A. 本來打算學習php的但是我身邊的人推薦我去學java，這是為啥

1.java和PHP的發展空間對比
安卓勢頭很猛，但手機安裝app數量有限，推廣難，也是app面臨的最大挑戰，好在安卓只有JAVA可以做，除此之外就是HTML5了。
中國人口佔全球人口19.7%，中國網民佔全球網民22.4%，中國網站數量佔全球網站數量的0.5%，網站的可發展空間可謂巨大;發達國家互聯網對GDP的貢獻可達20%，中國互聯網對GDP的影響僅為3%。可謂互聯網的發展空間巨大，而互聯網離不開WEB，WEB離不開PHP。
兩者相比，個人覺得PHP的優勢更加明顯。
2.java和php的薪資漲幅速度對比：
java是公認的難，難上手，真正上手需要至少1-2年，而這期間都屬於學徒級別，薪資漲幅有限。2年後會有一個較大的漲幅。
PHP是公認的簡單，上手極快，基本過了試用期就可以漲工資了，PHPer正常是半年漲一次薪資，前3年的幅度都還可以
兩者相比：其實php的前端優勢明顯，後段雙方區域持平。並不像很多人說的PHP後面難漲，PHP缺人，但更缺熟手。java也不像很多人吹噓的那樣高薪，兩級分化嚴重。其實也很正常，越難的語言，兩級分化越是嚴重。
3.java和php各自發展的瓶頸：
JavaEE體系曾經統治企業級軟體開發長達數十年之久，十年間英才輩出，但是Java語言本身卻越來越顯示出臃腫和分裂的態勢。使用Java是個昂貴的選擇，復雜的需求設計，
緩慢的項目進度，昂貴的應用伺服器和維護難度使Java成為了一種廟堂之上的語言。而版本的分裂也使所謂的跨平台特性成為了一句空話。Java的特性使得它並不適合業務隨著市場快速變化的互聯網企業，WEB領域幾乎被PHP一統天下，嵌入式領域幾乎被C++一統天下，客戶端領域幾乎被C語言一統天下，要不是安卓的出現，java的命運還真不好說了。php的大中型系統開發，方便、快速、是java跟asp.net沒法比擬的,
還有php有很多如yaf，yii，ci等強大的框架, 中小型一般系統的開發,一個thinkphp就足於通殺java的ssh三大框架了。
PHP由於其簡單，快速開發等特點，也導致了開發復雜應用稍顯吃力，所謂成也蕭何敗也蕭何，PHP由於其關注應用層面，開發基本不需要考慮底層的東西，導致其開發快速，學習簡單;但也導致了學習PHP工作一段時間比較容易遇到瓶頸，PHP在5.3版本後加入了更為強大的擴展，通過PHP的擴展可以實現PHP本身實現不了的功能。所以PHP開發遇到了這樣瓶頸，可以考慮通過擴展來解決，facebook和weibo.com正在大量使用擴展功能去應對一個又一個的難題。新浪微博架構師兼首席PHP技術顧問惠新宸一直在專注與PHP底層原理的研究和分享。擴展是被他認為PHP最偉大的地方。
4.java和PHP的學習成本對比：
java學習，是公認的難。難以上手，難以理解。自學時間成本是12個月，自學成功率不到10%，培訓時間成本也近6個月。培訓費用平均成本大致為2萬元左右。成為熟手的時間成本為2年。成為高手的時間成本一般為5年以上。
PHP學習，是公認為最簡單的語言。解釋性語言，無需編譯。自學時間成本是6個月，自學成功率20%，培訓時間成本3個月。培訓費用平均成本1萬5千元左右。成為熟手的時間成本為1年。成為高手的時間成本一般為3年以上。
兩者相比，java的學校成本要明顯高於PHP。
總結一下：java和PHP各有各的優勢，說到明天早上也不一定說的完，我想說的是學習哪一個，都是OK的。
想學java就從事安卓行業，想從事WEB領域，就學習PHP。

