业务上线速度，帮助产品（PM）快速验证业务选型，做出业务决策；架构 / 服务标准化体系建 设，提升前后端以及平台与业务线的沟通、合作效率；业务监控和体验优化，有效保障核心业 务服务成功率的同时，提升用户使用美团 App 过程中的稳定性和流畅性。团队开发技术栈包括 Android、iOS、React Native、Flexbox 等。 招聘信息 美团平台终端业务研发团队是一个活力四射、对技术充满激情的团队，现诚聘 Android、iOS、 不仅是复杂的系统，而且还是比较热门的研究方向。特别 是在和美团的基建结合之后，能够解决团队内部很多效率和质量问题。这套系统还提 供了语法智能提示、Diff 对比、前置检测、命令行调试等功能，不仅要关注业务发布 出去页面的稳定性和质量，更要有内置的一系列研发插件，主动帮助研发提高代码质 量，降低不必要的错误。 经过长期的技术和业务演进，Page- 佩奇平台已经能够有效地帮助研发人员大幅提 升开发效率，具备初级的 Design 力，为了更全面地释放这个能力，客户端业务迭代的流程也做了相应的调整。 当业务包发版上线，到了应用运行阶段，Flap 主要面对的问题变成敏捷与质量的平 衡，即：如何保证动态代码能够尽快生效，同时又要保证加载性能和稳定性。 对于此问题，Flap 的解法是二级缓存与实时更新相结合，线上环境使用内存 + 磁盘 二级缓存，进入页面之后再预拉取更新包，平衡加载性能与更新实时性。而线下环境 则强制加载远程包，实现测试代码的快速交付。

判断规则，例如数字大小、字符 ASCII 码顺序、自定义规则； Figure 11‑1. 排序中不同的元素类型和判断规则 11.1.1. 评价维度 排序算法主要可根据 稳定性、就地性、自适应性、比较类 来分类。 稳定性 ‧「稳定排序」在完成排序后，不改变 相等元素在数组中的相对顺序。 ‧「非稳定排序」在完成排序后，相等元素在数组中的相对位置 可能被改变。 假设我们有一个存储学生信息的表格，第

于大数据量的情况，运行效率显得尤为重要。 就地性：顾名思义，原地排序通过在原数组上直接操作实现排序，无须借助额外的辅助数组，从而节省内存。 通常情况下，原地排序的数据搬运操作较少，运行速度也更快。 稳定性：稳定排序在完成排序后，相等元素在数组中的相对顺序不发生改变。 稳定排序是多级排序场景的必要条件。假设我们有一个存储学生信息的表格，第 1 列和第 2 列分别是姓名和 年龄。在这种情况下，非稳定排序可能导致输入数据的有序性丧失： 如其他数据结构和算法一样，没有一种排序算法能够同时满足所有这些条件。在实际应用中，我们需要 根据数据的特性来选择合适的排序算法。 ‧ 图 11‑19 对比了主流排序算法的效率、稳定性、就地性和自适应性等。 图 11‑19 排序算法对比 2. Q & A Q：排序算法稳定性在什么情况下是必需的？ 在现实中，我们有可能基于对象的某个属性进行排序。例如，学生有姓名和身高两个属性，我们希望实现一 个多级排序：先按照姓名进行排序，得到

于大数据量的情况，运行效率显得尤为重要。 就地性：顾名思义，原地排序通过在原数组上直接操作实现排序，无须借助额外的辅助数组，从而节省内存。 通常情况下，原地排序的数据搬运操作较少，运行速度也更快。 稳定性：稳定排序在完成排序后，相等元素在数组中的相对顺序不发生改变。 稳定排序是多级排序场景的必要条件。假设我们有一个存储学生信息的表格，第 1 列和第 2 列分别是姓名和 年龄。在这种情况下，非稳定排序可能导致输入数据的有序性丧失： 他数据结构和算法一样，没有一种排序算法能够同时满足所有这些条件。在实际应用中，我们需要根据 数据的特性来选择合适的排序算法。 ‧ 图 11‑19 对比了主流排序算法的效率、稳定性、就地性和自适应性等。 图 11‑19 排序算法对比 2. Q & A Q：排序算法稳定性在什么情况下是必需的？ 在现实中，我们有可能基于对象的某个属性进行排序。例如，学生有姓名和身高两个属性，我们希望实现一 个多级排序：先按照姓名进行排序，得到

对于大数据量情况，运行效率显得尤为重要。 就地性：顾名思义，「原地排序」通过在原数组上直接操作实现排序，无须借助额外的辅助数组，从而节省内 存。通常情况下，原地排序的数据搬运操作较少，运行速度也更快。 稳定性：「稳定排序」在完成排序后，相等元素在数组中的相对顺序不发生改变。 稳定排序是多级排序场景的必要条件。假设我们有一个存储学生信息的表格，第 1 列和第 2 列分别是姓名和 年龄。在这种情况下，「 条件。在实际应用中，我们需要 根据数据的特性来选择合适的排序算法。 ‧ 图 11‑19 对比了主流排序算法的效率、稳定性、就地性和自适应性等。 第 11 章 排序 hello‑algo.com 254 图 11‑19 排序算法对比 2. Q & A � 排序算法稳定性在什么情况下是必须的？ 在现实中，我们有可能是在对象的某个属性上进行排序。例如，学生有姓名和身高两个属性， 我们希望实现一个多级排序/

于大数据量的情况，运行效率显得尤为重要。 就地性：顾名思义，「原地排序」通过在原数组上直接操作实现排序，无须借助额外的辅助数组，从而节省内 存。通常情况下，原地排序的数据搬运操作较少，运行速度也更快。 稳定性：「稳定排序」在完成排序后，相等元素在数组中的相对顺序不发生改变。 稳定排序是多级排序场景的必要条件。假设我们有一个存储学生信息的表格，第 1 列和第 2 列分别是姓名和 年龄。在这种情况下，「 如其他数据结构和算法一样，没有一种排序算法能够同时满足所有这些条件。在实际应用中，我们需要 根据数据的特性来选择合适的排序算法。 ‧ 图 11‑19 对比了主流排序算法的效率、稳定性、就地性和自适应性等。 图 11‑19 排序算法对比 2. Q & A Q：排序算法稳定性在什么情况下是必需的？ 在现实中，我们有可能基于对象的某个属性进行排序。例如，学生有姓名和身高两个属性，我们希望实现一 个多级排序：先按照姓名进行排序，得到