版——Vuex 和 Router 的集成仍然是 WIP 在使用 Vue 时，我们推荐在你的浏览器上安装 Vue Devtools (opens new window)，它允许 你在一个更友好的界面中审查和调试 Vue 应用。 获取 Chrome Extension (opens new window) 获取 Firefox 插件 (opens new window) 获取标准的 Electron 2 中，mixin 是将部分组件逻辑抽象成可重用块的主要工具。但是，他们有几个问题： mixin 很容易发生冲突：因为每个特性的属性都被合并到同一个组件中，所以为了避免 property 名冲突和调试，你仍然需要了解其他每个特性。 可重用性是有限的：我们不能向 mixin 传递任何参数来改变它的逻辑，这降低了它们在抽象逻 辑方面的灵活性 为了解决这些问题，我们添加了一种通过逻辑关注点组织代码的新方法：Composition type: Number, 27. required: true 28. } 29. } 30. }) 这个模板感觉不太好。它不仅冗长，而且我们为每个级别标题重复书写了 。当我们 添加锚元素时，我们必须在每个 v-if/v-else-if 分支中再次重复它。 虽然模板在大多数组件中都非常好用，但是显然在这里它就不合适了。那么，我们来尝试使用

克隆仓库与下载代码 第三步：运行源代码。如图 0‑5 所示，对于顶部标有文件名称的代码块，我们可以在仓库的 codes 文件夹内 找到对应的源代码文件。源代码文件可一键运行，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内 容。 图 0‑5 代码块与对应的源代码文件 除了本地运行代码，网页版还支持 Python 代码的可视化运行（基于 pythontutor 实现）。如图 0‑6 所示，你 (?) 的一个渐近上界，记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑8 所示，计算渐近上界就是寻找一个函数 ?(?) ，使得当 ? 趋向于无穷大时，?(?) 和 ?(?) 处于相同 的增长级别，仅相差一个常数项 ? 的倍数。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 31 图 2‑8 函数的渐近上界 2.3.3 推算方法 渐近上界的数学味儿有点重，如果你感觉没有完全理 for (var i = 0; i < size; i++) { count++; } return count; } 2. 线性阶 ?(?) 线性阶的操作数量相对于输入数据大小 ? 以线性级别增长。线性阶通常出现在单层循环中： // === File: time_complexity.dart === /* 线性阶 */ int linear(int n) { int count

克隆仓库与下载代码 第三步：运行源代码。如图 0‑5 所示，对于顶部标有文件名称的代码块，我们可以在仓库的 codes 文件夹内 找到对应的源代码文件。源代码文件可一键运行，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内 容。 图 0‑5 代码块与对应的源代码文件 除了本地运行代码，网页版还支持 Python 代码的可视化运行（基于 pythontutor 实现）。如图 0‑6 所示，你 (?) 的一个渐近上界，记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑8 所示，计算渐近上界就是寻找一个函数 ?(?) ，使得当 ? 趋向于无穷大时，?(?) 和 ?(?) 处于相同 的增长级别，仅相差一个常数项 ? 的倍数。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 31 图 2‑8 函数的渐近上界 2.3.3 推算方法 渐近上界的数学味儿有点重，如果你感觉没有完全理 100000; for (let i = 0; i < size; i++) count++; return count; } 2. 线性阶 ?(?) 线性阶的操作数量相对于输入数据大小 ? 以线性级别增长。线性阶通常出现在单层循环中： // === File: time_complexity.js === /* 线性阶 */ function linear(n) { let count =

克隆仓库与下载代码 第三步：运行源代码。如图 0‑5 所示，对于顶部标有文件名称的代码块，我们可以在仓库的 codes 文件夹内 找到对应的源代码文件。源代码文件可一键运行，将帮助你节省不必要的调试时间，让你能够专注于学习内 容。 图 0‑5 代码块与对应的源代码文件 除了本地运行代码，网页版还支持 Python 代码的可视化运行（基于 pythontutor 实现）。如图 0‑6 所示，你 (?) 的一个渐近上界，记为 ?(?) = ?(?(?)) 。 如图 2‑8 所示，计算渐近上界就是寻找一个函数 ?(?) ，使得当 ? 趋向于无穷大时，?(?) 和 ?(?) 处于相同 的增长级别，仅相差一个常数项 ? 的倍数。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 31 图 2‑8 函数的渐近上界 2.3.3 推算方法 渐近上界的数学味儿有点重，如果你感觉没有完全理 100000; for (let i = 0; i < size; i++) count++; return count; } 2. 线性阶 ?(?) 线性阶的操作数量相对于输入数据大小 ? 以线性级别增长。线性阶通常出现在单层循环中： // === File: time_complexity.ts === /* 线性阶 */ function linear(n: number): number

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