方案一：二分法从50楼扔下，没碎的话，再扔75楼，再没碎我扔88楼，依次下去貌似很快就可以锁定楼层。不过，很不巧，第一次从50层楼扔下去就碎了，这个时候就只能从1层开始慢慢的的一层一层地扔，如果杯子的质量是刚好在49层碎掉的话，那么最差的情况是需要扔50次。方案二：分段查找区间法核心点：先分区间的扔，再慢慢地一层一层地扔。举个例子：先从第10楼扔，再从第20楼扔，依次下去，如果到某一层碎掉，比如60层碎掉了，我再从51楼开始扔，这样比前面的二分法更快，因为即使又很不巧，杯子的质量比较好，在99楼才会刚好碎掉。这样的话，在这种最差的情况下，也只需要扔19次就能找到目标楼层。方案三：基于数学方程的方法事实上，这算是一道趣味问题，可以从数学的角度进行分析。假设最少尝试次数为x，那么，第一个杯子必须要从第x层扔下，因为：如果碎了，前面还有x-1层楼可以尝试，如果没碎，后面还有x-1次机会。如果没碎，第一个杯子，第二次就可以从x+（x-1）层进行尝试，这里加上x-1，是因为当此时，第一个杯子碎了，第二个杯子还有可以从x+1到（x+(x-1)-1）层进行尝试，有x-2次机会。如果还没碎，那第一个杯子，第三次从x+(x-1)+(x-2)层尝试。不管杯子碎或者没碎，都有x-3次尝试机会，依次类推。那么经过x次的尝试可以确定最高的楼层为x+(x-1)+(x-2)+…+1=x(x+1)/2。那反过来，当最高楼层是100层，最少需要多少次呢？即x(x+1)/2>=100,得到x>=14，最少要尝试14次。

1、PreparedStatement（简单又有效的方法）2、使用正则表达式过滤传入的参数3、字符串过滤4、JSP中调用该函数检查是否包函非法字符5、JSP页面判断代码

假设第i个顾客位于第j个位置，他的不满意度是:ai*(j-1)+bi*(n-j)=(-ai+bi*n)+(ai-bi)*j看后面化简后的式子，-ai+bi*n是固定不变的，不管顾客位于哪个位置。后面哪一项是关键，(ai-bi)*j这一项说明为了使所有顾客的不满意度最小，ai-bi越大，j应该越小，ai-bi越小，j应该越大。因此这个题的解法是:按ai-bi倒排，最大的排第一位，依次排下去。

MySQL索引的数据结构Mysql支持的索引类型：B-Tree哈希索引空间数据索引（R-Tree）全文索引其他索引类别：TokuDB使用分形树索引;括聚簇索引、覆盖索引。索引优点：索引大大减少了服务器需要扫描的数据量。索引可以帮助服务器避免排序和临时表。索引可以将随机I/O变为顺序I/O。

正确答案是Djoin默认是innerjoin，所以D选项有问题。实际上本道题有两个小难点。一个是为什么要考虑left和join的问题，区别是什么？对于SQL的Join，在学习起来可能是比较乱的。我们知道，SQL的Join语法有很多inner的，有outer的，有left的，有时候，对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚；第二个是性能上的差别，什么时候用哪个？主要是表数据量的大小和字段的关联度。

联合索引是由多个字段组成的索引。CREATE[UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL]INDEXindex_name　　[USINGindex_type]　　ONtbl_name(index_col_name,...)　　index_col_name:　　col_name[(length)][ASC|DESC]如果你经常要用到多个字段的多条件查询，可以考虑建立联合索引，一般是除第一个字段外的其它字段不经常用于条件筛选情况，比如说a,b两个字段，如果你经常用a条件或者a+b条件去查询，而很少单独用b条件查询，那么可以建立a,b的联合索引。如果a和b都要分别经常独立的被用作查询条件，那还是建立多个单列索引。--百度百科　　索引是keyindex（a,b,c）。可以支持a|a,b|a,b,c3种组合进行查找，但不支持b,c进行查找.当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。

连接方式：内连接自连接外连接（左、右、全）交叉连接连接方式说明：内连接：只有两个元素表相匹配的才能在结果集中显示。外连接：左外连接：左边为驱

连接方式：内连接自连接外连接（左、右、全）交叉连接连接方式说明：内连接：只有两个元素表相匹配的才能在结果集中显示。外连接：左外连接：左边为驱