MySQLMySQL 的索引为什么使用 B+ 树，而不是二叉树或哈希表？面试题考点是否理解数据库存储引擎和磁盘 IO 之间的关系。面试官想听的1、B+ 树能减少磁盘 IO2、B+ 树能支持范围查询，但是哈希不能3、InnoDB 是页结构，B+ 树能天然适配页存储面试示例回答B+ 树是专门为磁盘存储设计的数据结构。在 MySQL 中，一个节点通常是 16KB，当我们查询时，每次 IO 会把整个节点读入内存。详情请参考：http://xhslink.com/o/e1Fu4WUJnR由浅入深分析1、为什么不是二叉树：太高、IO 次数多、查找慢。2、为什么不是 B 树：B 树每层都存数据，遍历效率低。...

贼逆天啊，发了个“youbing”然后光速撤回拉黑了，没截下来。

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...