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1、全能战士，该框架覆盖了数据结构与算法里，大部分容器、集合类的实现， 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构。在Go中实现各种数据结构和算法。吸取了其他算法库数十年的知识和经验。
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2、一共是3轮 Golang开发工程师的面试流程包括以下几个方面： 技术问题筛选 （电话）在电话面试的初步技术问题筛选中，面试官会主要考察候选人对Golang语言的掌握程度，包括数据结构和算法知识，以及相关编程经验。
3、堆排序是我觉得排序里面数据结构运用最灵活的一个算法，首先如何用一个数组表示一个堆，如何取到节点的父节点和左右子节点。
4、第三轮：技术面谈，这一轮主要是考察面试者的技术能力，可以涉及Golang相关的基础知识和常见的技术问题。第四轮：计算机知识测试，这一轮是考察面试者的计算机基础知识，比如数据结构、网络协议等。
5、Golang内存分配是个相当复杂的过程，其中还掺杂了GC的处理，这里仅仅对其关键数据结构进行了说明，了解其原理而又不至于深陷实现细节。
在IO密集型应用，GOMAXPROCS大小设置大一些，获取性能会更好。IO密集型会经常发生系统调用，会有一个新的M启用或创建，但由于Go调度器检测M到被阻塞有一定延迟。如果P数量多，则P管理协程队列会变小。
这涉及到Pool实现，pool为每个P分配了一个对象，P数量设置为runtime.GOMAXPROCS(0)。在并发读写时，goroutine绑定的P有对象，先用自己的，没有去偷其它P的。
P的数量由环境变量GOMAXPROCS的值或程序运行runtime.GOMAXPROCS()进行设置。
GMP模型，G代表一个goroutine，不限制数量；M=machine，代表一个线程，最大1万，所有G任务还是在M上执行；P=processor代表一个处理器，每一个允许的M都会绑定一个G，默认与逻辑CPU数量相等(通过runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())设置)。
P 的数量可由 runtime.GOMAXPROCS() 进行设置，它代表了真正的并发能力，即可有多少个 goroutine 同时运行。
1、堆排序的时间，主要由建立初始堆和反复重建堆这两部分的时间开销构成，它们均是通过调用Heapify实现的。堆排序的最坏时间复杂度为O(nlgn)。堆排序的平均性能较接近于最坏性能。
2、(1)因此起始堆的情况如下：1415 3028 5 10 (2)假设是打算得到一个从小到大的c，所以需要建大顶堆，起始状态从下向上建堆：第一步： 第二步：14 3028 30 28 1425 5 10 25 5 10 (3)此时已经建立完了初始的堆。
3、向上调整是由空堆，逐个插入元素，来建立初始堆，向下调整是从n/2的位置，倒着将编号n/2，n/2-1，...，1直到编号为1的结点调成堆后，初始堆构建完成。它们没有多大的区别，只不过初始堆有些元素所在的位置不同而已。
4、初始建堆：把数组所对应的完全二叉树以堆不断扩大的方式整理成堆。令i= n/2，…，2，1并分别把以n/2 ，…，2，1 为根的完全二叉树整理成堆，即执行算法PushDown ( i ， n )。