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 美团
（1）1 1 2 3 5 8...，求第n项
写了个递归，面试官问了两个，n＝－1，和极限最大值情况下怎么办。
我回答，会导致栈的内存空间溢出。又问了，在栈里会是个怎样的过程。
（2）打开摩拜单车页面，问让你去实现，就是实现找到离自己所在位置最近的一些单车的位置信息。
难点是，如何在千万级别的数据中，快速匹配距离最小的单车实体。
（3）问在10T级别的文本数据中，词已经分好的情况下，在只有512mb的内存空间下，找到数量前10的词？

　　解答：

　　链接：海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数（top K问题），中方法（4）多机+受限内存，比较符合本题。

（4）进程和线程的区别
（5）多线程一定比单线程快吗
（6）乐观锁和悲观锁的概念，分别在什么情况下适用
（7）堆和栈的区别，堆的区划分，gc root 根有哪些类型。默认情况下，新生代的对象多少次gc会进入老年代
（8）新生代内部的eden和survivor关系，和老年代的区别
（9）数据爬区过程中，分了不同的工作区，进行多线程的工作，如何保证，某个区内，多线程的各种单线程的工作不是重合的，即不会爬到相同的数据，造成资源的浪费。

　　解答：

　　链接：海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数（top K问题）

　　下面的方法解决了三个问题，

　　1，考虑了计算机的工作内存，采用MapReduce的方式，分块处理，同时加快了处理和查询的速度。

　　2，解决了线程或者MapReduce中分块的可能会重复工作的问题，因为数据hash后，根据hash值范围对数据进行分配，个线程或者分块工作能识别自己的工作的范围没避免重复计算。

　　3，消除了大量重复数据占用内存的影响，当然，采用了hash的方法，节省存储空间。