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。这些无法通过库或工具解决好，因此Go也就应运而生 clone -u release https://code.google.com/p/go cd go/src ./all.bash 运行all.bash后出现"ALL TESTS PASSED"字样时才算安装成功。 上面是Unix风格的命令，Windows下的安装方式类似，只不过是运行all.bat，调用的编译器是MinGW的gcc。 然后设置几个环境变量， export GOROOT=$HOME/go beedb/ beedb.go util.go 从上面的结构我们可以很清晰的看到，bin目录下面存的是编译之后可执行的文件，pkg下面存放的是函数包，src下 面保存的是应用源代码 13 [1] Windows系统中环境变量的形式为%GOPATH%，本书主要使用Unix形式，Windows用户请自行替换。

“一本通俗易懂的資料結構與演算法入門書，引導讀者手腦並用地學習，強烈推薦演算法初學者閱讀！” ——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 案。從資料結構與演算法的角度看，這種方法本質上是“貪婪”演算法。 小到烹飪一道菜，大到星際航行，幾乎所有問題的解決都離不開演算法。計算機的出現使得我們能夠透過程 式設計將資料結構儲存在記憶體中，同時編寫程式碼呼叫 CPU 和 GPU 執行演算法。這樣一來，我們就能把 生活中的問題轉移到計算機上，以更高效的方式解決各種複雜問題。 Tip 如果你對資料結構、演算法、陣列和二分搜尋等概念仍感到一知半解，請繼續往下閱讀，本書將引導 各步驟都有確定的含義，在相同的輸入和執行條件下，輸出始終相同。 1.2.2 資料結構定義 資料結構（data structure）是組織和儲存資料的方式，涵蓋資料內容、資料之間關係和資料操作方法，它具 有以下設計目標。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 14 ‧ 空間佔用儘量少，以節省計算機記憶體。 ‧ 資料操作儘可能快速，涵蓋資料訪問、新增、刪除、更新等。 ‧ 提供簡潔的資料表示和邏輯資訊，以便演算法高效執行。

适合作为最先介绍的内容。然而，当我们讨论某个数据结构或算法的特点时，难以避免要分析其运行速度和 空间使用情况。 综上所述，建议你在深入学习数据结构与算法之前，先对复杂度分析建立初步的了解，以便能够完成简单算 法的复杂度分析。 2.2 迭代与递归 在数据结构与算法中，重复执行某个任务是很常见的，其与算法的复杂度密切相关。而要重复执行某个任务， 我们通常会选用两种基本的程序结构：迭代和递归。 2.2 根据以上方法，可以得到算法运行时间为 6? + 12 ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。 数组为数据分配了连续的内存块，无须额外的结构开销。 ‧ 支持随机访问: 数组允许在 ?(1) 时间内访问任何元素。 ‧ 缓存局部性: 当访问数组元素时，计算机不仅会加载它，还会缓存其周围的其他数据，从而借助高速缓 存来提升后续操作的执行速度。 连续空间存储是一把双刃剑，其存在以下缺点。 ‧ 插入与删除效率低: 当数组中元素较多时，插入与删除操作需要移动大量的元素。 ‧ 长度不可变: 数组在初始化后长度就固定

语言的主要特性与发展的环境和影响因素 - 19 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 因此，Go 语言是一门类型安全和内存安全的编程语言。虽然 Go 语言中仍有指针的存在，但并不允许进行指针运 算。 Go 语言的另一个目标是对于网络通信、并发和并行编程的极佳支持，从而更好地利用大量的分布式和多核的计算机， 这一点对于谷歌内部的使用来说就非常重要了。设计者通过 goroutine 这种轻量级线程的概念来实现这个目标，然 快很多， Go 大概只比它快 1.2 至 1.5 倍（详见引用 26）。 Go 和 Python 在一般开发的平均水平测试中，Go 要比 Python 3 快 25 倍左右，少占用三分之二的内 存，但比 Python 大概多写一倍的代码（详见引用 27）。 根据 Robert Hundt（2011 年 6 月，详见引用 28）的文章对 C++、Java、Go 和 Scala，以及 Go 开 return int(whole) 8. } 9. panic(fmt.Sprintf("%g is out of the int32 range", x)) 10. } 不过如果你实际存的数字超出你要转换到的类型的取值范围的话，则会引发 panic（第 13.2 节）。 问题 4.1 int 和 int64 是相同的类型吗？ Go 拥有以下复数类型： 1. complex64 (32

常量声明可以看作是增强型的C语言中的#define宏。 在编译阶段，所有的标识符 将被它们各自绑定的字面量所替代。 第7章：常量和变量 49 如果一个运算中的所有运算数都为常量，则此运算的结果也为常量。或者说，此运 算将在编译阶段就被估值。 下一篇文章将介绍Go中的常用运算符（第8章）。 一个例子： 1| package main 2| 3| const X = 3 4| const Y = X + 和C及C++语言一样，*除了可以当作乘号运算符，它也可以用做指针解引用运 算符； &除了可以当作位与运算符，它也可以用做取地址运算符。 后面的指 针（第15章）一文将详解内存地址和指针类型。 和Java不一样，Go支持无符号数，所以Go不需要无符号右移运算符>>>。 Go不支持幂运算符， 我们必须使用math标准库包中的Pow函数来进行幂运 算。 下一篇文章将详解包和包引入（第10章）。 清位运算符&^是Go中特有的一个运算符。 大于或等于 比较运算的结果总是一个类型不确定布尔值。 如果一个比较运算中的两个操作数都 为常量，则结果布尔值也为一个常量。 以后，如果我们说两个值可以比较，我们的意思是说这两个值可以用==或者!=运 算符来比较。 我们将在以后的文章中，我们将了解到某些类型的值是不能比较的。 注意，并非所有的实数在内存中都可以被精确地表示，所以比较两个浮点数或者复 数的结果并不是很可靠。 在编程中，我们常常比较两个浮点数的差值是否小于一个

