2020年iOS面试题汇编：开启求职直通车

深入解析2023 iOS 面试题，为你保驾护航

基础知识篇

1. 什么是 ARC？

ARC（Automatic Reference Counting）是 iOS 中一种自动化的内存管理机制。它跟踪对象引用计数，当引用计数为 0 时，自动释放内存，避免内存泄漏和野指针。

2. Delegate 的作用是什么？

Delegate 是一种设计模式，允许一个对象将特定任务委托给另一个对象。通过定义一组可选方法，委托对象可以实现这些方法，以响应特定事件或请求。

3. MVC 和 MVVM 的区别

MVC（Model-View-Controller）是经典的软件架构模式，将应用程序划分为模型（数据）、视图（界面）和控制器（逻辑）。而 MVVM（Model-View-ViewModel）是一种衍生的模式，增加了 ViewModel 层，负责数据和视图之间的转换和双向绑定。

数据结构与算法篇

4. 如何实现一个栈的数据结构？

栈是一种遵循后进先出（LIFO）原则的数据结构。你可以使用数组或链表来实现它。数组实现简单，但可能产生空间浪费；链表实现更灵活，但操作效率较低。

5. 什么是哈希表？

哈希表是一种基于键值对的数据结构。它使用哈希函数将键映射到数组索引，从而快速地查找、插入和删除元素。

6. 如何排序一个数组？

有许多排序算法可供选择，包括冒泡排序、选择排序、归并排序和快速排序。选择合适的算法取决于数组的大小、数据分布和所需的时间和空间复杂度。

语言特性篇

7. Swift 中可选类型的作用是什么？

可选类型（Optional）允许变量或常量在没有明确值的情况下存储值。它可以防止意外的空指针异常，并提供一种优雅的方式来处理缺失或未知数据。

8. 什么是泛型？

泛型允许你创建可用于不同数据类型的函数、类和结构体。它通过使用类型参数来实现，使代码更灵活、可重用。

9. 协议在 Swift 中的作用是什么？

协议是一种定义一组方法和属性的类型。其他类型可以通过遵循这些协议来获得这些特性。它促进了代码解耦和多态性。

框架与库篇

10. Core Data 的作用是什么？

Core Data 是一种对象关系映射（ORM）框架，允许你管理和持久化数据。它抽象了底层数据库的复杂性，提供了方便的数据操作和查询机制。

11. UIKit 中的 UIViewController 的作用是什么？

UIViewController 是 UIKit 框架中表示屏幕界面的基类。它负责管理视图层次结构、生命周期和用户交互。

12. 如何使用网络层框架进行网络请求？

网络层框架，如 Alamofire 和 URLSession，提供了一组工具和方法，使你能够轻松地进行 HTTP 请求、处理响应和管理缓存。

工程实践篇

13. 什么是单元测试？

单元测试是测试应用程序中单个函数或类的过程。它有助于确保代码的正确性和可靠性，并可以在维护和重构过程中提供信心。

14. 如何进行代码审查？

代码审查是审查和讨论其他开发人员的代码的过程。它有助于发现错误、提高代码质量并促进团队协作。

15. 什么是持续集成？

持续集成是一种软件开发实践，涉及将开发人员的代码更改自动合并到共享代码库中。它促进及早发现问题，提高软件质量和生产效率。

结语

备战 iOS 面试是一项艰巨的任务，但并非不可能。通过深入理解这些面试题的考察重点，结合扎实的技术基础和良好的沟通技巧，你就能自信地应对任何挑战，开启 iOS 求职的直通车。

记住，面试不仅仅是考查你的知识储备，更是考察你的思维方式、解决问题的能力和对这份工作的热情。保持冷静，从容应对，展示你的独特价值，你一定能脱颖而出，赢得梦想中的工作。

常见问题解答

1. iOS 面试通常会考察哪些技术方面？

• 基础知识（ARC、委托、MVC/MVVM）
• 数据结构和算法（栈、哈希表、排序）
• 语言特性（可选类型、泛型、协议）
• 框架和库（Core Data、UIKit、网络层框架）
• 工程实践（单元测试、代码审查、持续集成）

2. 准备 iOS 面试时，我应该着重哪些领域？

• 扎实的基础知识和核心概念
• 对数据结构和算法的理解
• 熟练掌握 Swift 语言和 iOS 框架
• 工程实践经验（例如，单元测试、版本控制）
• 了解最新技术趋势和行业最佳实践

3. 除了技术技能外，面试官还关注哪些方面？

• 问题解决能力
• 沟通和人际交往能力
• 学习意愿和适应力
• 对 iOS 开发的热情

4. 如何提高我的面试表现？

• 提前准备，复习相关知识点
• 练习常见的面试题
• 在面试中保持冷静和自信
• 展示你的技术能力和对这份工作的热情
• 提出有意义的问题，体现你的主动性

5. iOS 面试中有哪些常见的错误？

• 对基础知识了解不足
• 无法展示对数据结构和算法的理解
• 缺乏工程实践经验
• 无法有效沟通技术概念
• 过于紧张或缺乏自信