由于基础学的不牢，导致场面一度十分尴尬......
一个冒泡排序都憋半天还写错了.....我深深的感受到了自己好菜
我决定以后每天抽时间补补算法和数据结构的基础
今天答不上来和答的不好的问题，去查了一下：
1.迭代
其实迭代就是用for循环遍历list或tuple。
关于这个问题面试官提到的是yield，他应该是想问关于生成器的问题吧。
顺便提一下迭代器：
实际上for循环也可以对其他对象进行迭代，只要该对象实现了__iter__方法。该方法会返回一个迭代器，迭代器就是具有next方法（这个方法在调用时不需要参数）的对象。在调用next方法时，迭代器会返回它的下一个值。如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopIteration异常。
生成器：是一种用普通的函数语法定义的迭代器。
yield是一个表达式,是有返回值的。
当一个函数中含有yield时,它不再是一个普通的函数,而是一个生成器.当该函数被调用时不会自动执行,而是暂停。
但它不是像return那样返回值，而是每次产生多个值。每次产生一个值，函数就会被冻结：即函数停在那点等待被重新唤醒。函数被重新唤醒后就从停止的那点开始执行。
从别处看到了几个例子：
例1:
- >>> def mygenerator():
- ... print 'start...'
- ... yield 5
- ...
- >>> mygenerator() //在此处调用,并没有打印出start...说明存在yield的函数没有被运行,即暂停
- <generator object mygenerator at 0xb762502c>
- >>> mygenerator().next() //调用next()即可让函数运行.
- start...
- 5
- >>>
如一个函数中出现多个yield则next()会停止在下一个yield前,见例2:
例2:
- >>> def fun2():
- ... print 'first'
- ... yield 5
- ... print 'second'
- ... yield 23
- ... print 'end...'
- ...
- >>> g1 = fun2()
- >>> g1.next() //第一次运行,暂停在yield 5
- first
- 5
- >>> g1.next() //第二次运行,暂停在yield 23
- second
- 23
- >>> g1.next() //第三次运行,由于之后没有yield,再次next()就会抛出错误
- end...
- Traceback (most recent call last):
- File "<stdin>", line 1, in <module>
- StopIteration
- >>>
为什么yield 5会输出5,yield 23会输出23?
我们猜测可能是因为yield是表达式,存在返回值.
那么这是否可以认为yield 5的返回值一定是5吗？实际上并不是这样，这个与send函数存在一定的关系，这个函数实质上与next()是相似的，区别是send是传递yield表达式的值进去，而next不能传递特定的值，只能传递None进去，因此可以认为g.next()和g.send(None)是相同的。见例3:
例3:
- >>> def fun():
- ... print 'start...'
- ... m = yield 5
- ... print m
- ... print 'middle...'
- ... d = yield 12
- ... print d
- ... print 'end...'
- ...
- >>> m = fun() //创建一个对象
- >>> m.next() //会使函数执行到下一个yield前
- start...
- 5
- >>> m.send('message') //利用send()传递值
- message //send()传递进来的
- middle...
- 12
- >>> m.next()
- None //可见next()返回值为空
- end...
