2025年電商業(yè)務(wù)面試題及答案本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測(cè)試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。一、選擇題1.電商網(wǎng)站中，關(guān)于用戶購物車的設(shè)計(jì)，以下哪項(xiàng)描述是正確的？-A.購物車需要支持無限量的商品添加-B.購物車數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在用戶的瀏覽器緩存中-C.購物車商品的數(shù)量和價(jià)格在服務(wù)器端實(shí)時(shí)計(jì)算-D.購物車的設(shè)計(jì)不需要考慮性能優(yōu)化答案：C解析：購物車數(shù)據(jù)需要在服務(wù)器端進(jìn)行管理和計(jì)算，特別是當(dāng)用戶進(jìn)行結(jié)算時(shí)，需要實(shí)時(shí)計(jì)算商品的總價(jià)、優(yōu)惠活動(dòng)等。選項(xiàng)A不正確，因?yàn)橘徫镘囃ǔ?huì)有一個(gè)最大容量限制。選項(xiàng)B不正確，購物車數(shù)據(jù)雖然可以存儲(chǔ)在瀏覽器緩存中，但主要還是在服務(wù)器端進(jìn)行管理。選項(xiàng)D不正確，購物車設(shè)計(jì)需要考慮性能優(yōu)化，特別是在高并發(fā)情況下。2.在電商系統(tǒng)中，以下哪種支付方式通常具有最高的交易手續(xù)費(fèi)？-A.支付寶-B.微信支付-C.信用卡支付-D.銀行轉(zhuǎn)賬答案：C解析：信用卡支付通常具有最高的交易手續(xù)費(fèi)，因?yàn)殂y行需要承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)和責(zé)任。支付寶和微信支付的手續(xù)費(fèi)相對(duì)較低，而銀行轉(zhuǎn)賬的手續(xù)費(fèi)通常為零。3.電商網(wǎng)站中，關(guān)于商品推薦算法，以下哪項(xiàng)描述是正確的？-A.基于規(guī)則的推薦算法不需要大量數(shù)據(jù)-B.協(xié)同過濾算法適用于冷啟動(dòng)問題-C.內(nèi)容推薦算法依賴于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)-D.深度學(xué)習(xí)推薦算法不需要特征工程答案：C解析：內(nèi)容推薦算法依賴于商品的特征數(shù)據(jù)，如描述、標(biāo)簽等，而不是用戶的歷史行為數(shù)據(jù)。基于規(guī)則的推薦算法需要大量的人工規(guī)則，不適用于所有場景。協(xié)同過濾算法在冷啟動(dòng)問題中表現(xiàn)較差，因?yàn)槿狈τ脩舻臍v史行為數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)推薦算法雖然可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，但仍然需要特征工程的支持。二、簡答題1.簡述電商網(wǎng)站中，訂單管理系統(tǒng)的核心功能模塊。答案：-訂單創(chuàng)建模塊：用戶選擇商品并添加到購物車后，系統(tǒng)生成訂單并記錄訂單信息。-訂單支付模塊：用戶選擇支付方式并完成支付，系統(tǒng)記錄支付狀態(tài)。-訂單處理模塊：商家確認(rèn)訂單后，系統(tǒng)進(jìn)行庫存扣減和訂單狀態(tài)更新。-訂單發(fā)貨模塊：商家發(fā)貨后，系統(tǒng)記錄發(fā)貨信息并更新訂單狀態(tài)。-訂單物流跟蹤模塊：用戶可以實(shí)時(shí)查看訂單的物流狀態(tài)。-訂單售后模塊：用戶可以進(jìn)行退款、退貨等操作，系統(tǒng)記錄售后狀態(tài)。2.簡述電商網(wǎng)站中，搜索引擎優(yōu)化（SEO）的關(guān)鍵策略。答案：-關(guān)鍵詞優(yōu)化：在商品標(biāo)題、描述、標(biāo)簽中合理使用關(guān)鍵詞，提高商品在搜索引擎中的排名。-網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化：確保網(wǎng)站結(jié)構(gòu)清晰，導(dǎo)航方便，提高用戶體驗(yàn)。-頁面加載速度優(yōu)化：優(yōu)化圖片大小、使用CDN、減少HTTP請(qǐng)求等，提高頁面加載速度。-移動(dòng)端優(yōu)化：確保網(wǎng)站在移動(dòng)設(shè)備上的顯示和操作體驗(yàn)良好。-內(nèi)部鏈接建設(shè)：合理設(shè)置內(nèi)部鏈接，提高網(wǎng)站的權(quán)威性和用戶體驗(yàn)。-外部鏈接建設(shè)：通過與其他網(wǎng)站交換鏈接，提高網(wǎng)站的曝光度。三、論述題1.論述電商網(wǎng)站中，如何提升用戶體驗(yàn)。答案：-界面設(shè)計(jì)：界面設(shè)計(jì)要簡潔、直觀，符合用戶的操作習(xí)慣。使用高清晰度的圖片和視頻，提高商品展示效果。-購物流程優(yōu)化：簡化購物流程，減少用戶操作的步驟，提供一鍵購買等功能。-搜索功能優(yōu)化：提供智能搜索建議、關(guān)鍵詞聯(lián)想等功能，提高搜索的準(zhǔn)確性和效率。