用 GitHub 完成 Python 的全技术栈开发 主讲人：卢建晖 – Microsoft Regional Cloud Advocate GitHub 程序员必备 编码是每位开发者所必备的 从入门第一步开始 为开发者配置环境是企业的重要一步 ? ＄ 配置 冲突 金钱 挫败 GitHub Codespaces 你的云端开发环境 一键即用，无需配置您的开发环境。 开启你的 GitHub

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5. 栈与队列 55 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5 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、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 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 """ 类 """

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5. 栈与队列 55 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5 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、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 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 """ 类 """

都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 第 5 章 栈与队列 86 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.2 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和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。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 第 5 章 栈与队列 86 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.2 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和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。 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(1) = 1 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 ‧ 递归调用函数会产生额

都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 第 5 章 栈与队列 86 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.2 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和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。

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小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 5. 栈与队列 66 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.2 本书主要内容包括： ‧ 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、 ‧「暂存数据」用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统在每次调用函数时都会在栈顶部创建一个栈帧，函 数返回后，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中通常忽略不计。 因此，在分析一段程序的空间复杂度时，我们一般统计 暂存数据、输出数据、栈帧空间 三部分。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 class

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 第 5 章 栈与队列 81 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 5.2 本书主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。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、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、 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1) ，不断（递归地）分解下去，直至基本情况 ?(0) = 0 时终止。 1. 调用栈 递归函数每次调用自身时，系统都会为新开启的函数分配内存，以存储局部变量、调用地址和其他信息等。 这将导致两方面的结果。 ‧ 函数的上下文数据都存储在称为“栈帧空间”的内存区域中，直至函数返回后才会被释放。因此，递归 通常比迭代更加耗费内存空间。 ‧ 递归调用函数会产生额

In Time The Restrain Python JIT 为什么编译器从字节码开始着手? 栈机(stack machine)语义的优化问题？ Julia后端和Cython后端的差别？ 栈机到基于寄存器(register based)的 语义，控制流分析，SSA 和 Φ 节点和 栈机语义消除。 Cython JIT 基础架构。 为什么编译器从字节码开始着手? 因为运行时一旦开始你是拿不到源代码的。 Machine语义共存 为何不最直接翻 译成寄存器语义？ 不懂的同学大概这样理解: 栈机就是Push Pop： “放到栈上两个值，做了一个二元运算，两个值被消耗, 得到一个值放回栈上， 栈上元素减1”。 寄存器机就是赋值赋值赋值赋值，我赋给你，你赋给他， push pop不占主导地位。可以模拟栈机。 栈机的Jump指令，导致翻译到寄存器语义不简单呐。 为何不最直接翻译成寄存器语义？ Push Python有个万恶的Jump Push if True, 也就是 跳转不消耗栈顶元素。这个分析起来心累。 那可不可以不翻译？ 可以。 然后你要在编译时模拟栈的Push Pop。 Julia后端就是这样做的。 导致For循环编译后并不快。 而基本上编译器0优化的Cython端， 你模拟栈后， 还远不如Python解释器快， 所以必须写分析去掉栈机语义。 那用Julia后端就可以不写了? 来谈后端的问题。