由於java的學習難度，沒有基礎或者基礎不好的同學還是謹慎選擇，對於零基礎的同學還是PHP可能更加適合一點。

B. python 查找二叉樹是否有子樹

python中的二叉樹模塊內容：
BinaryTree：非平衡二叉樹
AVLTree：平衡的AVL樹
RBTree：平衡的紅黑樹
以上是用python寫的，相面的模塊是用c寫的，並且可以做為Cython的包。
FastBinaryTree
FastAVLTree
FastRBTree
特別需要說明的是：樹往往要比python內置的dict類慢一些，但是它中的所有數據都是按照某個關鍵詞進行排序的，故在某些情況下是必須使用的。
安裝和使用
安裝方法
安裝環境：
ubuntu12.04, python 2.7.6

C. 大數據培訓大概要多少錢

您好，很開心為您解答。
大數據培訓大概在2萬左右（面授課），但如果是線上授課，估計會便宜點。
但費用不能作為評價一家大數據培訓機構好不好的決定性因素，需要從師資力量、機構口碑、就業情況等多方面考察。

D. 人工智慧專業的學習難度和將來的就業前景

中國人工智慧已經以雷霆萬鈞之勢沖進了我們的生活。除了智能機器人，還有智能家居、無人駕駛汽車、「刷臉」支付……人工智慧的爆發式發展離不開國家政策的支持。

  • 智能家居

    • 2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，相關部委開始抓緊推進規劃的實施工作； 2017年10月，十九大將人工智慧正式寫進報告，在政策層面為國內AI產業發展提供了一項長期保障； 2017年11月，《新一代人工智慧發展規劃》啟動會上，首批4家國家創新平台確立；2017年12月，工信部印發《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，相當於「行動書」出台。

    • 超1000億元市場待挖掘
      2017年人工智慧市場規模達295.9億元，與《新一代人工智慧發展規劃》提出的2020年完成超過1500億元的目標相差甚遠，行業潛力巨大。（數據來源於賽迪網）

    • 人才缺口超過500萬
      根據高盛發布的《全球人工智慧產業分布》報告統計，2017年全球新興人工智慧項目中，中國占據51%。但全球人工智慧人才儲備，中國卻只有5%左右。我國人工智慧的人才缺口超過500萬人。

    • 平均薪資
      25800元/月
      到2017年，人工智慧崗位平均招聘薪資已達2.58萬元，遠高於一般技術類崗位。五成職位招聘薪資突破3萬元，而標注的月薪還只是薪酬福利的一部分。（騰訊研究院《2017全球人工智慧人才白皮書》）

    • 就業范圍廣
      學習人工智慧後可從事人工智慧開發工程師、演算法工程師、爬蟲工程師、數據挖掘/分析工程師、機器學習工程師、Web前/後端開發等職業。

E. 關於資料庫存儲鍵值對的問題

這是前端（應用端）和後端（服務端）的問題，這個應該是每個用戶的單獨配置，那麼應該放在前端而是不是放在後端，如果放在後端，那麼每個用戶都要讀取，那麼體驗一定不好。
對於前端來說，只要加一個「配置文件」（其實就是一段代碼）就可以，然後通過服務端的程序讀取這個「配置文件」，就知道相應的順序了，這樣總比，連通伺服器讀取相應的表，來的要快。
如果非要用資料庫解決，那我們做一個假設，有100項，某人將所有的項目變成了從後往前倒著寫的，也就是第100項與第1項位置互換，第99項與第2項位置互換，這樣，那麼最後是第50項與第51項調換，也就是100項完全變換了位置，那麼不管你怎麼存儲，怎麼讀取，這些項都必須全部保存起來，因為每一項的順序都變了，所以這個方案並不是十分好。
當然，如果非要這么做的話，那麼有一個稍微簡單一點的辦法，不過也需要前端的配合而且，很可能出現徵用的情況，使用效果也不一定能太好。
我的辦法是建立userid 10001 10002 10003 這樣一張表，說白了就是一張以默認順序MoleID（個人覺得這個可能是你的表頭代碼，如果不是不要介意）為欄位名的表，然後每條用戶id，對應一組編號比如（默認編號為1,2,3,4）：
userid 10001 10002 10003 10004
1 4 3 1 2
2 2 1 4 3
3 1 2 3 4
類似於這樣就能直接得到用戶的編號順序了，不過這種還是不如在前端一個配置文件來的舒服（用戶修改配置文件後，服務端也會備份（類似於上表這種也可以作為一個客戶端配置的備份），但是這種備份比直接修改資料庫要要省事不少，至少節省了資料庫的資源），而且可能出現徵用的問題，比如兩個人或更多的人同時修改代碼，那麼一張表不可能讓這么多人同時update，肯定要出現徵用，那麼服務體驗就不會太好（備份的話，不用那麼及時，所以徵用的可能性不大，即使出現也是發生在後端，用戶的體驗並沒有什麼影響）。
以上均為個人理解，共同探討。

