j] > temp; j = j - d)
                    {
                        a[j + d] = a[j];
                    }
                    a[j + d] = temp;
                }
            }
            if (d == 1)
            {
                break;
            }
        }
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }

    }

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② 选择排序

•思想：每趟从待排序的记录序列中选择关键字最小的记录放置到已排序表的最前位置，直到全部排完。 
•关键问题：在剩余的待排序记录序列中找到最小关键码记录。 
•方法： 
–直接选择排序 
–堆排序

(1)直接选择排序

1、基本思想：在要排序的一组数中，选出最小的一个数与第一个位置的数交换；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

2、实例

2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package DirectSelectSort;

public class DirectSelectSort
{

    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 1, 8 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 直接选择排序
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            int min = a[i];
            int n = i; // 最小数的索引
            for (int j = i + 1; j < a.length; j++)
            {
                if (a[j] < min)
                { // 找出最小的数
                    min = a[j];
                    n = j;
                }
            }
            a[n] = a[i];
            a[i] = min;

        }
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }

    }

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(2)堆排序

1、基本思想：

　　堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

　　堆的定义下：具有n个元素的序列 （h1,h2,…,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1） (i=1,2,…,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。

　　思想：初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

2、实例

初始序列：46,79,56,38,40,84

建堆：

2018年iOS面试题总结（四）

交换，从堆中踢出最大数

2018年iOS面试题总结（四）

依次类推：最后堆中剩余的最后两个结点交换，踢出一个，排序完成。

3、java实现

package HeapSort;

import java.util.Arrays;

public class HeapSort
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64 };
        int arrayLength = a.length;
        // 循环建堆
        for (int i = 0; i < arrayLength - 1; i++)
        {
            // 建堆
            buildMaxHeap(a, arrayLength - 1 - i);
            // 交换堆顶和最后一个元素
            swap(a, 0, arrayLength - 1 - i);
            System.out.println(Arrays.toString(a));
        }
    }

    // 对data数组从0到lastIndex建大顶堆
    public static void buildMaxHeap(int[] data, int lastIndex)
    {
        // 从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
        for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--)
        {
            // k保存正在判断的节点
            int k = i;
            // 如果当前k节点的子节点存在
            while (k * 2 + 1 <= lastIndex)
            {
                // k节点的左子节点的索引
                int biggerIndex = 2 * k + 1;
                // 如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex+1代表的k节点的右子节点存在
                if (biggerIndex < lastIndex)
                {
                    // 若果右子节点的值较大
                    if (data[biggerIndex] < data[biggerIndex + 1])
                    {
                        // biggerIndex总是记录较大子节点的索引
                        biggerIndex++;
                    }
                }
                // 如果k节点的值小于其较大的子节点的值
                if (data[k] < data[biggerIndex])
                {
                    // 交换他们
                    swap(data, k, biggerIndex);
                    // 将biggerIndex赋予k，开始while循环的下一次循环，重新保证k节点的值大于其左右子节点的值
                    k = biggerIndex;
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }
        }
    }

    // 交换
    private static void swap(int[] data, int i, int j)
    {
        int tmp = data[i];
        data[i] = data[j];
        data[j] = tmp;
    }
}
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③ 交换排序

(1)冒泡排序

1、基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。

2、实例

2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package BubbleSort;

public class BubbleSort
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 1, 8 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 冒泡排序
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            for (int j = 0; j < a.length - i - 1; j++)
            {
                // 这里-i主要是每遍历一次都把最大的i个数沉到最底下去了，没有必要再替换了
                if (a[j] > a[j + 1])
                {
                    int temp = a[j];
                    a[j] = a[j + 1];
                    a[j + 1] = temp;
                }
            }
        }
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }

    }

}
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(2)快速排序

1、基本思想：选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素,通过一趟扫描，将待排序列分成两部分,一部分比基准元素小,一部分大于等于基准元素,此时基准元素在其排好序后的正确位置,然后再用同样的方法递归地排序划分的两部分。