- Traceback (most recent call last):
- File "<stdin>", line 1, in <module>
- StopIteration
2.python实现二叉树
深度优先一般用递归，广度优先一般用队列。普通情况下能用递归实现的算法大部分也能用堆栈来实现。
# _*_ encoding:utf-8 _*_ __author__ = 'xyx' __date__ = '2017-7-20 22:41' #coding=utf-8 class Node(object): """节点类""" def __init__(self, elem=-1, lchild=None, rchild=None): self.elem = elem self.lchild = lchild self.rchild = rchild class Tree(object): """树类""" def __init__(self): self.root = Node() def add(self, elem): """为树加入节点""" node = Node(elem) if self.root.elem == -1: #假设树是空的。则对根节点赋值 self.root = node else: myQueue = [] treeNode = self.root myQueue.append(treeNode) while myQueue: #对已有的节点进行层次遍历 treeNode = myQueue.pop(0) if treeNode.lchild == None: treeNode.lchild = node return elif treeNode.rchild == None: treeNode.rchild = node return else: myQueue.append(treeNode.lchild) myQueue.append(treeNode.rchild) def front_digui(self, root): """利用递归实现树的先序遍历""" if root == None: return print (root.elem), self.front_digui(root.lchild) self.front_digui(root.rchild) def middle_digui(self, root): """利用递归实现树的中序遍历""" if root == None: return self.middle_digui(root.lchild) print (root.elem), self.middle_digui(root.rchild) def later_digui(self, root): """利用递归实现树的后序遍历""" if root == None: return self.later_digui(root.lchild) self.later_digui(root.rchild) print (root.elem), def front_stack(self, root): """利用堆栈实现树的先序遍历""" if root == None: return myStack = [] node = root while node or myStack: while node: #从根节点開始，一直找它的左子树 print (node.elem), myStack.append(node) node = node.lchild node = myStack.pop() #while结束表示当前节点node为空，即前一个节点没有左子树了 node = node.rchild #開始查看它的右子树 def middle_stack(self, root): """利用堆栈实现树的中序遍历""" if root == None: return myStack = [] node = root while node or myStack: while node: #从根节点開始。一直找它的左子树 myStack.append(node) node = node.lchild node = myStack.pop() #while结束表示当前节点node为空。即前一个节点没有左子树了 print (node.elem), node = node.rchild #開始查看它的右子树 def later_stack(self, root): """利用堆栈实现树的后序遍历""" if root == None: return myStack1 = [] myStack2 = [] node = root myStack1.append(node) while myStack1: #这个while循环的功能是找出后序遍历的逆序，存在myStack2里面 node = myStack1.pop() if node.lchild: myStack1.append(node.lchild) if node.rchild: myStack1.append(node.rchild) myStack2.append(node) while myStack2: #将myStack2中的元素出栈，即为后序遍历次序 print (myStack2.pop().elem), def level_queue(self, root): """利用队列实现树的层次遍历""" if root == None: return myQueue = [] node = root myQueue.append(node) while myQueue: node = myQueue.pop(0) print (node.elem), if node.lchild != None: myQueue.append(node.lchild) if node.rchild != None: myQueue.append(node.rchild) if __name__ == '__main__': """主函数""" elems = range(10) #生成十个数据作为树节点 tree = Tree() #新建一个树对象 for elem in elems: tree.add(elem) #逐个加入树的节点 print ('队列实现层次遍历:') tree.level_queue(tree.root) print ('\n\n递归实现先序遍历:') tree.front_digui(tree.root) print ('\n递归实现中序遍历:') tree.middle_digui(tree.root) print ('\n递归实现后序遍历:') tree.later_digui(tree.root) print ('\n\n堆栈实现先序遍历:') tree.front_stack(tree.root) print ('\n堆栈实现中序遍历:') tree.middle_stack(tree.root) print ('\n堆栈实现后序遍历:') tree.later_stack(tree.root)
3.用python实现冒泡排序
好久没看数据结构，这么简单还是忘了......