F. 那位給個思路！只學過c++

其實你的描述已經很清楚了, 對一個小系統的設計, 首先要描述好功能
1 功能就是不同類集合輸入, 進行交,叉,並運算,並有輸出結果
下面的步驟就是你的設計方案了:(一一對應)
（1）應用系統分析，建立該系統的功能模塊框圖以及界面的組織和設計；
界面是什麼樣子, 怎麼和真實的功能邏輯模塊交互
（2）分析系統中的各個實體及它們之間的關系；
實體就是界面的實現類, 功能實現類, 是不是要考慮拓展, 抽象擴展實現還是寫死比較好
等等
（3）根據問題描述，設計系統的類層次；
層次肯定就是界面->邏輯->依賴的庫 模塊等
（4）完成類層次中各個類的描述；
描述就是你想讓這些類做什麼
（5）完成類中各個成員函數的定義；
等你完成4的時候, 5基本上可以寫代碼了
（6）完成系統的應用模塊；
把你寫好的代碼集成在一起
（7）功能調試；
開始調試,使其能工作
（8）完成系統總結報告。
最後寫你的心得

按著步驟來你基本上OK的, 中間也許會碰到這樣那樣的問題, 多找人討論討論
等你經歷過一次後也許對軟體的看法就不一樣了,呵呵
希望能幫到你

G. 僅用C語言可以構造出Python中Dict那種數據結構嗎

可以，Cpython平台本身都是C語言寫的。
用到散列表或紅黑樹知識

H. 使用Python 會降低程序員的編程能力嗎

十年前，Pascal。我會精確計算每個數組和變數使用的內存，熟練地用非遞歸方法改寫程序，最短的時間內自己實現各種排序，多源最短路徑，求凸包和相鄰
點，動態規劃，二分圖匹配和網路流演算法等等等等，同時考慮演算法的最壞復雜度和最高項前邊的那個常數。現在，我一個都不記得了是的現在列舉這些名詞我就是在裝逼。
五
年前，C。我會自認為炫酷的使用函數指針，強制類型轉換，goto語句，宏來實現各種技巧（他喵的全是Linux
kernel害的）。我掙扎在多線程，多進程和各種鎖。我試著照ICC出來的匯編改程序。但你讓我不看書寫個紅黑樹出來我是做不到了。現在，你突然讓我寫
個C程序我得想一下語法。（所以這里我還是在裝逼。）
現在，Python。寫之前習慣性搜一下有沒有現成的庫。不會自己去實現圖的數據結構了，因為有NetworkX。不會自己去處理網路通信了，用Redis搞個發布訂閱機制或者乾脆實現個ReST服務都沒幾行代碼。多線程？Gevent搞非同步多簡單速度還比你快。
但是。
十年前我只能刷刷USACO和浙大同濟的Online Judge。AC是最高目標。
五年前我只能寫寫自己用的小軟體系統驅動什麼的，或者通宵寫個大作業。
現在我在研究用Evolutionary Optimisation在雲平台上調度Scientific Workflow。
會什麼和干什麼，你覺得哪個重要？
我
的意思並不是說因為用這些語言所以在干這些事兒，而是確確實實感覺到這些年自己的編程能力（或者說基本功，因為畢竟很多高級的技巧我也會的越來越多）在下
降，而且我認為這和我用的語言越來越高級是有一定關系的。當然語言和做的事之間完全沒什麼必然關系。但是以前的水平高又怎麼樣呢？做出來的不過是沒有人關
心的玩具罷了。即使能力值降低了，不過既然現在在做也可以做更有意義的事了，誰還關心跑分呢。