想进大厂，但不知道该如何入手，不妨从先过八股文的题量开始，比如先过个50题，然后一边面，一边学，进大厂就只不过是时间问题了，加油打工人！
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本篇一共10题，大概花20分钟阅读。
1.golang的switch语句有什么特点？
switch关键字是通过对比key和case后面的value来选择需要执行的语句，与其他语言比如php和java不同的是，golang的switch默认不会去执行下一个case的语句，除非你显示的添加了一行fallthough关键字。
2.golang的select当有多个goroutine准备就绪，它是如何选择的？
select语句是用来处理与channel IO相关的逻辑，当有多个channel准备就绪的时候，其是伪随机选择一个goroutine来接收，然后执行相关的语句块。
Note: select关键字常用于和goroutine超时相关的逻辑设计。
3.golang什么时候会panic？
这里总结了8种，应付面试官应该是够了
4.子协程出现panic能在父协程使用recover()捕获吗？
不能，只能在子协程内部使用recover()捕获panic，协程只能捕获自己的panic。
5.什么样的panic不可恢复
6.defer函数的执行顺序是怎么样的？
7.unsafe.Pointer和uintptr是用来干什么的呢？
在golang中，为了安全性，是不允许指针像C++那样进行类型转换以及计算的，但是有些场景又必须要这么做怎么办呢？于是出现了unsafe.Pointer用于指针类型转换，比如*int64可以转换为*int64，出现了uintptr用于指针运算。
对于unsafe.Point有以下几点性质:
uintptr官方的定义是
其是用来做指针运算的
Note:
第三行的目的是为了获取age属性，age属性在stuct中处于第二列，首先是把student转换成unsafe.Point，获取指向student的指针，然后再转换成uintptr进行指针运算，然后通过unsafe.offset获取student.age相对于student的偏移量加上student的起始地址就能获得student.age的起始地址，然后转换成*int类型，就可以读取age属性了。
8.常用unsafe.Point和uintptr做什么呢，这么做有什么好处呢？
unsafe.Point常用于操作结构体的私有变量，以及类型转换。
好处就是golang中只有unsafe.Point能做到这个事，其他方法都做不到，反射的底层也是用unsafe.Point做的。
9.unsafe.Point和unintptr有什么坑呢？
千万要小心，不要为uintptr起一个中间变量 ，例如这样：
这是因为当发生gc的时候，可能会修改变量的内存地址，同时也会修改指向该变量的指针指向新的地址。但是uintptr是一个整数，其不是一个指针，因此在gc修改变量的时候，可不会修改它的值，他还指向原来的地址，然后转化成unsafe.Point进行操作，当然会报错。
10. string转byte的零拷贝技术
string在golang中的的存储结构为:
我们可以定义一个一样的结构体，然后用unsafe.Point把其转化成我们定义结构体，这样就可以把其私有属性，映射成共有属性了。
这个结构体golang已经帮我们定义好了，如下:
同理，slice的存储结构可以映射成，如下结构体，golang也已经帮我们定义好了
接来下就是具体的代码:
其实就是修改了一下byte切片data所指向的地址空间以及len就行了。
参考资料：
unsafe.Point
现在的计算机还无法产生一个真正的随机数，它能产生的随机数都是伪随机数，在这方面它跟人脑还没法比，但是它有强大的计算功能，可以通过复杂的计算弥补这一缺点。 存在一个基本的随机率m，被的随机率都以m和固有概率共同计算，如网络游戏中攻击力的浮动，装备的精炼。m=f(t)是时间t的函数，t至少精确到0.01秒。t还是一个周期较大的周期函数.因为计算机是结构,条理非常清晰的数理逻辑. 它所执行的东西都是按照人们编好的程序一步一步来的. 所以这并不是真正的随机.举个例子来说,你玩过网游吧,一般的游戏里都有本地图内随机传送的技能或物品. 如果真随机的话,你无限次传送可以到达任何一个地方. 但如果伪随机的话，无限次传送之后有些地方仍然是无法到达的。 计算机通过复杂得计算，让大家看起来好像是数据之类的东西是处于随机状态的，但是他还是有一定的规律。真正的随机，没办法预测下一步。
计算机不会产生绝对随机的随机数，计算机只能产生“伪随机数”。其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数，即使计算机怎样发展，它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数，即伪随机数。 伪随机数并不是假随机数，这里的“伪”是有规律的意思，就是计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的。怎样理解呢？产生的伪随机数有时遵守一定的规律，有时不遵守任何规律；伪随机数有一部分遵守一定的规律；另一部分不遵守任何规律。比如“世上没有两片形状完全相同的树叶”，这正是点到了事物的特性，即随机性，但是每种树的叶子都有近似的形状，这正是事物的共性，即规律性。从这个角度讲，你大概就会接受这样的事实了：计算机只能产生伪随机数而不能产生绝对随机的随机数。
随机函数有如下两种：
rand()函数返回0到RAND_MAX之间的伪随机数(pseudorandom)。RAND_MAX常量被定义在stdlib.h头文件中。其值等于32767，或者更大。
srand()函数使用自变量n作为种子，用来初始化随机数产生器。只要把相同的种子传入srand()，然后调用rand()时，就会产生相同的随机数序列。因此，我们可以把时间作为srand()函数的种子，就可以避免重复的发生。如果，调用rand()之前没有先调用srand()，就和事先调用srand(1)所产生的结果一样。
返回x和y中最大值，特例如下：
返回x和y中最小值，特例如下：
返回一个标准化小数frac和2的整型指数exp，满足f == frac * 2**exp，且0.5 = Abs(frac) 1；特例如下：
第一类贝塞尔函数，n阶。特例如下：
MaxBase是字符串转换函数接受的最大进制。
创建一个值为x的*Int。
将z设为-x并返回z。
返回一个uint32类型的非负的32位伪随机数。
返回一个取值范围在[0,n)的伪随机int值，如果n=0会panic。
