. . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3. 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.4. 权衡时间与空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3. 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.4. 权衡时间与空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、

attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限，可访问 3 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请 各位老师和同学批评指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限，可访问 3 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

com/krahets/hello‑algo 仓库。动画在 PDF 内的 展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断成长。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们 是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, sjinzh, justin‑tse, Reanon, nuomi1, Gonglja, S‑N‑O‑ R‑L‑A‑X 本书的代码审阅工作由 Gonglja, gvenusleo, hpstory, justin‐tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读。” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度 13 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2. 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

——邓俊辉，清华大学计算机系教授 “如果我当年学数据结构与算法的时候有《Hello 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断成长。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是 （按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, justin‑tse, sjinzh, nuomi1, Reanon, Gonglja, S‑N‑O‑R‑ L‑A‑X 本书的代码审阅工作由 Gonglja, gvenusleo, hpstory, justin‐tse, krahets, nuomi1, Reanon, sjinzh 完 成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 i 目 录 第 0 章 前言 1 0.1 关于本书 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 第 2 章 复杂度分析 16 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2

attention.”从这个意义上看，这本 书并非完全“免费”。为了不辜负你为本书所付出的宝贵“注意力”，我会竭尽所能，投入最大的“注意力” 来完成本书的创作。 本人自知学疏才浅，书中内容虽然已经过一段时间的打磨，但一定仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限，可访问 3 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

各种Ops平台 IT运维的⽬目标/KPI 1 2 3 IT运维的挑战 • 复杂度越来越⾼高： • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） • 成本越来越⾼高： • 业务中断成本 • 缺少持续改进（运维⼈人员⼤大部分时间忙于救⽕火） • ⼈人员学习速度跟不不上业务增⻓长和问题出现的速度 基本概念 • 单条⼤大⼩小 100~10KB 100~10KB < 500 100~10KB 采集难度 ⼀一般 较难 ⼀一般 ⼀一般 加⼯工难度 较难 ⼀一般 简单 较难 价值 ⾼高（尤其安全） ⾼高 随着时间推移变低 ⽐比较⾼高 数据之间的重叠 数据中台的处理理 • 海海量量多样数据的存储/索引： • 时序指标数据、⽂文本数据、⽇日志、⽹网络数据、Tracking等 • 各种分析的⽀支持： ⽀支持查询原始指标 prometheus的扩展 - thanos • 全兼容Prometheus，提供全局视图+HA • 扩展⾼高可⽤用 • Sidecar + Query节点 • ⻓长时间备份与归档 • 压缩与下采样（DownSampling） Open Telemetry • CNCF统⼀一Metric、Tracking的新标准 • ⽬目前开发阶段 + = Open

随着银行数字化转型的不断深入，对信贷领域的测试工作提出了更高的标准和要求， 如何在高效完成测试任务的同时确保测试质量就成了一个亟待解决的难题。有实践研究 表明，在具体测试过程中往往大量的时间精力都是耗费在测试数据准备工作上面，能否 尽量减少这部分耗费，将更多的时间精力专注于业务逻辑等方面更好地去提升测试质 量？本文基于此进行了探索，提出了一种长链路业务测试数据快速构造方法，并将该方 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 二、背景与挑战 当前信贷领域长链路业务测试主要有三方面特点：一是业务链路长，随着信贷业务 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业务逻辑的不同也会产生不同的组合方式；三是 信贷业务依赖性强，业务前后环节间的依赖性强，后一环节的输入是前一环节的输出。 一般来讲，测试数据准备有“造”数和“找”数两种方式。“造”数主要是通过某种 化，数据状态是不可逆的，只能按 需不断构造新的数据； 链路越长整体成本越高； 数据间依赖性强，往往需要做数据的串联，例如下一个请求的入参需要上一个请求 的返回值； 找谁造数、造什么样的数，时间往往都消耗在沟通上。 基于以上痛点和难点，并结合对测试数据实际准备过程中相关问题的探索和研究形 成了长链路业务测试数据快速构造方法论，主要包括场景梳理、功能编排、数据构造、 结果反馈以及维护保鲜等几部分，总体流程如下图所示：

CPU 能执行的机器码，所以非常快。 但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出 来。例如开发一个下载 MP3 的网络应用程序，C 程序的运行时间需要 0.001 秒，而 Python 程序的运行时间需要 0.1 秒，慢了 100 倍，但由于 网络更慢，需要等待 1 秒，你想，用户能感觉到 1.001 秒和 1.1 秒的区 别吗？这就好比 F1 赛车和普通的出租车在北京三环路上行驶的道理一 的增加而增加； 2. 需要占用大量的内存，内存浪费多。 而 list 相反： 1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加； 2. 占用空间小，浪费内存很少。 Python3 基础教程【完整版】 http://www.yeayee.com/ 70/531 所以，dict 是用空间来换取时间的一种方法。 dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在， 操作数据的函数。 面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合，即一组函数 的顺序执行。为了简化程序设计，面向过程把函数继续切分为子函数， 即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。 而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合，而每个对象 都可以接收其他对象发过来的消息，并处理这些消息，计算机程序的执 行就是一系列消息在各个对象之间传递。 在 Python