計算時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度的方法有哪些
數(shù)組和鏈表的區(qū)別
在MySQL中建立一個充電訂單表，有主鍵ID、訂單ID、用戶ID、來源（數(shù)量有限），如何設(shè)計這個表，從字段的類型和大小角度出發(fā)
第一個場景，用戶喜歡在客戶端查看某筆訂單的訂單詳情，第二種場景，數(shù)據(jù)團(tuán)隊需要查看某一些用戶，某一批用戶在某個某類客戶端的一個下單的訂單數(shù)量，查看用戶的下單趨勢。這兩種下單的這種場景，你覺得結(jié)合我們的背景就是以及對應(yīng)的查詢場景，你覺得你剛剛的建表的這個 schema 有沒有什么需要調(diào)整的地方？
結(jié)合底層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)幫分析一下為什么索引能夠加快整個的查詢效率
左模糊右模糊全模糊的哪種更好
如果業(yè)務(wù)要求使用全模糊，你如何考慮
異常和錯誤的區(qū)別
Int 和 Integer 的區(qū)別
算法題：
1.給一個包含多個 if else 語句的函數(shù)，該函數(shù)依據(jù)不同的折扣類型執(zhí)行不同的 discount 計算方法，如何優(yōu)化使其能夠在新增新的折扣方法時具備擴(kuò)展性。
2.實現(xiàn)一個轉(zhuǎn)賬函數(shù)，實現(xiàn)兩個賬戶之間相互轉(zhuǎn)賬，并保證在多線程下的準(zhǔn)確性。
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