效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度，网络， 存储，容器运行时接口来提供基础设施；通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工，各领域进一步提升规模化和专业化，全面达到成本，效率，稳定性的优化。 4 6 7 员工进入公司需要验证是一个策略，人脸识别是机制； • 从杭州到上海是策略，坐火车是机制； • 接口是策略，实现是机制； • 声明是策略，过程是机制； • 策略面向外部交互，机制面向内部实现； • 策略追求开放标准，机制追求稳定可复用； • 策略与机制要分离； • 策略与机制随着层次的变化而变化； 应用管理的策略与机制 应用 版本 工作负载 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 definitionRef: name: scaledobjects.keda.k8s.io 能力定义 • 工作负载 • 运维特征 • 作用域 组件 应用配置 = 组件+运维特征+作用域 简单开放 标准可扩展 可组合 可发现 https://github.com/oam-dev/spec EDAS的平台构建机制-KubeVela https://github.com/oam-dev/kubevela

均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。 在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，因此我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义上讲，这 种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?( 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 实际上，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。记一个 32 比特长度的二进制数为： ?31?30?29 … ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 位，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 位，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 254} (1 + N) =(1 + 23 ∑ ?=1 ?23−?2−?) ⊂ [1, 2 − 2−23] 第 3 章 数据结构 hello‑algo.com 59 图 3‑5 IEEE 754 标准下的 float 的计算示例 观察图 3‑5 ，给定一个示例数据 S = 0 ，E = 124 ，N = 2−2 + 2−3 = 0.375 ，则有： val = (−1)0 × 2124−127

均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。 在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，因此我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义 上讲，这种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 实际上，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。记一个 32 比特长度的二进制数为： ?31?30?29 … ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 位，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 位，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 254} (1 + N) =(1 + 23 ∑ ?=1 ?23−?2−?) ⊂ [1, 2 − 2−23] 第 3 章 数据结构 hello‑algo.com 59 图 3‑5 IEEE 754 标准下的 float 的计算示例 观察图 3‑5 ，给定一个示例数据 S = 0 ，E = 124 ，N = 2−2 + 2−3 = 0.375 ，则有： val = (−1)0 × 2124−127

均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。 在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，因此我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义上讲，这 种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?( 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 实际上，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。记一个 32 比特长度的二进制数为： ?31?30?29 … ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 位，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 位，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 N ：占 (1 + N) =(1 + 23 ∑ ?=1 ?23−?2−?) ⊂ [1, 2 − 2−23] 第 3 章 数据结构 www.hello‑algo.com 59 图 3‑5 IEEE 754 标准下的 float 的计算示例 观察图 3‑5 ，给定一个示例数据 S = 0 ，E = 124 ，N = 2−2 + 2−3 = 0.375 ，则有： val = (−1)0 × 2124−127

‧ 时间效率，即算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率，即算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。掌握评估算法效率的方法则至关重要，因为 只有了解评价标准，我们才能进行算法之间的对比分析，从而指导算法设计与优化过程。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的 2) = Θ(?) 。 但在实际应用中，尤其是较为复杂的算法，计算平均时间复杂度比较困难，因为很难简便地分析出在数据分 布下的整体数学期望。在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 2. 复杂度 hello‑algo.com 28 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，我们常常使用它来表示「平均复杂度」，但从严格意义上看， 这种做法并不规 float 的取值范围远大于 int ？这非 常反直觉，因为按理说 float 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 实际上，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下 部分构成： ‧ 符号位 S ：占 1 bit 。 ‧ 指数位 E ：占 8 bits 。 ‧ 分数位 N ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储。

均时间复杂度为 Θ(?/2) = Θ(?) 。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往是比较困难的，因为很难分析出在数据分布下的整体数学 期望。在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义上看， 这种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 实际上，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。记一个 32‑bit 长度的二进制数为： ?31?30?29 … ?2?1?0 根据 IEEE 754 标准，32‑bit 长度的 float 由以下三个部分构成。 ‧ 符号位 S ：占 1 bit ，对应 ?31 。 ‧ 指数位 E ：占 8 bits ，对应 ?30?29 … ?23 。 ‧ 分数位 254} (1 + N) =(1 + 23 ∑ ?=1 ?23−?2−?) ⊂ [1, 2 − 2−23] 第 3 章 数据结构 hello‑algo.com 57 图 3‑5 IEEE 754 标准下的 float 的计算示例 观察图 3‑5 ，给定一个示例数据 S = 0 ，E = 124 ，N = 2−2 + 2−3 = 0.375 ，则有： val = (−1)0 × 2124−127