-個(gè)性化推薦：根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，提供個(gè)性化的商品推薦。-客戶服務(wù)：提供多種客戶服務(wù)渠道，如在線客服、電話客服等，及時(shí)解決用戶的問題。-物流配送：提供多種物流選擇，確保商品能夠快速、安全地送達(dá)用戶手中。-售后服務(wù)：提供完善的售后服務(wù)，如退換貨、維修等，提高用戶滿意度。2.論述電商網(wǎng)站中，如何應(yīng)對(duì)高并發(fā)場景。答案：-負(fù)載均衡：使用負(fù)載均衡技術(shù)，將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)服務(wù)器，提高系統(tǒng)的處理能力。-緩存技術(shù)：使用緩存技術(shù)，如Redis、Memcached等，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。-數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，使用索引、分表分庫等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)庫的查詢效率。-異步處理：將一些非關(guān)鍵任務(wù)異步處理，如發(fā)送郵件、生成報(bào)表等，減少對(duì)主線程的占用。-限流降級(jí)：在高并發(fā)場景下，通過限流降級(jí)策略，保護(hù)系統(tǒng)不被過載。-微服務(wù)架構(gòu)：采用微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為多個(gè)獨(dú)立的服務(wù)，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。四、編程題1.編寫一個(gè)Python函數(shù)，實(shí)現(xiàn)電商網(wǎng)站中的購物車功能，支持添加商品、刪除商品和修改商品數(shù)量。```pythonclassShoppingCart:def__init__(self):self.items={}defadd_item(self,item_id,quantity):ifitem_idinself.items:self.items[item_id]+=quantityelse:self.items[item_id]=quantitydefremove_item(self,item_id):ifitem_idinself.items:delself.items[item_id]defupdate_item(self,item_id,quantity):ifitem_idinself.items:self.items[item_id]=quantitydefget_cart_items(self):returnself.items示例用法cart=ShoppingCart()cart.add_item('001',2)cart.add_item('002',1)cart.update_item('001',3)cart.remove_item('002')print(cart.get_cart_items())```答案：```pythonclassShoppingCart:def__init__(self):self.items={}defadd_item(self,item_id,quantity):ifitem_idinself.items:self.items[item_id]+=quantityelse:self.items[item_id]=quantitydefremove_item(self,item_id):ifitem_idinself.items:delself.items[item_id]defupdate_item(self,item_id,quantity):ifitem_idinself.items:self.items[item_id]=quantitydefget_cart_items(self):returnself.items示例用法cart=ShoppingCart()cart.add_item('001',2)cart.add_item('002',1)cart.update_item('001',3)cart.remove_item('002')print(cart.get_cart_items())```2.編寫一個(gè)Java方法，實(shí)現(xiàn)電商網(wǎng)站中的商品推薦功能，使用協(xié)同過濾算法進(jìn)行推薦。```javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassRecommendationSystem{publicstaticMap<String,Double>recommend(StringuserId,Map<String,Map<String,Double>>userRatings){Map<String,Double>recommendations=newHashMap<>();Map<String,Integer>itemCount=newHashMap<>();Map<String,Double>itemSum=newHashMap<>();for(StringitemId:userRatings.get(userId).keySet()){for(StringotherUserId:userRatings.keySet()){if(!otherUserId.equals(userId)){doublesimilarity=calculateSimilarity(userRatings.get(userId),userRatings.get(otherUserId));if(similarity>0){for(StringotherItemId:userRatings.get(otherUserId).keySet()){if(!userRatings.get(userId).containsKey(otherItemId)){doublerating=userRatings.get(otherUserId).get(otherItemId);recommendations.put(otherItemId,recommendations.getOrDefault(otherItemId,0.0)+ratingsimilarity);itemCount.put(otherItemId,itemCount.getOrDefault(otherItemId,0)+1);itemSum.put(otherItemId,itemSum.getOrDefault(otherItemId,0.0)+rating);}}}}}}for(StringitemId:recommendations.keySet()){doubleaverage=itemSum.get(itemId)/itemCount.get(itemId);recommendations.put(itemId,(recommendations.get(itemId)-average)/(1-average));}returnrecommendations;}privatestaticdoublecalculateSimilarity(Map<String,Double>user1,Map<String,Double>user2){doubledotProduct=0.0;doublenormA=0.0;doublenormB=0.0;for(Stringkey:user1.keySet()){if(user2.containsKey(key)){dotProduct+=user1.get(key)user2.get(key);normA+=Math.pow(user1.get(key),2);normB+=Math.pow(user2.get(key),2);}}returndotProduct/(Math.sqrt(normA)Math.sqrt(normB));}publicstaticvoidmain(String[]args){Map<String,Map<String,Double>>userRatings=newHashMap<>();userRatings.put("user1",Map.of("item1",5.0,"item2",3.0,"item3",4.0));userRatings.put("user2",Map.of("item1",4.0,"item2",4.0));userRatings.put("user3",Map.of("item2",2.0,"item3",5.0));Map<String,Double>recommendations=recommend("user1",userRatings);System.out.println(recommendations);}}```答案：```javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassRecommendationSystem{publicstaticMap<String,Double>recommend(StringuserId,Map<String,Map<String,Double>>userRatings){Map<String,Double>recommendations=newHashMap<>();Map<String,Integer>itemCount=newHashMap<>();Map<String,Double>itemSum=newHashMap<>();for(StringitemId:userRatings.get(userId).keySet()){for(StringotherUserId:userRatings.keySet()){if(!otherUserId.equals(userId)){doublesimilarity=calculateSimilarity(userRatings.get(userId),userRatings.get(otherUserId));if(similarity>0){for(StringotherItemId:userRatings.get(otherUserId).keySet()){if(!userRatings.get(userId).containsKey(otherItemId)){doublerating=userRatings.get(otherUserId).get(otherItemId);recommendations.put(otherItemId,recommendations.getOrDefault(otherItemId,0.0)+ratingsimilarity);itemCount.put(otherItemId,itemCount.