array = [1,2,3,6,5,4]
for i in range(len(array)-1):
for j in range(len(array)-1-i): if array[j] > array[j + 1]: array[j+1], array[j] = array[j], array[j+1]print(array) 4.restful风格这个确实不知道，大致差了一下restful风格的特点如下
1.资源
所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息。它可以是一段文本、一张图片、一首歌曲、一种服务，总之就是一个具体的实在。资源总要通过某种载体反应其内容，文本可以用txt格式表现，也可以用HTML格式、XML格式表现，甚至可以采用二进制格式；图片可以用JPG格式表现，也可以用PNG格式表现；JSON是现在最常用的资源表示格式。
结合我的开发实践，我对资源和数据理解如下：
资源是以json(或其他Representation)为载体的、面向用户的一组数据集，资源对信息的表达倾向于概念模型中的数据：
- 资源总是以某种Representation为载体显示的，即序列化的信息
- 常用的Representation是json(推荐)或者xml（不推荐）等
- Represntation 是REST架构的表现层
相对而言，数据（尤其是数据库）是一种更加抽象的、对计算机更高效和友好的数据表现形式，更多的存在于逻辑模型中
资源和数据关系如下：
2 统一接口
RESTful架构风格规定，数据的元操作，即CRUD(create, read, update和delete,即数据的增删查改)操作，分别对应于HTTP方法：GET用来获取资源，POST用来新建资源（也可以用于更新资源），PUT用来更新资源，DELETE用来删除资源，这样就统一了数据操作的接口，仅通过HTTP方法，就可以完成对数据的所有增删查改工作。
即：
- GET（SELECT）：从服务器取出资源（一项或多项）。
- POST（CREATE）：在服务器新建一个资源。
- PUT（UPDATE）：在服务器更新资源（客户端提供完整资源数据）。
- PATCH（UPDATE）：在服务器更新资源（客户端提供需要修改的资源数据）。
- DELETE（DELETE）：从服务器删除资源。
3 URI
可以用一个URI（统一资源定位符）指向资源，即每个URI都对应一个特定的资源。要获取这个资源，访问它的URI就可以，因此URI就成了每一个资源的地址或识别符。
一般的，每个资源至少有一个URI与之对应，最典型的URI即URL。
4 无状态
所谓无状态的，即所有的资源，都可以通过URI定位，而且这个定位与其他资源无关，也不会因为其他资源的变化而改变。有状态和无状态的区别，举个简单的例子说明一下。如查询员工的工资，如果查询工资是需要登录系统，进入查询工资的页面，执行相关操作后，获取工资的多少，则这种情况是有状态的，因为查询工资的每一步操作都依赖于前一步操作，只要前置操作不成功，后续操作就无法执行；如果输入一个url即可得到指定员工的工资，则这种情况是无状态的，因为获取工资不依赖于其他资源或状态，且这种情况下，员工工资是一个资源，由一个url与之对应，可以通过HTTP中的GET方法得到资源，这是典型的RESTful风格。
5.http协议
我理解的应该是简述一下http协议吧
HTTP协议是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写,是用于从万维网（WWW:World Wide Web ）服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。
HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据（HTML 文件, 图片文件, 查询结果等）。
HTTP是一个属于应用层的面向对象的协议，由于其简捷、快速的方式，适用于分布式超媒体信息系统。它于1990年提出，经过几年的使用与发展，得到不断地完善和扩展。目前在WWW中使用的是HTTP/1.0的第六版，HTTP/1.1的规范化工作正在进行之中，而且HTTP-NG(Next Generation of HTTP)的建议已经提出。
HTTP协议工作于客户端-服务端架构为上。浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务端即WEB服务器发送所有请求。Web服务器根据接收到的请求后，向客户端发送响应信息。
http协议的特点：
1、简单快速：客户向服务器请求服务时，只需传送请求方法和路径。请求方法常用的有GET、HEAD、POST。每种方法规定了客户与服务器联系的类型不同。由于HTTP协议简单，使得HTTP服务器的程序规模小，因而通信速度很快。
2、灵活：HTTP允许传输任意类型的数据对象。正在传输的类型由Content-Type加以标记。
3.无连接：无连接的含义是限制每次连接只处理一个请求。服务器处理完客户的请求，并收到客户的应答后，即断开连接。采用这种方式可以节省传输时间。
4.无状态：HTTP协议是无状态协议。无状态是指协议对于事务处理没有记忆能力。缺少状态意味着如果后续处理需要前面的信息，则它必须重传，这样可能导致每次连接传送的数据量增大。另一方面，在服务器不需要先前信息时它的应答就较快。
5.支持B/S及C/S模式。