1.面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）
2.面试成功宝典之 Window 深入源码分析
3.LiveData 面试题库、安卓安卓解答、面试面试源码分析
面试官：从源码分析一下TreeSet（基于jdk1.8）
面试官可能会询问关于TreeSet（基于JDK1.8）的源码源码分析，实际上，汇总TreeSet与HashSet类似，安卓安卓都利用了TreeMap底层的面试面试const指标源码红黑树结构。主要特性包括：
1. TreeSet是源码基于TreeMap的NavigableSet实现，元素存储在TreeMap的汇总key中，value为一个常量对象。安卓安卓
2. 不是面试面试直接基于TreeMap，而是源码NavigableMap，因为TreeMap本身就实现了这个接口。汇总
3. 对于内存节省的安卓安卓单曲源码疑问，TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的面试面试逻辑冲突。添加重复元素时，源码PRESENT确保了插入状态的区分。
4. 构造函数提供了多样化的选项，允许自定义比较器和排序器，基本继承自HashSet的特性。
5. 除了基本的增删操作，TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。
总结来说，TreeSet在排序上优于HashSet，glfw 源码但插入和查找操作由于树的结构会更复杂，不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序，HashSet是更好的选择。
感谢您的关注，关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。
面试成功宝典之 Window 深入源码分析
Window 是Android系统中至关重要的组件，它作为抽象基类，用于构建视图树和定义布局参数。PhoneWindow是其具体实现，常见于Activity、Dialog和Toast中。steam 源码在Activity的attach()函数中，会创建一个新的PhoneWindow实例。
Window与视图的交互是通过ViewRootImpl中介，它连接View和WindowManager，而WindowManager本身是一个接口，实际操作由WindowManagerImpl实现。添加Window的过程涉及WindowManagerImpl的addView方法，这个过程采用线程安全策略，包含了初始化、设置View、布局调整及View绘制检查等步骤，最终通过WindowSession的libpcre 源码Binder通信实现。
Window的更新是通过updateViewLayout方法，更新View的布局参数，替换旧的LayoutParams。删除过程则调用removeView方法，区分同步和异步删除，异步删除会通过handler消息和die方法逐步执行，最终在dispatchDetachedFromWindow中完成真正的删除操作。
LiveData 面试题库、解答、源码分析
LivaData 的面试题库与解答、源码分析 作者：唐子玄1. LiveData 如何感知生命周期的变化？
LiveData 在常规的观察者模式上附加了条件，若生命周期未达标，即使数据发生变化也不通知观察者。这通过 Lifecycle 实现，Lifecycle 是生命周期对应的类，提供了添加/移除生命周期观察者的方法，并定义了全部生命周期的状态及对应事件。要观察生命周期，需要实现 LifecycleEventObserver 接口，并注册给 Lifecycle。除了生命周期观察者外，还有数据观察者，数据观察者会与 LifecycleOwner 进行绑定。2. LiveData 是如何避免内存泄漏的？
内存泄漏是因为长生命周期的对象持有了短生命周期对象。在观察 LiveData 数据的代码中，Observer 作为界面的匿名内部类，它会持有界面的引用，同时 Observer 被 LiveData 持有，LivData 被 ViewModel 持有，而 ViewModel 的生命周期比 Activity 长。最终的持有链导致内存泄漏。LiveData 帮助避免内存泄漏，在内部 Observer 会被包装成 LifecycleBoundObserver，这实现了生命周期感知能力，同时它还持有了数据观察者，具备了数据观察能力。3. LiveData 是粘性的吗？若是，它是怎么做到的？
是的，LiveData 是粘性的。数据是持久的，意味着它不会因被消费而消失。当 LiveData 值更新时，会通知所有观察者。这一过程通过一个 Map 结构保存了所有观察者，并通过遍历 Map 并逐个调用 considerNotify() 方法实现。观察者会被包装在 LifecycleBoundObserver 中，它具备了生命周期感知能力，同时持有了数据观察者。当组件生命周期发生变化时，会尝试将最新值分发给该数据观察者。4. 粘性的 LiveData 会造成什么问题？怎么解决？
粘性的 LiveData 可能导致数据重复消费或消费逻辑混乱。解决方案包括使用带消费记录的值、带有最新版本号的观察者、SingleLiveEvent 等。其中，使用 SingleLiveEvent 可以根据数据的分类（暂态数据或非暂态数据）来选择性地利用或避免粘性。5. 什么情况下 LiveData 会丢失数据？
在高频数据更新的场景下使用 LiveData.postValue() 时，如果在这次调用和下次调用之间再次调用 postValue()，则会导致数据丢失，因为值先被缓存，再向主线程抛出分发值的任务。这与 LiveData 的设计和更新机制有关。6. 在 Fragment 中使用 LiveData 需注意些什么？
在 Fragment 中使用 LiveData 时，应当使用 viewLifecycleOwner 而非 this。避免因生命周期不一致导致的额外订阅者问题。使用 SingleLiveEvent 可以解决数据重复消费问题。7. 如何变换 LiveData 数据及注意事项？
androidx.lifecycle.Transformations 提供了变换 LiveData 数据的方法，如 map()。需要注意数据变换操作应避免阻塞主线程，可使用 CoroutineLiveData 来异步化数据变换。