2) = Θ(?) 。 但在实际应用中，尤其是较为复杂的算法，计算平均时间复杂度比较困难，因为很难简便地分析出在数据分布 下的整体数学期望。这种情况下，我们一般使用最差时间复杂度来作为算法效率的评判标准。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 27 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 实际中我们经常使用「大 ? 符号」来表示「平均复杂度」，这样严格意义上来说是不规范的。这 可能是因为 bytes ，但为什么 float 的取值范围远大于 int ？按说 float 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 其实，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。IEEE 754 标准规定，32‑bit 长度的 float 由以下部分构 成： ‧ 符号位 S ：占 1 bit ； ‧ 指数位 E ：占 8 bits ； ‧ 分数位 N ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储； + N) =(1 + 23 ∑ ?=1 ?23−?2−?) ⊂ [1, 2 − 2−23] 3. 数据结构简介 hello‑algo.com 40 Figure 3‑1. IEEE 754 标准下的 float 表示方式 以上图为例，S = 0 ，E = 124 ，N = 2−2 + 2−3 = 0.375 ，易得 val = (−1)0 × 2124−127 × (1 + 0.375)

2) = Θ(?) 。 但在实际应用中，尤其是较为复杂的算法，计算平均时间复杂度比较困难，因为很难简便地分析出在数据分布 下的整体数学期望。这种情况下，我们一般使用最差时间复杂度来作为算法效率的评判标准。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 27 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 实际中我们经常使用「大 ? 符号」来表示「平均复杂度」，这样严格意义上来说是不规范的。这 可能是因为 bytes ，但为什么 float 的取值范围远大于 int ？按说 float 需要表示小数，取值范围应该变小才对。 其实，这是因为浮点数 float 采用了不同的表示方式。IEEE 754 标准规定，32‑bit 长度的 float 由以下部分构 成： ‧ 符号位 S ：占 1 bit ； ‧ 指数位 E ：占 8 bits ； ‧ 分数位 N ：占 24 bits ，其中 23 位显式存储； + N) =(1 + 23 ∑ ?=1 ?23−?2−?) ⊂ [1, 2 − 2−23] 3. 数据结构简介 hello‑algo.com 40 Figure 3‑1. IEEE 754 标准下的 float 表示方式 以上图为例，S = 0 ，E = 124 ，N = 2−2 + 2−3 = 0.375 ，易得 val = (−1)0 × 2124−127 × (1 + 0.375)

Go的三种安装方式 Go的三种安装方式 Go有多种安装方式，你可以选择自己喜欢的。这里我们介绍三种最常见的安装方式： Go源码安装：这是一种标准的软件安装方式。对于经常使用Unix类系统的用户，尤其对于开发者来说，从源 码安装是最方便而熟悉的。 Go标准包安装：Go提供了方便的安装包，支持Windows、Linux、Mac等系统。这种方式适合初学者，可根据自 己的系统位数下载好相应的安装包，一路next就可以轻松安装了。 源码安装之后执行Go命令的图 如果出现Go的Usage信息，那么说明Go已经安装成功了；如果出现该命令不存在，那么可以检查一下自己的PATH环境 变中是否包含了Go的安装目录。 Go标准包安装 Go标准包安装 Go提供了每个平台打好包的一键安装，这些包默认会安装到如下目录：/usr/local/go (Windows系统：c:\Go)，当然 你可以改变他们的安装位置，但是改变之后你必须在你的环境变量中设置如下信息： 译文件都是和系统相关的， 但是对于源码管理来说没必要 go fmt go fmt 有过C/C++经验的读者会知道,一些人经常为代码采取K&R风格还是ANSI风格而争论不休。在go中，代码则有标准的风 格。由于之前已经有的一些习惯或其它的原因我们常将代码写成ANSI风格或者其它更合适自己的格式，这将为人们在 阅读别人的代码时添加不必要的负担，所以go强制了代码格式（比如左大括号必须放在行尾），不按照此格式的代码

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