getOrDefault(otherItemId,0)+1);itemSum.put(otherItemId,itemSum.getOrDefault(otherItemId,0.0)+rating);}}}}}}for(StringitemId:recommendations.keySet()){doubleaverage=itemSum.get(itemId)/itemCount.get(itemId);recommendations.put(itemId,(recommendations.get(itemId)-average)/(1-average));}returnrecommendations;}privatestaticdoublecalculateSimilarity(Map<String,Double>user1,Map<String,Double>user2){doubledotProduct=0.0;doublenormA=0.0;doublenormB=0.0;for(Stringkey:user1.keySet()){if(user2.containsKey(key)){dotProduct+=user1.get(key)user2.get(key);normA+=Math.pow(user1.get(key),2);normB+=Math.pow(user2.get(key),2);}}returndotProduct/(Math.sqrt(normA)Math.sqrt(normB));}publicstaticvoidmain(String[]args){Map<String,Map<String,Double>>userRatings=newHashMap<>();userRatings.put("user1",Map.of("item1",5.0,"item2",3.0,"item3",4.0));userRatings.put("user2",Map.of("item1",4.0,"item2",4.0));userRatings.put("user3",Map.of("item2",2.0,"item3",5.0));Map<String,Double>recommendations=recommend("user1",userRatings);System.out.println(recommendations);}}```五、案例分析題1.某電商公司發(fā)現(xiàn)其網(wǎng)站的用戶轉(zhuǎn)化率較低，請(qǐng)分析可能的原因并提出解決方案。答案：-原因分析：-頁面加載速度慢：用戶在等待頁面加載時(shí)可能會(huì)流失。-導(dǎo)航不清晰：用戶找不到想要的商品或信息。-搜索功能不完善：用戶無法快速找到想要的商品。-商品描述不詳細(xì)：用戶無法了解商品的具體信息。-支付流程復(fù)雜：用戶在支付過程中可能會(huì)放棄購買。-售后服務(wù)不完善：用戶對(duì)售后服務(wù)沒有信心。-移動(dòng)端體驗(yàn)差：用戶在移動(dòng)設(shè)備上的使用體驗(yàn)不好。-解決方案：-優(yōu)化頁面加載速度：使用CDN、壓縮圖片、減少HTTP請(qǐng)求等技術(shù)，提高頁面加載速度。-優(yōu)化導(dǎo)航：設(shè)計(jì)清晰的導(dǎo)航結(jié)構(gòu)，使用面包屑導(dǎo)航、分類導(dǎo)航等，方便用戶找到想要的商品或信息。-優(yōu)化搜索功能：提供智能搜索建議、關(guān)鍵詞聯(lián)想等功能，提高搜索的準(zhǔn)確性和效率。-優(yōu)化商品描述：提供詳細(xì)的商品描述、高清晰度的圖片和視頻，幫助用戶了解商品的具體信息。-簡化支付流程：提供多種支付方式，簡化支付流程，提高支付的成功率。-完善售后服務(wù)：提供完善的售后服務(wù)，如退換貨、維修等，提高用戶的信任度。-優(yōu)化移動(dòng)端體驗(yàn)：設(shè)計(jì)響應(yīng)式頁面，確保網(wǎng)站在移動(dòng)設(shè)備上的顯示和操作體驗(yàn)良好。2.某電商公司在促銷活動(dòng)中發(fā)現(xiàn)訂單量激增，系統(tǒng)出現(xiàn)性能瓶頸，請(qǐng)?zhí)岢鼋鉀Q方案。答案：-原因分析：-數(shù)據(jù)庫壓力過大：訂單量激增導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)過多，性能下降。-服務(wù)器資源不足：服務(wù)器無法處理大量的請(qǐng)求，導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間延長。-緩存未充分利用：緩存未充分利用，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)過多。-異步處理不足：非關(guān)鍵任務(wù)沒有異步處理，導(dǎo)致主線程占用過高。-解決方案：-數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：使用數(shù)據(jù)庫緩存、分表分庫、讀寫分離等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)庫的查詢效率。-增加服務(wù)器資源：通過增加服務(wù)器數(shù)量、使用云服務(wù)器等方式，提高系統(tǒng)的處理能力。