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寫在之前
毫無疑問，回想2020年有什麼詞出現在眼前最多的，無疑是"996"和"內卷"，從馬老師的福報論、到年底pdd剛畢業員工猝死，內卷從此從最初談論於學者文章中出圈了，之後一發不可收拾，幾乎能貫穿整個2020年所有的熱點時間，大部分事情都可以套用一句："卷就完事兒了"！
網際網路是目前絕大部分輿論社交爆發點的火山口，近幾年蓬勃發展的網際網路，帶來的豐富的社交方式，無論是文字交流形式的微博、知乎、微信以及視訊形式的B站，造就了種種便利的同時，也淪為當前"內卷"話題的漩渦。
而作為網際網路中從業人員，無論是找工作還是工作中，處處透漏著卷。關於卷深層次含義及社會含義，大黃才疏學淺，這裡就不班門弄斧了。
本文主要目的從網際網路從業人員角度，從就業的過程中，簡單分析"內卷"的情況。
從HashMap面試聊開
曾幾何時，關於HashMap面試一般都考察的比較簡單，大概是你知道有這麼回事兒就可以通過，通俗講，能夠回答出是什麼面試就妥了。
從幾個常見的面試問題管窺不同階段的面試難度，面試是如何打工人內卷的修羅場。
HashMap底層資料結構是什麼？
初級版本：你能回答出HashMap是陣列+連結串列+紅黑樹實現的，大致就滿足要求了。
如果能夠給面試官繪製如下這張底層結構圖，那麼恭喜你，可能會給人留下能力很強的印象。
中級版本，已經不再是簡單的是什麼的問題了，而是開始追求是什麼和為什麼了。
面試官：陣列的初始長度是多少？
打工人：陣列初始預設是16，負載因子為0.75，也就是說每次元素個數達到 容量*負載因子時則開始擴容。
面試官：為什麼需要採用連結串列呢？
打工人：當某個位置的key發生hash衝突時，則開始用連結串列來儲存，也就是用陣列+連結串列來儲存元素。在每個陣列元素上都一個連結串列結構，當資料被Hash後，得到陣列下標，把資料放在對應下標元素的連結串列上
面試官：那為什麼又需要用紅黑樹呢？
打工人：當連結串列長度太長（預設超過8）時，連結串列就轉換為紅黑樹，利用紅黑樹快速增刪改查的特點提高HashMap的效能，其中會用到紅黑樹的插入、刪除、查詢等演算法。
按道理，能夠回答到這裡已經夠可以了吧，但是突然有一天，面試官發現好像所有人能夠回答到這個程度，怎麼辦，這就沒有辦法挑選人了。人多了怎麼辦？那就加大力度咯。
內卷版：當問題到了這個程度，有時候想想也挺悲劇的，到了一種為了問問題而問問題階段。
面試官：你剛才說陣列初始預設是16，為什麼必須是16，而不是15或者其他的數呢？
這個問題你說他有價值吧，肯定是有的，最初HashMap設計者肯定是處於效能考慮選擇16，但是總有一種偏離了面試的初衷。
打工人小卷：HashMap陣列初始容量採用16，主要是為了在取模和擴容時做優化，同時為了減少衝突，HashMap定位雜湊桶索引位置時，也加入了高位參與運算的過程。比如擴容時重新計算hash，只需要看看原來的hash值新增的那個bit是1還是0就好了，是0的話索引沒變，是1的話索引變成“原索引+oldCap”
面試官：小樣，還難不倒你了。。連結串列太長（超過8），則將連結串列轉化為紅黑樹。為啥不直接使用紅黑樹呢？
打工人小卷看著仗勢，搬出來自己看原始碼的精神。
原始碼中明確寫到："因為樹節點的大小是連結串列節點大小的兩倍，所以只有在容器中包含足夠的節點保證使用才用它”，顯然儘管轉為樹使得查詢的速度更快，但是在節點數比較小的時候，此時對於紅黑樹來說記憶體上的劣勢會超過查詢等操作的優勢，自然使用連結串列更加好。
但是當節點多的時候，紅黑樹查詢一個元素時間複雜度為O(logN)，而連結串列時間複雜度為O(N)，整體看節點多時紅黑樹效能更高。
面試官：那為什麼是8的時候轉，而不是9或者其他數值呢？
好傢伙，這個我真的沒有考慮過，但是您先彆著急，萬事不決，問JDK，jdk原始碼中還真的有寫。原文如下：
簡單一句話是：作者做了大量的測試發現，在隨機雜湊碼下，雜湊表中節點的頻率遵循泊松分佈(不清楚為何物的自行百度哈)，而根據統計，忽略方差，當長度為8的時候，再出現雜湊衝突的概率已經很小了（千萬分之一），再往後調整並沒有很大意義。
總結
一個HashMap的底層資料結構就能被挖出這麼多"深層次"的東西，被挖掘出來的東西肯定是好的，至少說明了學習嚴謹性。至於說這種面試有多大的價值，我這裡不做過多評價，但是我本人持有保留意見。
現在很多人評價面試說的很好：八股文面試，萬物皆可套路。本來一個問題能回答出是什麼、有什麼用、為什麼如此，我覺得就可以達到通過的階段。但是面對不斷融入新人（當然我也是其中一員），招人需求端人數趨於穩定，供大於求，對於需求端如何挑選出更加"優秀"的人才是一個難題，對於供給端如果給別人呈現出更好的"妝態"又是一個難題。供需不平衡或者說生產力不解決，找工作內卷只會日益嚴重。
你看，我這篇文章也是一種內卷的表現。
番外
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我是大黃，一個只會寫HelloWorld的程式設計師，我們們下期見。
