拓展内容
1. 设计（Design）
核心 ：定义系统架构、模块划分、接口设计，确保可扩展性和可维护性。
常见问题：
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OOP设计：类图、继承/组合（如设计停车场系统）。
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系统设计：分布式、缓存策略（如设计Twitter）。
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设计模式：单例、工厂、观察者模式。
2. 数据流（Data Flow）
核心 ：数据从输入到输出的处理过程，强调顺序和依赖关系。
应用：
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流处理：实时计算（如Apache Kafka）。
-
管道模式 ：
Producer → Buffer → Consumer。
3. 交互（Interaction）
核心 ：系统与用户/外部的动态响应。
类型：
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CLI：命令行交互（如Linux终端）。
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GUI：图形界面事件驱动（如点击按钮）。
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API：系统间接口调用（如RESTful API）。
4. 迭代器（Iterator）
核心 ：提供一种顺序访问集合元素的方式，无需暴露底层结构。
代码示例（Python）：
class Squares:
def __init__(self, n):
self.n = n
def __iter__(self):
self.i = 0
return self
def __next__(self):
if self.i >= self.n:
raise StopIteration
result = self.i ** 2
self.i += 1
return result
for x in Squares(5):
print(x) # 输出 0, 1, 4, 9, 165. 多线程（Multithreading）
核心 ：并发执行任务，共享内存，需处理竞态条件。
关键点：
-
锁 ：
threading.Lock()避免数据竞争。 -
GIL：Python的全局解释器锁限制多线程并行。
示例（Python）：
import threading
def task():
print("Thread running")
thread = threading.Thread(target=task)
thread.start()6. 数据库（Database）
核心 ：结构化存储和查询数据。
分类：
-
SQL：MySQL（关系型，强一致性）。
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NoSQL ：MongoDB（文档型，高扩展性）。
基础操作：
SQL
SELECT * FROM users WHERE age > 20; INSERT INTO products (name, price) VALUES ('Laptop', 999);
7. Shell
核心 ：命令行环境下的脚本编程。
常用语法：
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变量 ：
name="Alice"。 -
循环 ：
for file in *.txt; do echo $file; done。
示例：
bash
#!/bin/bash
echo "Hello, $USER!"8. 水塘抽样（Reservoir Sampling）
核心 ：从数据流中随机抽取k个样本，保证每个元素被选中的概率相等。
算法步骤：
-
保留前k个元素。
-
对第i个元素（i > k），以k/i的概率替换 reservoir 中的随机元素。
应用：日志抽样、大数据随机采样。
9. 拒绝采样（Rejection Sampling）
核心 ：通过"生成-检验"方式从复杂分布中采样。
步骤：
-
在简单分布中生成候选样本。
-
以一定概率接受/拒绝该样本。
应用：蒙特卡洛模拟、随机数生成。
10. 脑筋急转弯（Brain Teaser）
核心 ：考察逻辑思维和跳出常规的能力。
经典问题：
-
烧绳子计时：如何用两根燃烧速度不均匀的绳子测量15分钟？
-
灯泡开关：房间外有3个开关，如何确定哪个控制房内的灯泡？
对比总结
| 主题 | 关键点 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 设计 | 架构、扩展性、模式 | 系统设计面试 |
| 迭代器 | 遍历集合，隐藏实现 | 自定义数据结构的访问 |
| 多线程 | 并发、锁、竞态条件 | 高并发服务器 |
| 水塘抽样 | 等概率采样数据流 | 大数据随机抽样 |
| 拒绝采样 | 生成-检验机制 | 复杂概率分布采样 |
| 脑筋急转弯 | 非传统逻辑 | 面试逻辑测试 |