-充分利用緩存：使用緩存技術(shù)，如Redis、Memcached等，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。-異步處理：將一些非關(guān)鍵任務(wù)異步處理，如發(fā)送郵件、生成報(bào)表等，減少對(duì)主線程的占用。-限流降級(jí)：在高并發(fā)場景下，通過限流降級(jí)策略，保護(hù)系統(tǒng)不被過載。-微服務(wù)架構(gòu)：采用微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為多個(gè)獨(dú)立的服務(wù)，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。答案和解析選擇題1.答案：C解析：購物車數(shù)據(jù)需要在服務(wù)器端進(jìn)行管理和計(jì)算，特別是當(dāng)用戶進(jìn)行結(jié)算時(shí)，需要實(shí)時(shí)計(jì)算商品的總價(jià)、優(yōu)惠活動(dòng)等。選項(xiàng)A不正確，因?yàn)橘徫镘囃ǔ?huì)有一個(gè)最大容量限制。選項(xiàng)B不正確，購物車數(shù)據(jù)雖然可以存儲(chǔ)在瀏覽器緩存中，但主要還是在服務(wù)器端進(jìn)行管理。選項(xiàng)D不正確，購物車設(shè)計(jì)需要考慮性能優(yōu)化，特別是在高并發(fā)情況下。2.答案：C解析：信用卡支付通常具有最高的交易手續(xù)費(fèi)，因?yàn)殂y行需要承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)和責(zé)任。支付寶和微信支付的手續(xù)費(fèi)相對(duì)較低，而銀行轉(zhuǎn)賬的手續(xù)費(fèi)通常為零。3.答案：C解析：內(nèi)容推薦算法依賴于商品的特征數(shù)據(jù)，如描述、標(biāo)簽等，而不是用戶的歷史行為數(shù)據(jù)?；谝?guī)則的推薦算法需要大量的人工規(guī)則，不適用于所有場景。協(xié)同過濾算法在冷啟動(dòng)問題中表現(xiàn)較差，因?yàn)槿狈τ脩舻臍v史行為數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)推薦算法雖然可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，但仍然需要特征工程的支持。簡答題1.答案：-訂單創(chuàng)建模塊：用戶選擇商品并添加到購物車后，系統(tǒng)生成訂單并記錄訂單信息。-訂單支付模塊：用戶選擇支付方式并完成支付，系統(tǒng)記錄支付狀態(tài)。-訂單處理模塊：商家確認(rèn)訂單后，系統(tǒng)進(jìn)行庫存扣減和訂單狀態(tài)更新。-訂單發(fā)貨模塊：商家發(fā)貨后，系統(tǒng)記錄發(fā)貨信息并更新訂單狀態(tài)。-訂單物流跟蹤模塊：用戶可以實(shí)時(shí)查看訂單的物流狀態(tài)。-訂單售后模塊：用戶可以進(jìn)行退款、退貨等操作，系統(tǒng)記錄售后狀態(tài)。2.答案：-關(guān)鍵詞優(yōu)化：在商品標(biāo)題、描述、標(biāo)簽中合理使用關(guān)鍵詞，提高商品在搜索引擎中的排名。-網(wǎng)站結(jié)構(gòu)優(yōu)化：確保網(wǎng)站結(jié)構(gòu)清晰，導(dǎo)航方便，提高用戶體驗(yàn)。-頁面加載速度優(yōu)化：優(yōu)化圖片大小、使用CDN、減少HTTP請(qǐng)求等，提高頁面加載速度。-移動(dòng)端優(yōu)化：確保網(wǎng)站在移動(dòng)設(shè)備上的顯示和操作體驗(yàn)良好。-內(nèi)部鏈接建設(shè)：合理設(shè)置內(nèi)部鏈接，提高網(wǎng)站的權(quán)威性和用戶體驗(yàn)。-外部鏈接建設(shè)：通過與其他網(wǎng)站交換鏈接，提高網(wǎng)站的曝光度。論述題1.答案：-界面設(shè)計(jì)：界面設(shè)計(jì)要簡潔、直觀，符合用戶的操作習(xí)慣。使用高清晰度的圖片和視頻，提高商品展示效果。-購物流程優(yōu)化：簡化購物流程，減少用戶操作的步驟，提供一鍵購買等功能。-搜索功能優(yōu)化：提供智能搜索建議、關(guān)鍵詞聯(lián)想等功能，提高搜索的準(zhǔn)確性和效率。-個(gè)性化推薦：根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，提供個(gè)性化的商品推薦。-客戶服務(wù)：提供多種客戶服務(wù)渠道，如在線客服、電話客服等，及時(shí)解決用戶的問題。-物流配送：提供多種物流選擇，確保商品能夠快速、安全地送達(dá)用戶手中。-售后服務(wù)：提供完善的售后服務(wù)，如退換貨、維修等，提高用戶滿意度。2.答案：-負(fù)載均衡：使用負(fù)載均衡技術(shù)，將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)服務(wù)器，提高系統(tǒng)的處理能力。-緩存技術(shù)：使用緩存技術(shù)，如Redis、Memcached等，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。