2、实例

2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package QuickSort;

public class QuickSort
{
    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 1, 8 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 快速排序
        quick(a);
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
    }

    private static void quick(int[] a)
    {
        if (a.length > 0)
        {
            quickSort(a, 0, a.length - 1);
        }
    }

    private static void quickSort(int[] a, int low, int high)
    {
        if (low < high)
        { // 如果不加这个判断递归会无法退出导致堆栈溢出异常
            int middle = getMiddle(a, low, high);
            quickSort(a, 0, middle - 1);
            quickSort(a, middle + 1, high);
        }
    }

    private static int getMiddle(int[] a, int low, int high)
    {
        int temp = a[low];// 基准元素
        while (low < high)
        {
            // 找到比基准元素小的元素位置
            while (low < high && a[high] >= temp)
            {
                high--;
            }
            a[low] = a[high];
            while (low < high && a[low] <= temp)
            {
                low++;
            }
            a[high] = a[low];
        }
        a[low] = temp;
        return low;
    }
}
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④ 归并排序

1、基本思想:归并（Merge）排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

2、实例

2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package MergeSort;

import java.util.Arrays;

public class MergeSort
{
    /**
     * 归并排序 简介:将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表
     * 即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列 时间复杂度为O(nlogn) 稳定排序方式
     * 
     * @param nums
     *            待排序数组
     * @return 输出有序数组
     */
    public static int[] sort(int[] nums, int low, int high)
    {
        int mid = (low + high) / 2;
        if (low < high)
        {
            // 左边
            sort(nums, low, mid);
            // 右边
            sort(nums, mid + 1, high);
            // 左右归并
            merge(nums, low, mid, high);
        }
        return nums;
    }

    public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high)
    {
        int[] temp = new int[high - low + 1];
        int i = low;// 左指针
        int j = mid + 1;// 右指针
        int k = 0;

        // 把较小的数先移到新数组中
        while (i <= mid && j <= high)
        {
            if (nums[i] < nums[j])
            {
                temp[k++] = nums[i++];
            }
            else
            {
                temp[k++] = nums[j++];
            }
        }

        // 把左边剩余的数移入数组
        while (i <= mid)
        {
            temp[k++] = nums[i++];
        }

        // 把右边边剩余的数移入数组
        while (j <= high)
        {
            temp[k++] = nums[j++];
        }

        // 把新数组中的数覆盖nums数组
        for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++)
        {
            nums[k2 + low] = temp[k2];
        }
    }

    // 归并排序的实现
    public static void main(String[] args)
    {

        int[] nums = { 2, 7, 8, 3, 1, 6, 9, 0, 5, 4 };

        MergeSort.sort(nums, 0, nums.length - 1);
        System.out.println(Arrays.toString(nums));
    }
}
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⑤ 基数排序

1、基本思想：将所有待比较数值（正整数）统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。

2、实例

2018年iOS面试题总结（四）

3、java实现

package BaseSort;

import java.util.*;

public class BaseSort
{

    public static void main(String[] args)
    {
        int[] a = { 49, 38, 65, 97, 176, 213, 227, 49, 78, 34, 12, 164, 11, 18, 1 };
        System.out.println("排序之前：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
        // 基数排序
        sort(a);
        System.out.println();
        System.out.println("排序之后：");
        for (int i = 0; i < a.length; i++)
        {
            System.out.print(a[i] + " ");
        }
    }

    private static void sort(int[] array)
    {
        // 找到最大数，确定要排序几趟
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < array.length; i++)
        {
            if (max < array[i])
            {
                max = array[i];
            }
        }
        // 判断位数
        int times = 0;
        while (max > 0)
        {
            max = max / 10;
            times++;
        }
        // 建立十个队列
        List<ArrayList> queue = new ArrayList<ArrayList>();
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            ArrayList queue1 = new ArrayList();
            queue.add(queue1);
        }
        // 进行times次分配和收集
        for (int i = 0; i < times; i++)
        {
            // 分配
            for (int j = 0; j < array.length; j++)
            {
                int x = array[j] % (int) Math.pow(10, i + 1) / (int) Math.pow(10, i);
                ArrayList queue2 = queue.get(x);
                queue2.add(array[j]);
                queue.set(x, queue2);
            }
            // 收集
            int count = 0;
            for (int j = 0; j < 10; j++)
            {
                while (queue.get(j).size() > 0)
                {
                    ArrayList<Integer> queue3 = queue.get(j);
                    array[count] = queue3.get(0);
                    queue3.remove(0);
                    count++;
                }
            }
        }
    }

