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

；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。 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

难以确认文档内容知识点是否错漏。如果 您在阅读文档获取知识的时候，发现文档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手，将知 识准确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常工作、生活和学习中遇到有价值有营养的知识文档，欢迎分享到 书栈 (BookStack.CN) ，为知识的传承献上您的一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取最新的文档，以跟上知识更新换 在 fs 模块中，提供同步方法是为了方便使用。那我们到底是应该用异步方法还是同步方法呢？ 由于Node环境执行的JavaScript代码是服务器端代码，所以，绝大部分需要在服务器运行期反复执行 业务逻辑的代码，必须使用异步代码，否则，同步代码在执行时期，服务器将停止响应，因为 JavaScript只有一个执行线程。 服务器启动时如果需要读取配置文件，或者结束时需要写入到状态文件时，可以使用同步代码，因为这

文档内容知识点是否错漏。如果您在阅读文档获取知识的时候，发现文 档内容有不恰当的地方，请向我们反馈，让我们共同携手，将知识准 确、高效且有效地传递给每一个人。 同时，如果您在日常生活、工作和学习中遇到有价值有营养的知识 文档，欢迎分享到 书栈(BookStack.CN) ，为知识的传承献上您的 一份力量！ 如果当前文档生成时间太久，请到 书栈(BookStack.CN) 获取 最新的文档，以跟上知识更新换代的步伐。 码越来越庞大，越来越复杂。网页越来越像桌面程序，需要一个团队分 工协作、进度管理、单元测试等等……开发者必须使用软件工程的方法， 管理网页的业务逻辑。 JavaScript 模块化编程，已经成为一个迫切的需求。理想情况下， 开发者只需要实现核心的业务逻辑，其他都可以加载别人已经写好的模 块。 ：”污染”了全局变量，无法保证不与其他模块发生变量名冲突，而且模 块成员之间看不出直接关系。

执行算法，从而将生活中的问题搬运到计算机中， 更加高效地解决各式各样的复杂问题。 � 读到这里，如果你感到对数据结构、算法、数组、二分查找等此类概念一知半解，那么就太好 了！因为这正是本书存在的价值，接下来，本书将会一步步地引导你进入数据结构与算法的知 识殿堂。 1.2. 算法是什么 1.2.1. 算法定义 「算法 Algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。算法具有以下特性： 后，AVL 树仍然 不会发生退化，进而使得各种操作的时间复杂度均能保持在 ?(log ?) 级别。 换言之，在频繁增删查改的使用场景中，AVL 树可始终保持很高的数据增删查改效率，具有很好的应用价值。 7. 树 hello‑algo.com 111 7.4.1. AVL 树常见术语 「AVL 树」既是「二叉搜索树」又是「平衡二叉树」，同时满足这两种二叉树的所有性质，因此又被称为「平衡 二叉搜索树」。

技术（HTML、CSS、DOM、JavaScript）和以这些技术为根基直接构 建而成的开源技术。书中引用和讨论的材料要么就是同类翘楚，要么就是解决问题的流行方 案。 本书不是一本囊括所有前端可用资源的综合纲领。其价值在于为恰好够用的分类信息搜罗简 洁、聚焦且符合时宜的甄选内容，以免在特别话题下钻了牛角尖。 预期本书每年都迭代一次内容。 本书分为三部分。 第一部分：前端实践 第一部分概述了前端工程实践。

se丰富的实现方式之外，还涉及到了在出现错误时 的对应方法以及 Promise中的反模式53 等内容。 这两个类库的文档写得都很友好，即使我们不使用这两个类库，阅读一下它们的文档 也具有一定的参考价值。 总结 本小节介绍了Promise的实现类库中的 Polyfill 和扩展类库这两种。 Promise的实现类库种类繁多，到底选择哪个来使用完全看自己的喜好了。 但是由于这些类库实现的 Promise