1.oj是题库什么
2.有哪些开源的在线考试系统？支持源码交付自主开发
3.LiveData 面试题库、解答、网源源码分析

oj是码题码什么

       OJ是Online Judge系统的简称，用来在线检测程序源代码的库源正确性。著名的题库OJ有RQNOJ、URAL等。网源shadowsockets源码分析国内著名的码题码题库有北京大学题库、浙江大学题库、库源电子科技大学题库、题库杭州电子科技大学等。网源国外的码题码题库包括乌拉尔大学、瓦拉杜利德大学题库等。库源

       Online Judge系统（简称OJ）是题库一个在线的判题系统。用户可以在线提交程序多种程序（如C、网源高校招生系统源码C++）源代码，码题码系统对源代码进行编译和执行，并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性。

       一个用户提交的程序在Online Judge系统下执行时将受到比较严格的限制，包括运行时间限制，内存使用限制和安全限制等。用户程序执行的结果将被Online Judge系统捕捉并保存，然后再转交给一个裁判程序。该裁判程序或者比较用户程序的输出数据和标准输出样例的差别，或者检验用户程序的输出数据是否满足一定的逻辑条件。最后系统返回给用户一个状态：通过（Accepted,AC）、答案错误(Wrong Answer,WA)、超时(Time Limit Exceed,小程序钢琴源码TLE)、超过输出限制（Output Limit Exceed,OLE)、超内存（Memory Limit Exceed,MLE）、运行时错误（Runtime Error,RE）、格式错误（Presentation Error,PE)、或是无法编译（Compile Error,CE），并返回程序使用的内存、运行时间等信息。

有哪些开源的在线考试系统？支持源码交付自主开发

       在线考试系统，作为网络技术与教育的结合产物，极大地提升了考试的效率与便利性。不受地域限制的在线考试，让远程参与者能够足不出户完成考试。个性化设置使考试根据考生能力调整难度，html超链接源码提供更为公平的评估。

       在线考试系统主要由考试管理系统与考试平台两个组件构成。考试管理系统负责考试的创建与管理，包括设置考试时间、规则，创建题库，生成考试安排与监控过程。考试平台则是考生进行在线考试的界面，提供友好的操作环境，支持试题显示与答案解析，自动提交答案并计算分数，确保考试过程流畅。

       在线考试系统具备多项优势。英语投资源码操作灵活便捷，自动评分减少人工核对的时间与成本，实时反馈与数据分析，为考生与教育者提供全面、精准的评估结果。广泛应用在教育机构、培训机构以及企业中，成为高效、可靠且安全的考试与评估工具。

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。