适合作为最先介绍的内容。然而，当我们讨论某个数据结构或算法的特点时，难以避免要分析其运行速度和 空间使用情况。 综上所述，建议你在深入学习数据结构与算法之前，先对复杂度分析建立初步的了解，以便能够完成简单算 法的复杂度分析。 2.2 迭代与递归 在算法中，重复执行某个任务是很常见的，它与复杂度分析息息相关。因此，在介绍时间复杂度和空间复杂 度之前，我们先来了解如何在程序中实现重复执行任务，即两种基本的程序控制结构：迭代、递归。 根据以上方法，可以得到算法的运行时间为 (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 29 2.3.1 统计时间增长趋势 → 0000 0001 + 1000 0010 = 1000 0011 → −3 为了解决此问题，计算机引入了「反码 1’s complement」。如果我们先将原码转换为反码，并在反码下计 算 1 + (−2) ，最后将结果从反码转换回原码，则可得到正确结果 −1 。 第 3 章 数据结构 hello‑algo.com 57 1 + (−2) → 0000 0001 (原码) + 1000

fmt.Println(a) // 5 ns } } 2. 复杂度 hello‑algo.com 15 然而实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.2.2. 统计时间增长趋势 「时间复杂度分析」采取了一种不同的方法，其统计的不是算法 ‧ 查找表：当我们需要快速查找一个元素或者需要查找一个元素的对应关系时，可以使用数组作为查找 表。例如，我们有一个字符到其 ASCII 码的映射，可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存 放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数 节点本身。 与许多语言不同的是，在 Python 中数字也被包装为对象，列表中存储的不是数字本身，而是 对数字的引用。因此，我们会发现两个数组中的相同数字拥有同一个 id ，并且这些数字的内 存地址是无需连续的。 70 5. 栈与队列 5.1. 栈 「栈 Stack」是一种遵循先入后出（First In, Last Out）原则的线性数据结构。 我们可以将栈类比为桌面上的一摞盘子，

时间复杂度也存在一定的局限性。比如，虽然算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的 差别。再比如，虽然算法 B 比 C 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 数 loop()，在循环中调用了 ? 次 function() ，每轮中的 function() 都返回并释放了栈帧空间，因此空间复杂度仍为 ?(1) 。而递归函数 recur() 在运行中会同时存 在 ? 个未返回的 recur() ，从而使用 ?(?) 的栈帧空间。 func function() int { // do something return 0 } /* 循环 O(1) 空间复杂度的常见类型 � 部分示例代码需要一些前置知识，包括数组、链表、二叉树、递归算法等。如果遇到看不懂的 地方无需担心，可以在学习完后面章节后再来复习，现阶段先聚焦在理解空间复杂度含义和推 算方法上。 常数阶 ?(1) 常数阶常见于数量与输入数据大小 ? 无关的常量、变量、对象。 需要注意的是，在循环中初始化变量或调用函数而占用的内存，在进入下一循环后就会被释放，即不会累积占 用空间，空间复杂度仍为

MemoryTile g o la n g 语 言 专 用 、 高 效 适 合 专 用 的 特 殊 场 景 MsgPack 通 用 、 跨 语 言 、 跨 架 构 适 合 协 议 、 传 输 、 存 储 MemoryTile序列化性能提升超2倍 MemoryTile反序列化性能提升近10倍 基于MemoryTile的映射，特殊场景反序列化性能提升近600倍 主动式内存缓存框架 第三部分 链路优化 优化 协议 编码 空值剔除 数据存储、数据传输 带宽减少40% 2GB -> 1.2GB MaxwellConsumer 03. 通过golang接口的方式，实现业务与框架代码分离 DataManager 04. 工程化的通用数据管理器，提供正排、倒排等丰富的查询模式 数据存储 倒排更新过程  冷热数据交换后，DataManager中 部分数据可能交换到远端存储 最小化依赖故障时，对业务服务造成的影响 核心业务数据都缓存在本机内存中 依赖出现故障，我们的服务依然坚挺 框架优势 03. 主动式内存缓存框架，增加研发效率，为业务赋能  业务代码与框架代码分离，聚焦业务开发  缓存接入成本低，无需关注内部的管理，开箱即用  提供灵活的查询、过滤、排序、分页等接口，为查询业务赋能  开发者无需关注缓存与数据库的数据一致性，框架层面有保障 

时间复杂度也存在一定的局限性。比如，虽然算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的 差别。再比如，虽然算法 B 比 C 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 数 loop()，在循环中调用了 ? 次 function() ，每轮中的 function() 都返回并释放了栈帧空间，因此空间复杂度仍为 ?(1) 。而递归函数 recur() 在运行中会同时存 在 ? 个未返回的 recur() ，从而使用 ?(?) 的栈帧空间。 func function() int { // do something return 0 } /* 循环 O(1) 空间复杂度的常见类型 � 部分示例代码需要一些前置知识，包括数组、链表、二叉树、递归算法等。如果遇到看不懂的 地方无需担心，可以在学习完后面章节后再来复习，现阶段先聚焦在理解空间复杂度含义和推 算方法上。 常数阶 ?(1) 常数阶常见于数量与输入数据大小 ? 无关的常量、变量、对象。 需要注意的是，在循环中初始化变量或调用函数而占用的内存，在进入下一循环后就会被释放，即不会累积占 用空间，空间复杂度仍为