前言

在传统程序中，是通过编码定义好规则，为程序提供一个输入，程序通过规则产生输出，如果一个程序只是枚举所有的输入，来产生相应的输出，那可能根本算不上“智能”，因为未知的输入太多，而且也不现实，比如围棋的棋谱就是千变万化的。
对于AI（人工智能）技术来说，恰恰相反，是通过已知的输入和输出，来生成规则，程序通过大量样本数据的训练，使之越来越“明白”这个规则，从而能够预测未知输入的结果，这就是所谓的“监督学习”。

遍历一棵二叉树，主要分为前序遍历、中序遍历和后序遍历三种方式，不同的方式输出的顺序不同：

• 前序遍历： 根节点->左节点->右节点
• 中序遍历： 左节点->根节点->右节点
• 后序遍历： 左节点->右节点->根节点

简介

KMP算法是什么？
引用自百度百科：

KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt提出的，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作（简称KMP算法）。KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度O(m+n)。

一、SpringBoot简介

提起SpringBoot就不得不说Spring，Spring是Java企业版（Java Enterprise Edition，JEE，也称J2EE）的轻量级代替品。无需开发重量级的Enterprise JavaBean（EJB），Spring为企业级Java开发提供了一种相对简单的方法，通过依赖注入和面向切面编程，用简单的Java对象（Plain Old Java Object，POJO）实现了EJB的功能。

虽然Spring的组件代码是轻量级的，但它的配置却是重量级的。一开始，Spring用XML配置，而且是很多XML配置。Spring 2.5引入了基于注解的组件扫描，这消除了大量针对应用程序自身组件的显式XML配置。Spring 3.0引入了基于Java的配置，这是一种类型安全的可重构配置方式，可以代替XML。

所有这些配置都代表了开发时的损耗。因为在思考Spring特性配置和解决业务问题之间需要进行思维切换，所以编写配置挤占了编写应用程序逻辑的时间。和所有框架一样，Spring实用，但与此同时它要求的回报也不少。除此之外，项目的依赖管理也是一件耗时耗力的事情。在环境搭建时，需要分析要导入哪些库的坐标，而且还需要分析导入与之有依赖关系的其他库的坐标，一旦选错了依赖的版本，随之而来的不兼容问题就会严重阻碍项目的开发进度。

SpringBoot对上述Spring的缺点进行的改善和优化，基于约定优于配置的思想，可以让开发人员不必在配置与逻辑业务之间进行思维的切换，全身心的投入到逻辑业务的代码编写中，从而大大提高了开发的效率，一定程度上缩短了项目周期。

一般把Spring Boot称为搭建程序的脚手架或者说是便捷搭建基于Spring的工程脚手架。其最主要作用就是帮助开发人员快速的构建庞大的spring项目，并且尽可能的减少一切xml配置，做到开箱即用，迅速上手，让开发人员关注业务而非配置。

IOC

IOC全称Inverse Of Control，中文名控制反转，是spring框架中一种降低程序耦合度（降低程序依赖关系）的设计思想。它的主要目的就是将对象的创建控制权完全交给spring提供的容器处理，由容器统一创建，调用方只需关注对象实现的功能，而无需关注对象是如何创建的。

Mybatis简介

MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis，2010年这个项目由apache software foundation迁移到了google code，并且改名为Mybatis。2013年11月迁移到Github。
iBatis一词源于”internet”和”abatis”的组合，是一个基于Java的持久层框架。iBatis提供的持久层框架包括SQL Maps和Data Access Objects(DAOS)。
mybatis 内部封装了 jdbc，使开发者只需要关注 sql 语句本身，而不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建 statement 等繁杂的过程。
mybatis 通过 xml 或注解的方式将要执行的各种 statement 配置起来，并通过 java 对象和 statement 中 sql 的动态参数进行映射生成最终执行的 sql 语句，最后由 mybatis 框架执行 sql 并将结果映射为 java 对象并返回。
采用 ORM 思想解决了实体和数据库映射的问题，对 jdbc 进行了封装，屏蔽了 jdbc api 底层访问细节，使我们不用与 jdbc api 打交道，就可以完成对数据库的持久化操作。

背景

随着时间的推移，数据的产生越来越多，软件系统对庞大数据的各种操作已经显得愈发困难，传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。NoSQL通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，以此来获取性能上的提升，暂时缓解了这一危机。但是，有些数据操作场景是绝对需要有事务和安全性指标的，此时NoSQL是无法满足的，依然需要使用关系型数据库。
为了提高关系型数据库的查询性能，于是将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，以抵抗高访问量高并发对数据库的压力，相当于对数据进行拆分操作并且做数据库集群。
如何拆分数据，同时让程序和数据库解耦，使数据的分片存储对于开发者来说完全透明，数据库中间件油然而生。

Docker简介

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。Docker是一个重新定义了程序开发测试、交付和部署过程的开放平台，Docker则可以称为构建一次，到处运行，这就是Docker提出的”Build once，Run anywhere”。

摘要：服务容错组件Sentinel的介绍及应用。

摘要：当一个请求涉及到多个微服务，而每个微服务都可能写入数据库，我们要保证每个服务都调用成功了才会更新数据，一旦某个微服务调用失败了，其他所有微服务的写入的数据都应该回滚，这就涉及到了分布式事务。