}

二、经典SQL语句大全

基础

创建数据库

CREATE DATABASE database-name
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删除数据库

drop database dbname
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  • 2

备份sql server

  1. 创建 备份数据的 device

     USE master
EXEC sp_addumpdevice 'disk', 'testBack', 'c:\mssql7backup\MyNwind_1.dat'
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  2. 开始 备份

    BACKUP DATABASE pubs TO testBack
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创建新表

create table tabname(col1 type1 [not null] [primary key],col2 type2 [not null],..)
  • 1
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根据已有的表创建新表：

A：create table tab_new like tab_old (使用旧表创建新表)
B：create table tab_new as select col1,col2… from tab_old definition only
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删除新表

drop table tabname
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增加一个列

Alter table tabname add column col type

注：列增加后将不能删除。DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。
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添加主键

Alter table tabname add primary key(col)
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删除主键

Alter table tabname drop primary key(col)
  • 1
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创建索引

create [unique] index idxname on tabname(col….)
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删除索引

drop index idxname

注：索引是不可更改的，想更改必须删除重新建。
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创建视图

create view viewname as select statement
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删除视图

drop view viewname
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几个简单的基本的sql语句

选择：select * from table1 where 范围
插入：insert into table1(field1,field2) values(value1,value2)
删除：delete from table1 where 范围
更新：update table1 set field1=value1 where 范围
查找：select * from table1 where field1 like ’%value1%’ ---like的语法很精妙，查资料!
排序：select * from table1 order by field1,field2 [desc]
总数：select count as totalcount from table1
求和：select sum(field1) as sumvalue from table1
平均：select avg(field1) as avgvalue from table1
最大：select max(field1) as maxvalue from table1
最小：select min(field1) as minvalue from table1
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几个高级查询运算词

UNION 运算符

UNION 运算符通过组合其他两个结果表（例如 TABLE1 和 TABLE2）并消去表中任何重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 UNION一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。
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EXCEPT 运算符

EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 EXCEPT 一起使用时 (EXCEPT ALL)，不消除重复行。
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INTERSECT 运算符

INTERSECT 运算符通过只包括 TABLE1 和 TABLE2 中都有的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。当 ALL 随 INTERSECT 一起使用时 (INTERSECT ALL)，不消除重复行。
  • 1
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注：使用运算词的几个查询结果行必须是一致的。 

使用外连接

left （outer） join

左外连接（左连接）：结果集几包括连接表的匹配行，也包括左连接表的所有行。 

SQL: select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
  • 1
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right （outer） join

右外连接(右连接)：结果集既包括连接表的匹配连接行，也包括右连接表的所有行。

full/cross （outer） join

全外连接：不仅包括符号连接表的匹配行，还包括两个连接表中的所有记录。

分组:Group by

一张表，一旦分组 完成后，查询后只能得到组相关的信息。 
组相关的信息：（统计信息） count,sum,max,min,avg 分组的标准) 
在SQLServer中分组时：不能以text,ntext,image类型的字段作为分组依据 
在selecte统计函数中的字段，不能和普通的字段放在一起；

对数据库进行操作

分离数据库： sp_detach_db;  
附加数据库：sp_attach_db 后接表明，附加需要完整的路径名

如何修改数据库的名称

sp_renamedb 'old_name', 'new_name'
  • 1
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提升

复制表(只复制结构,源表名：a 新表名：b) (Access可用)

  • select * into b from a where 1<>1（仅用于SQlServer）
  • select top 0 * into b from a

拷贝表(拷贝数据,源表名：a 目标表名：b) (Access可用)

insert into b(a, b, c) select d,e,f from b;
  • 1
  • 2

跨数据库之间表的拷贝(具体数据使用绝对路径) (Access可用)

insert into b(a, b, c) select d,e,f from b in ‘具体数据库’ where 条件
  • 1
  • 2

子查询(表名1：a 表名2：b)

select a,b,c from a where a IN (select d from b ) 或者: select a,b,c from a where a IN (1,2,3)
  • 1
  • 2

