一篇你对测试开发工作感兴趣，想了解系统工作逻辑的文章。 一篇是你在开始动手搭建环境前需要了解各工具原理的文章。 这是一篇你真正开始前需要查阅的文章。 本文介绍了前后端工作原理，前后端搭建的流程、搭建过程中需要用到的技术以及 开发环境版本。 一、前后端如何工作 Django、Vue 和 Element UI 前后 端原理论述  作者：M&T. 2 《51 测试天地》七十四 www.51testing 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。 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， 下图为等待应用程序内某个待点击区域出现后，点击对应位置，实现操作。 60 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 上述内容为自动化流程的几个关键操作函数，后续的功能操作，也是这几种关键方 法实现，读者们自行实现定制化操作，但在实现过程有以下注意事项： 1、在实现过程中，建议每一次鼠标模拟点击前进行一次应用程序置顶操作 setFront(hwnd)； 2、建议点击间隔秒数控制较大一些，使用

Python Profiling 原理深入探索与实践 主讲人： 羿莉（萧羿） – 阿里云SLS Python Profiling 大纲 l背景概述 lPython Profiling的场景与技术原理 Ø场景：即时 vs 持续 Ø技术原理 确定剖析 vs 采样剖析 函数粒度vs 行粒度 物理时间vs CPU 时间 技术全景概览 技术细节探索 lPython Profiling的工具链和解决方案 blog/2022/05/31/ what-is-continuous-profiling/ Continuous Profiling Python Profiling的原理 Python Profiling的原理 Python Profiling的原理 total!"#$wall clock time%&$'()*+user$CPU,(#)*-system$.Process/0system call 12#3456#)*7

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 第 13 章 回溯 262 13.1 回溯演算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 13.2 全排列問題 資料結構與演算法入門教程。 ‧ 全書採用動畫圖解，內容清晰易懂、學習曲線平滑，引導初學者探索資料結構與演算法的知識地圖。 ‧ 源程式碼可一鍵執行，幫助讀者在練習中提升程式設計技能，瞭解演算法工作原理和資料結構底層實 現。 ‧ 提倡讀者互助學習，歡迎大家在評論區提出問題與分享見解，在交流討論中共同進步。 0.1.1 讀者物件 若你是演算法初學者，從未接觸過演算法，或者已經有一些刷題經驗，對資料結構與演算法有模糊的認識， 資料結構：基本資料型別和資料結構的分類方法。陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、 圖等資料結構的定義、優缺點、常用操作、常見型別、典型應用、實現方法等。 ‧ 演算法：搜尋、排序、分治、回溯、動態規劃、貪婪等演算法的定義、優缺點、效率、應用場景、解題 步驟和示例問題等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 圖 0‑1 本書主要內容 0.1.3 致謝 本

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 第 13 章 回溯 263 13.1 回溯算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 13.2 全排列问题 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 Hello 算法内容结构 0.1.3 致谢 的见解，帮助他人进步。 图 0‑6 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题目，熟悉 主流的算法问题。初次刷题时，“知识

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 13. 回溯 235 13.1. 回溯算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 13.2. 全排列问题 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 0. 前言 Figure 0‑6. 评论区示例 0.2.5. 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段： 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题目，熟悉 主流的算法问题。初次刷题时，“知识

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 第 13 章 回溯 262 13.1 回溯算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 13.2 全排列问题 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 第 13 章 回溯 263 13.1 回溯算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 13.2 全排列问题 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指 Offer”和“LeetCode Hot 100”，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 第 13 章 回溯 262 13.1 回溯算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 13.2 全排列问题 本项目旨在创建一本开源、免费、对新手友好的数据结构与算法入门教程。 ‧ 全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。 ‧ 源代码可一键运行，帮助读者在练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。 ‧ 提倡读者互助学习，欢迎大家在评论区提出问题与分享见解，在交流讨论中共同进步。 0.1.1 读者对象 若你是算法初学者，从未接触过算法，或者已经有一些刷题经验，对数据结构与算法有模糊的认识，在会与 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书

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、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0 如何使用本书 建议通读本节内容，以获取最佳阅读体验。 0.2.1. 算法学习路线 总体上看，我认为可将学习数据结构与算法的过程分为三个阶段。 1. 算法入门。熟悉各种数据结构的特点、用法，学习各种算法的原理、流程、用途、效率等。 2. 刷算法题。可以先从热门题单开刷，推荐剑指 Offer、LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题量，熟 悉大多数的算法问题。刚开始刷题时，“遗忘”是 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两部分知识。 1.3. 小结 ‧ 算法在生活中随处可见，并不高深莫测。我们已经不知不觉地学习到许多“算法”，用于解决生活中大大 小小的问题。 ‧“查字典”的原理和二分查找算法一致。二分体现分而治之的重要算法思想。 ‧ 算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，数据结构是在计算机中组织与存储数据的方 式。 ‧ 数据结构与算法两者紧密联系。数据

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、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0 如何使用本书 建议通读本节内容，以获取最佳阅读体验。 0.2.1. 算法学习路线 总体上看，我认为可将学习数据结构与算法的过程分为三个阶段。 1. 算法入门。熟悉各种数据结构的特点、用法，学习各种算法的原理、流程、用途、效率等。 2. 刷算法题。可以先从热门题单开刷，推荐剑指 Offer、LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题量，熟 悉大多数的算法问题。刚开始刷题时，“遗忘”是 算法题目，实际上同时考察了数据结构和算法两部分知识。 1.3. 小结 ‧ 算法在生活中随处可见，并不高深莫测。我们已经不知不觉地学习到许多“算法”，用于解决生活中大大 小小的问题。 ‧“查字典”的原理和二分查找算法一致。二分体现分而治之的重要算法思想。 ‧ 算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，数据结构是在计算机中组织与存储数据的方 式。 ‧ 数据结构与算法两者紧密联系。数据