Go完全是垃圾回收型的语言，并为并发执行与通信提供了基本的支持。 按照其设计，Go打算为多核机器上系统软件的构造提供一种方法。 Go是一种编译型语言，它结合了解释型语言的游刃有余，动态类型语言的开发效率，以及静态类型的安全性。它也打 算成为现代的，支持网络与多核计算的语言。要满足这些目标，需要解决一些语言上的问题：一个富有表达能力但轻 量级的类型系统，并发与垃圾回收机制，严格的依赖规范等等。这些无 哥们儿，这个哥们儿二话没说，拍着胸脯告诉你，甭急，我替你查(此处完成了一次递归查询，即，问询者的角色更 替)。然后他拿着照片问了学院大四学长，学长告诉他，这姑娘是xx系的；然后这哥们儿马不停蹄又问了xx系的办公 室主任助理同学，助理同学说是xx系yy班的，然后很仗义的哥们儿去xx系yy班的班长那里取到了该女孩儿电话。(此 处完成若干次迭代查询，即，问询者角色不变，但反复更替问询对象)最后，他把号码交到了你手里。完成整个查询 false } 对于性能要求很高的用户来说，这是一个老生常谈的问题了，他们认为应该尽量避免使用正则表达式，因为使用正则 表达式的速度会比较慢。但是在目前机器性能那么强劲的情况下，对于这种简单的正则表达式效率和类型转换函数是 没有什么差别的。如果你对正则表达式很熟悉，而且你在其它语言中也在使用它，那么在Go里面使用正则表达式将是 一个便利的方式。 Go实现的正则是RE2，所有的字符都是UTF-8编码的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . 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 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . 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 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . 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 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 第 2 章 复杂度分析 16 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 迭代与递归 . . . 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 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助，包括但不限于： 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，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . 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 空效率、实现方法、示例题目等。 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”是最大的困扰点，但这是很正常的，请不要担心。学习中

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度 13 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2. 时间复杂度 . . . . 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 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，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 複雜度分析 17 2.1 演算法效率評估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代與遞迴 . . . . 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 本書在開源社群眾多貢獻者的共同努力下不斷完善。 0.2.5 演算法學習路線 從總體上看，我們可以將學習資料結構與演算法的過程劃分為三個階段。 1. 階段一：演算法入門。我們需要熟悉各種資料結構的特點和用法，學習不同演算法的原理、流程、用途 和效率等方面的內容。 2. 階段二：刷演算法題。建議從熱門題目開刷，先積累至少 100 道題目，熟悉主流的演算法問題。初次刷 題時，“知識遺忘”可能是一個挑戰，但請放心，這是很正常的。我們可以按照“艾賓浩斯遺忘曲線”來

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . 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 空效率、实现方法、示例题目等。 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”是最大的困扰点，但这是很正常的，请不要担心。学习中

设计实现 01 性能亮点 02 高级特性 03 展望未来 04 优化方向 优化 Buffer 设计(zerocopy) 优化调度效率(poller) 优化方向 优化 Buffer 设计(zerocopy) 优化调度效率(poller) 优化调度效率 – TP99 分析 gopool go func() { events := make([]event, 128) for handle cost = ∑(read) + handle 优化调度效率 – 吞吐分析 gopool go handle() add ... go handle() add read(i=n-1) go handle() add poller CPU 0 CPU 1 read(i=0) 优化调度效率 – 优化系统调用 将 Syscall 改为 RawSyscall Syscall Syscall 执行逻辑相当于 1. enter_runtime 2. raw_syscall 3. exit_runtime 改前 ⬆️ 改后 ⬇️ 优化调度效率 – 调度分析 go func() { events := make([]event, 128) for { n, _ := epoll_wait(epoll_fd, events, msec)