显示文章、提交人和最后回复时间

select a.title,a.username,b.adddate from table a,(select max(adddate) adddate from table where table.title=a.title) b
  • 1
  • 2

外连接查询(表名1：a 表名2：b)

select a.a, a.b, a.c, b.c, b.d, b.f from a LEFT OUT JOIN b ON a.a = b.c
  • 1
  • 2

在线视图查询(表名1：a )

select * from (SELECT a,b,c FROM a) T where t.a > 1;
  • 1
  • 2

between的用法,between限制查询数据范围时包括了边界值,not between不包括

select * from table1 where time between time1 and time2
select a,b,c, from table1 where a not between 数值1 and 数值2
  • 1
  • 2
  • 3

in 的使用方法

select * from table1 where a [not] in (‘值1’,’值2’,’值4’,’值6’)
  • 1
  • 2

两张关联表，删除主表中已经在副表中没有的信息

delete from table1 where not exists ( select * from table2 where table1.field1=table2.field1 )
  • 1
  • 2

四表联查问题

select * from a left inner join b on a.a=b.b right inner join c on a.a=c.c inner join d on a.a=d.d where .....
  • 1
  • 2

日程安排提前五分钟提醒

SQL: select * from 日程安排 where datediff('minute',f开始时间,getdate())>5
  • 1
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一条sql 语句搞定数据库分页

select top 10 b.* from (select top 20 主键字段,排序字段 from 表名 order by 排序字段 desc) a,表名 b where b.主键字段 = a.主键字段 order by a.排序字段
  • 1
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  • 具体实现：

    • 关于数据库分页：

      declare @start int,@end int

@sql nvarchar(600)

set @sql=’select top’+str(@aaa@qq.com+1)+’+from T where rid not in(select top’+str(@str-1)+’Rid from T where Rid>-1)’

exec sp_executesql @sql
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      注意：在top后不能直接跟一个变量，所以在实际应用中只有这样的进行特殊的处理。Rid为一个标识列，如果top后还有具体的字段，这样做是非常有好处的。因为这样可以避免 top的字段如果是逻辑索引的，查询的结果后实际表中的不一致（逻辑索引中的数据有可能和数据表中的不一致，而查询时如果处在索引则首先查询索引） 

前10条记录

select top 10 * form table1 where 范围
  • 1
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选择在每一组b值相同的数据中对应的a最大的记录的所有信息(类似这样的用法可以用于论坛每月排行榜,每月热销产品分析,按科目成绩排名,等等.)

select a,b,c from tablename ta where a=(select max(a) from tablename tb where tb.b=ta.b)
  • 1
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包括所有在 TableA 中但不在 TableB和TableC 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表

(select a from tableA ) except (select a from tableB) except (select a from tableC)
  • 1
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随机取出10条数据

select top 10 * from tablename order by newid()
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随机选择记录

select newid()
  • 1
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删除重复记录

1),delete from tablename where id not in (select max(id) from tablename group by col1,col2,...)

2),select distinct * into temp from tablename
delete from tablename
insert into tablename select * from temp

评价： 这种操作牵连大量的数据的移动，这种做法不适合大容量的数据操作


3),例如：在一个外部表中导入数据，由于某些原因第一次只导入了一部分，但很难判断具体位置，这样只有在下一次全部导入，这样也就产生好多重复的字段，怎样删除重复字段

alter table tablename
--添加一个自增列
add column_b int identity(1,1)
delete from tablename where column_b not in(
select max(column_b) from tablename group by column1,column2,...)
alter table tablename drop column column_b
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列出数据库里所有的表名

select name from sysobjects where type='U' // U代表用户
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列出表里的所有的列名

select name from syscolumns where id=object_id('TableName')
  • 1
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列示type、vender、pcs字段，以type字段排列，case可以方便地实现多重选择，类似select 中的case。

select type,sum(case vender when 'A' then pcs else 0 end),sum(case vender when 'C' then pcs else 0 end),sum(case vender when 'B' then pcs else 0 end) FROM tablename group by type
  • 1
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  • 显示结果： 
    type vender pcs 
    电脑 A 1 
    电脑 A 1 
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初始化表table1