-數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，使用索引、分表分庫等技術(shù)，提高數(shù)據(jù)庫的查詢效率。-異步處理：將一些非關(guān)鍵任務(wù)異步處理，如發(fā)送郵件、生成報(bào)表等，減少對(duì)主線程的占用。-限流降級(jí)：在高并發(fā)場景下，通過限流降級(jí)策略，保護(hù)系統(tǒng)不被過載。-微服務(wù)架構(gòu)：采用微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為多個(gè)獨(dú)立的服務(wù)，提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。編程題1.答案：```pythonclassShoppingCart:def__init__(self):self.items={}defadd_item(self,item_id,quantity):ifitem_idinself.items:self.items[item_id]+=quantityelse:self.items[item_id]=quantitydefremove_item(self,item_id):ifitem_idinself.items:delself.items[item_id]defupdate_item(self,item_id,quantity):ifitem_idinself.items:self.items[item_id]=quantitydefget_cart_items(self):returnself.items示例用法cart=ShoppingCart()cart.add_item('001',2)cart.add_item('002',1)cart.update_item('001',3)cart.remove_item('002')print(cart.get_cart_items())```2.答案：```javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassRecommendationSystem{publicstaticMap<String,Double>recommend(StringuserId,Map<String,Map<String,Double>>userRatings){Map<String,Double>recommendations=newHashMap<>();Map<String,Integer>itemCount=newHashMap<>();Map<String,Double>itemSum=newHashMap<>();for(StringitemId:userRatings.get(userId).keySet()){for(StringotherUserId:userRatings.keySet()){if(!otherUserId.equals(userId)){doublesimilarity=calculateSimilarity(userRatings.get(userId),userRatings.get(otherUserId));if(similarity>0){for(StringotherItemId:userRatings.get(otherUserId).keySet()){if(!userRatings.get(userId).containsKey(otherItemId)){doublerating=userRatings.get(otherUserId).get(otherItemId);recommendations.put(otherItemId,recommendations.getOrDefault(otherItemId,0.0)+ratingsimilarity);itemCount.put(otherItemId,itemCount.getOrDefault(otherItemId,0)+1);itemSum.put(otherItemId,itemSum.getOrDefault(otherItemId,0.0)+rating);}}}}}}for(StringitemId:recommendations.keySet()){doubleaverage=itemSum.get(itemId)/itemCount.get(itemId);recommendations.put(itemId,(recommendations.get(itemId)-average)/(1-average));}returnrecommendations;}privatestaticdoublecalculateSimilarity(Map<String,Double>user1,Map<String,Double>user2){doubledotProduct=0.0;doublenormA=0.0;doublenormB=0.0;for(Stringkey:user1.keySet()){if(user2.containsKey(key)){dotProduct+=user1.get(key)user2.get(key);normA+=Math.pow(user1.get(key),2);normB+=Math.pow(user2.get(key),2);}}returndotProduct/(Math.sqrt(normA)Math.sqrt(normB));}publicsta