现有一个整型无序数组（较大，百万级），请从中选出一个数，这个数的两边都比它大。
（如果只有一边，满足一边即可。如头和尾的两个数）
这题简单的说，就是尽快求一个局部极小值
对应函数：special
做题首先考虑的肯定是特殊情况啦！
先往头尾看一看，有没有符合条件的，貌似有75%的概率会中呢！
对应函数：binarySearch
二分法可谓是万金油，一般用在有序数组的查找，尤其是数据量很大的时候。
这里虽是无序，但也可以用。
对应函数：guess
随便选个数，看看是否符合条件；如果不符合，继续随机下一个。
这种方法主要看人品。
对应函数：view
可视化法可用在很多地方，优点是化抽象为直观，大大降低理解的门槛。
在这里的用处是：想象这数组是一条高低不平的泥路，扔了一个圆球过去，看它最后滚到哪个坑里。
更具体的，我们还可以选择在哪里扔，扔多少个。
如果往中间扔，扔到一个坡顶，还要考虑往哪边滚，所以倾向于在路两头扔。
也可以扔多个（用gorouting实现），谁先进坑就响一声（往channel发送一个index）。
这里的代码选择扔一个（算法问题就不用多线程了，不然有点作弊的感觉），在开头扔。
对应函数：lessStupid
我找个最小的值，那它两边肯定都是比它大的值了吧？
对应函数：stupid
老实人表示，我一个个看过去不就行了吗？
如果这题让机器来做，它会怎么做？
从上面的策略里选一个？
还是，都记下来，形成决策树，根据情况选择对策？ （比如首先肯定看看有没有特殊情况，没有的话再随机挑几个看看，多次不命中就开始用二分法或者滚小球法，一般不会去用剩下的两种苦哈哈的方法）。
那就是说要先把算法装进机器人脑子里？把我们人类智慧的结晶，算法，一样样预装在机器人脑子里， 然后设定个什么情况下来使用，还是
让机器人像人一样会自己思考，在一次次吃亏中总结经验，提高效率？
一开始可能会笨笨的去用简单粗暴低效的方法解决问题，后来可能慢慢的学会了投机取巧，
手段多了，会见机行事了，不择手段，效率为先。
人体也是一台复杂的机器，非常复杂，但不稳定。 很容易受心情，饮食，环境等因素影响。 而基于硅的二进制体系计算机，则相对稳定得多（24 x 365的服务器了解一下？），虽然好像现在还不够“智能”。
我觉得，未来机器会代替人类做越来越多的事情，而我们要做的，就是如何掌控它们！