没有在实际业务中上线，属于技术层面比较前期的探索。接下来本文会通过原理和部 分实现细节的介绍，分享我们在移植和开发过程中的一些经验。希望能对大家有所启 发或者帮助。 背景知识和基础概念介绍 在适配开始之前，我们要明确好先做哪些事情。先来回顾一下 Flutter 的三层结构： 在 Flutter 的架构设计中，最上层为框架层，使用 Dart 语言开发，面向 Flutter 业务 的开发者；中间层为引擎层，使用 蒙原生提供的平台能力，重新实 前端 < 3 现一遍 Flutter 嵌入层。 对于 Flutter 嵌入层的适配，Flutter 官方有一份不算详细的指南，实际操作起来成本 很高。由于鸿蒙的业务开发语言仍然可用 Java，在很多基础概念上与 Android 也有 相似之处（如下表所示），我们可以从 Android 的实现入手，完成对鸿蒙的移植。 Flutter 在鸿蒙上的适配 如前文所述，要完成 Flutter Multiple Devices 前端 < 13 总结和展望 通过上述的构建和适配工作，我们以极小的开发成本实现了 Flutter 在鸿蒙系统上的 移植，基于 Flutter 开发的上层业务几乎不做任何修改就可以在鸿蒙系统上原生运行， 为迎接鸿蒙系统后续的大规模推广也提前做好了技术储备。 当然，故事到这里并没有结束。在最基本的运行和交互能力之上，我们更需要关注 Flutter

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；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 ?(??) ， 其中 ? 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人的知识储备。人的知识越完备、经验越多，分析 除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。

；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 ?(??) ， 其中 ? 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人的知识储备。人的知识越完备、经验越多，分析 除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。

除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的背包。每 个物品只能选择一次，问在限定背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 第 14 章 动态规划 hello‑algo

除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的背包。每 个物品只能选择一次，问在限定背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 第 14 章 动态规划 hello‑algo

除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此是一种平衡二叉搜索树 （balanced binary search tree）。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的背包。每 个物品只能选择一次，问在限定背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 图 14‑17 0‑1 背包的示例数据

除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 第 7 章 树 hello‑algo.com 155 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜索 树 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的 背包。每个物品只能选择一次，问在不超过背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 第 14 章 动态规划 hello‑algo

除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树，也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜 索树 balanced binary search tree」。 点着色，使得相邻顶点颜色不同。 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 第 13 章 回溯 hello‑algo.com 282 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的 背包。每个物品只能选择一次，问在限定背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 第 14 章 动态规划 hello‑algo

除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 第 7 章 树 hello‑algo.com 155 7.5.1 AVL 树常见术语 AVL 树既是二叉搜索树也是平衡二叉树，同时满足这两类二叉树的所有性质，因此也被称为「平衡二叉搜索 树 组合优化问题：这类问题的目标是在一个组合空间中找到满足某些条件的最优解。 第 13 章 回溯 hello‑algo.com 283 ‧ 0‑1 背包问题：给定一组物品和一个背包，每个物品有一定的价值和重量，要求在背包容量限制内，选 择物品使得总价值最大。 ‧ 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。 ‧ 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。 给定 ? 个物品，第 ? 个物品的重量为 ???[? − 1]、价值为 ???[? − 1] ，和一个容量为 ??? 的 背包。每个物品只能选择一次，问在不超过背包容量下能放入物品的最大价值。 观察图 14‑17 ，由于物品编号 ? 从 1 开始计数，数组索引从 0 开始计数，因此物品 ? 对应重量 ???[? − 1] 和 价值 ???[? − 1] 。 第 14 章 动态规划 hello‑algo