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”。

1 单点的问题

单台服务器，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用。单点的elasticsearch也是一样，那单点的es服务器存在哪些可能出现的问题呢？

• 单台机器存储容量有限
• 单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用
• 单服务的并发处理能力有限

1 Elasticsearch介绍和安装

1.1 Elasticsearch简介

什么是Elasticsearch

Elaticsearch简称为es,是一个开源的可扩展的全文检索引擎服务器，它可以近乎实时的存储、检索数据；本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的数据。es使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现索引和搜索的功能，但是它通过简单的RestfulAPI和javaAPI来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。

问题

有1000个瓶子里面装满了水，其中1瓶里面被加入了毒药，但是滴入毒药的水在外观上看和普通水是一模一样的，也就是说这1000个瓶子是分不清哪瓶是装有毒药的，除非把装有毒药的水喝进肚子里。现在有一只可怜的猪可以用来实验，将其中一瓶水喂给这只猪喝，如果猪毒发身亡了，说明这瓶水有毒。猪并不需要喝完整瓶水，只需喝到一小口，毒性就会发作，如果水是有毒的话。

由于只有一只猪，所以我们只能一瓶一瓶的去试验，假如毒发的时间是1分钟，那么我们每喂完一瓶水，就等待一分钟，直到猪死亡。值得注意的是，我们只需喂完999瓶水即可，因为如果猪喝完前面的999瓶水还没有中毒的话，说明最后一瓶一定是有毒的，已经不需要再试验了，同时这只猪也是幸运的，它可以告别死亡的命运。所以，我们最多需要花费999分钟，或者说试验999次才能找到这瓶装有毒药的水。

那么问题来了，如果现在不是1只猪，而是有10只猪可以用来试验，那么你最少可以试验几次能找到这瓶有毒的水？

提示：我们可以将水混合到一起喂给猪喝，无论如何，只要猪喝到有毒的水就会死亡。

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。