TRUNCATE TABLE table1
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选择从10到15的记录

select top 5 * from (select top 15 * from table order by id asc) table_别名 order by id desc
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三、如何减小ipa包大小方法总结，减小ipa包大小

缩减ios可执行文件包的大小是每一个ios开发人员都要经历的问题，一般首先会对资源文件做处理，压缩图片/音频，去除不必要的资源如@2x和@3x的图片合并。这些资源优化做完后，我们还可以尝试对可执行文件进行瘦身，项目越大，可执行文件占用的体积越大，又因为AppStore会对可执行文件加密，导致可执行文件的压缩率低，压缩后可执行文件占整个APP安装包的体积比例大约有80%~90%，还是挺值得优化的，下面说一些压缩的地方：
1>编译器的优化---即setting里面一些配置项 Build Settings->Optimization Level有几个编译优化选项，release版应该选择Fastest, Smalllest，这个选项会开启那些不增加代码大小的全部优化，并让可执行文件尽可能小，当然这些编译项早期是在工程生成时候xcode默认给工程配置好了，如果一旦xcode做了改变我们要知道这些东西。
2>去除符号信息 Strip Linked Product / Deployment Postprocessing / Symbols Hidden by Default在release版本应该设为yes，可以去除不必要的调试符号。Symbols Hidden by Default会把所有符号都定义成”private extern”。这些选项目前都是XCode里release的默认选项，但旧版XCode生成的项目可能不是，可以检查一下
3>引用的大部分二方库或者三方库 a、有些库引用进来可能只是用了其中很小的一个功能，有一些可能是只是为了方便一两个case，针对这样的库我们可以自己写代码，或者玻璃不需要的功能（建议还是自己实现，这样能节省一些库的引用）。
b、其次针对一些库ARC和MRC对库的大小也是有影响，由于现在都是arc管理内存很多库都更新成arc模式了，由于arc模式下是系统自从插入release，所以对大小也是有影响的，见下图：

2018年iOS面试题总结（四）

结果是ARC大概会使代码  段增加10%的size，考虑代码段占可执行文件大约有80%，估计对整个可执行文件的影响会是8%。
可以评估一下8%的体积下降是不是值得把项目里某些模块改成MRC，这样程序的维护成本上升了，一般不到特殊情况不建议这么做。
4>无用代码 在项目里新建一个类，给它添加几个方法，但不要在任何地方import它，build完项目后观察linkmap，你会发现这个类还是被编译进可执行文件了。
按C++的经验，没有被使用到的类和方法编译器都会优化掉，不会编进最终的可执行文件，但object-c不一样，因为object-c的动态特性，它可以通过类和方法名反射获得这个类和方法进行调用，所以就算在代码里某个类没被使用到，编译器也没法保证这个类不会在运行时通过反射去调用，所以只要是在项目里的文件，无论是否又被使用到都会被编译进可执行文件。
对此我们可以通过脚本，遍历整个项目的文件，找出所有没有被引用的类文件和没有被调用的方法，在保证没有其他地方动态调用的情况下把它们去掉。如果整个项目历时很长，历时代码遗留较多，这个清理对可执行文件省出的空间还是挺可观的。
5>类/方法名长度 观察linkmap可以发现每个类和方法名都在__cstring段里都存了相应的字符串值，所以类和方法名的长短也是对可执行文件大小是有影响的，原因还是object-c的动态特性，因为需要通过类/方法名反射找到这个类/方法进行调用，object-c对象模型会把类/方法名字符串都保存下来。
对此我们可以考虑在编译前把所有类和方法名进行混淆，跟压缩js一样，把长名字替换成短名字，这样做的好处除了缩小体积外，还对安全性有很大提升，别人拿到可执行文件对它class-dump出来的结果都是混淆后的类和方法名，就无法从类和方法名中猜出某个方法是做什么的，就难以挂钩子进行hack。不过这样做有个缺点，就是crash堆栈反解出来的堆栈方法名会是混淆后的，需要再加一层混淆->原名的转换，实现和使用成本有点高。实际上这部分占用的长度比较小，中型项目也就几百K，对安全性要求高的情况可以试试。
6>冗余字符串 代码上定义的所有静态字符串都会记录在在可执行文件的__cstring段，如果项目里Log非常多，这个空间占用也是可观的，也有几百K的大小，可以考虑清理所有冗余的字符串。另外如果有特别长的字符串，建议抽离保存成静态文件，因为AppStore对可执行文件加密导致压缩率低，特别长的字符串抽离成静态资源文件后压缩率会比在可执行文件里高很多。
7>图片处理： 通常针对图片的处理我们就是压缩或者采用webp格式图片，其实针对大部分纯色图片也可以采用代码实现，这样能减少不少资源。
可能有人问工程里面站资源的是大图，不是小图，那大图怎么办呢？拆分，大图拆分成多个图，看那一部分可以使用代码从而减少代码小。当然尽量减少不必要得资源放到resource中。不常用的换成下载。最后把缩减iOS安装包大小的各种方法列出来做了张CheckList图：
2018年iOS面试题总结（四）

