背包问题概述背包问题概述背包问题 (Knapsack problem) 是⼀种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定⼀组物品，每种物品都有⾃⼰的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最⾼。根据物品的个数，分为如下⼏类：•01 背包问题：每个物品只有⼀个•完全背包问题：每个物品有⽆限多个•多重背包问题：每件物品最多有 si 个•混合背包问题：每个物品会有上⾯三种情况.

解法（归并排序）：算法思路：归并排序的流程充分的体现了「分⽽治之」的思想，⼤体过程分为两步：◦分：将数组⼀分为⼆为两部分，⼀直分解到数组的⻓度为 1，使整个数组的排序过程被分为「左半部分排序」 + 「右半部分排序」；◦治：将两个较短的「有序数组合并成⼀个⻓的有序数组」，⼀直合并到最初的⻓度。

简称ES，它是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。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也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的 RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，

ODB）在数据元结构定义时，使用预处理器指令（#pragma）来提供元数据，这些元数据指示如何将 C++类型映射到数据库模式。这些#pragma指令是在 C++代码中使用的，它们不是C++语言的一部分，而是特定于ODB编译器的扩展。以下是 ODB中常用的一些#pragma指令：

这种情况下服务器是属于被动的一方，如果客户端不主动发起请求服务器就无法主动给客户端响应。TCP 这种级别的通信方式，一旦连接建立完成客户端或者服务器都可以主动的向对方发送数据。请求不同，包含了一些附加头信息，通过这个附加头信息完成握手过程并升级协议的过程。的形式，即客户端给服务器发送了一个 HTTP 请求，服务器给客户端返回一个。建立连接后，数据可以即时传输，无需重复建立连接（HTTP 每次请求需

通俗地讲，容器是镜像的运行实体。镜像是静态的只读文件，而容器带有运行时需要的可写文件层，并且容器中的进程属于运行状态。虽然容器的本质是主机上运行的一个进程，但是容器有自己独立的命名空间隔离和资源限制。也就是说，在容器内部，无法看到主机上的进程、环境变量、网络等信息，这是容器与直接运行在主机上进程的本质区别。容器是基于镜像创建的可运行实例，并且单独存在，一个镜像可以创建出多个容器。不过该镜像文件与其