四、MRC和ARC

Objective-c中提供了两种内存管理机制MRC(MannulReference Counting)和ARC(Automatic Reference Counting)自动引用计数,分别提供对内存的手动和自动管理，来满足不同的需求。其实arc内部机制原理来源于mrc,arc是在iOS 5/Mac OS X 10.7开始导入，利用Xcode 4.2可以使用该机制。arc的首要目的就是让代码简洁化，编程简单化，开发更顺心应手，减少不必要的小问题小疏忽；顾名思义，自动引用计数管理，关于内存的申请，使用和释放过程都交给系统自动实现，我们可以不用关系里面的过程，但是事实上还是mrc的原来，只是系统帮我们做了管理;

MRC，手动引用计数管理，是在我们申请到某一块内存，在使用之后，要手动释放，释放机理涉及到计数器问题，如果未释放内存，会造成内存的浪费，俗称内存泄漏，甚至引起很多未知的错误结果，这对程序威胁很大，但是，何时释放，怎恶魔释放，注意哪些问题，很有讲究，这就是mrc的不便之处，也是苹果推出arc的理由；

mrc的具体机理，计数器是什么，在程序过程中的变化，在达到什么程度会释放内存，怎么操作；

mrc,在代码上形式主要表现为，调用该对象时，要做retain操作，使用完成后要release，最后还要重写dealloc方法，对该类所有对象做释放，所以在mrc的代码会有autorelease,retain ,release等词语；

而arc 不允许有这些词汇，因为这些操作都是由系统自动完成；

ARC，自动引用计数器，简单地说就是代码中自动加入了retain/release , 原先需要手动添加的用来处理的内存管理的引用计数的代码可以自动地由编译器完成了。

简单地理解，就是通过指定的语法，让编译器在编译代码时，自动生成实例的引用计数管理部分代码。有一点ARC不是GC，它只是一种代码静态分析工具。

参考文献ARC的使用

http://www.oschina.net/translate/automatic-reference-counting-on-ios    

http://www.cnblogs.com/flyFreeZn/p/4264220.html

引用计数器

1.和内存管理相关的方法

1）alloc 引用计数器自动设为1

2）retain 引用计数器+1返回了经过+1以后的当前实例对象

3）release 引用计数器 -1 ，并不一定是释放

4）retainCount 获取引用计数器的值 

5）dealloc 当实例对象被销毁之前，系统自动调用。

一定要调[super dealloc]

和内存管理相关的名词

1）僵尸对象：此对象被销毁，不能再使用，不能给它发送任何消息

2）野指针：指向僵尸对象（不可用的内存）的指针，给野指针发送消息将会产生不可控的后果。

3）空指针：没有指向任何对象的指针，给空指针发消息不会产生 任何行为

内存管理原则

1.如果你想持有某个对象，就必须负责让做一次retain操作，引用计数器+1

2.如果你想放弃对某个对象的持有权，就要负责让其做一次release操作，引用计数器-1










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