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0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。参照附录教程，如果已有可直接跳过。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，本地解压即可。 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将处于主导作用， 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子，其中有一些夸张的值，是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时，这些常数都是“浮云”。 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?(?) 2?2 + 3? + 2 ?(?2) } 「遍历数组」和「遍历链表」等操作，时间复杂度都为 ?(?) ，其中 ? 为数组或链表的长度。 � 数据大小 ? 是根据输入数据的类型来确定的。比如，在上述示例中，我们直接将 ? 看作输入数 据大小；以下遍历数组示例中，数据大小 ? 为数组的长度。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 20 // === File: time_complexity.go === /* 线性阶（遍历数组）

0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。参照附录教程，如果已有可直接跳过。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然，你也可以点击“Download ZIP”直接下载代码压缩包，本地解压即可。 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将处于主导作用， 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子，其中有一些夸张的值，是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时，这些常数都是“浮云”。 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?(?) 2?2 + 3? + 2 ?(?2) } 「遍历数组」和「遍历链表」等操作，时间复杂度都为 ?(?) ，其中 ? 为数组或链表的长度。 � 数据大小 ? 是根据输入数据的类型来确定的。比如，在上述示例中，我们直接将 ? 看作输入数 据大小；以下遍历数组示例中，数据大小 ? 为数组的长度。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 20 // === File: time_complexity.go === /* 线性阶（遍历数组）

（广义区块链） 交易指的是导致底层 数据状态发生变化的 一次操作请求，如一 笔转账交易 将一段时间内发生的 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连，组成一种块链式数 据结构，即“区块链” 一词的由来 多参与方各自部署，互 联互通，每个区块链节 点均会保存相同的链式 数据，通过冗余存储的 方式使数据难以被篡改 区块链技术定义 9 趣链科技 版权所有 扩展⼦链提供存证、互通等能⼒ 共识节点 ⾮共识节点 轻节点 轻客户端 共识节点 节点数量有限，参与交易的共识，存储全 量数据，节点间采⽤GRPC全连接⽅式互联 ⾮共识节点 节点数量较多，不参与共识，存储全量数 据，节点间使⽤gossip协议同步数据 轻节点 节点数量较多，存储部分数据， ⽤于交易的证明验证 轻客户端 节点数量较多，⼀般为物联⽹终端 设备，主要进⾏数据的可信采集 「多��异构并⾏区��架构模型」 1.提⾼数据处理效率 2.提升终端异构性能⼒ 3.提供实时计算与验证服务 4.解决数据真实性“第⼀公⾥” 问题 ⾯向海量节点⼤规模应⽤场景， ⽀持1000+节点的⽣产级联盟链⽹络， 可以实现数⼗万个多类型区块链⽹络节点分层部署 技术简介 技 术 特 性 区块链平台关键技术-大规模组网模型 18 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 18 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 18

Stroustrup 做了让 C++ 兼容 C 语言以能够让其编译 C 程序这个正确的决定。我们当时需要 C++ 的出 现。” “之后我们学到了更多。我们毫无疑问地接受了垃圾回收，异常处理和虚拟机这些当年人们认为只有疯子 才会想的东西。C++ 的复杂程度（新版的 C++ 甚至更加复杂）极大了影响了软件开发的高效性，这使得 它再也不再适合这个时代。人们不再像过往那样认同在 C++ 中兼容使用 20% 兼 职项目，即相关员工利用 20% 的空余时间来参与 Go 语言的研发工作。该项目的三位领导者均是著名的 IT 工程师：Robert Griesemer，参与开发 Java HotSpot 虚拟机；Rob Pike，Go 语言项目总负责人，贝 尔实验室 Unix 团队成员，参与的项目包括 Plan 9，Inferno 操作系统和 Limbo 编程语言；Ken Thompson，贝尔实验室 由于内存问题（通常称为内存泄漏）长期以来一直伴随着 C++ 的开发者们，Go 语言的设计者们认为内存 管理不应该是开发人员所需要考虑的问题。因此尽管 Go 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依 旧运行在某种意义上的虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收（使用了一个简单的标记-清除算法）。 尽管垃圾回收并不容易实现，但考虑这将是未来并发应用程序发展的一个重要组成部分，Go 语言的设计 者们还是完成了这项艰难的任务。

幸 Stroustrup 做了让 C++ 兼容 C 语言以能够让其编译 C 程序这 个正确的决定。我们当时需要 C++ 的出现。” “之后我们学到了更多。我们毫无疑问地接受了垃圾回收，异常处理和虚拟机这些当年人们认为只有疯子才会想的东 西。C++ 的复杂程度（新版的 C++ 甚至更加复杂）极大的影响了软件开发的高效性，这使得它再也不再适合这个时 代。人们不再像过往那样认同在 C++ 中兼容使用 20% 兼职项 目，即相关员工利用 20% 的空余时间来参与 Go 语言的研发工作。该项目的三位领导者均是著名的 IT 工程师： Robert Griesemer，参与开发 Java HotSpot 虚拟机；Rob Pike，Go 语言项目总负责人，贝尔实验室 Unix 团队成员，参与的项目包括 Plan 9，Inferno 操作系统和 Limbo 编程语言；Ken Thompson，贝尔实验室 由于内存问题（通常称为内存泄漏）长期以来一直伴随着 C++ 的开发者们，Go 语言的设计者们认为内存管理不应该 是开发人员所需要考虑的问题。因此尽管 Go 语言像其它静态语言一样执行本地代码，但它依旧运行在某种意义上的 虚拟机，以此来实现高效快速的垃圾回收（使用了一个简单的标记-清除算法）。 尽管垃圾回收并不容易实现，但考虑这将是未来并发应用程序发展的一个重要组成部分，Go 语言的设计者们还是完成 了这项艰难的任务。

runtime.rt0_go argc argv 处 理 全 局 m0 g0 初 始 化 m0: Go 程序启动后创建的第⼀个线程； 获 取 CPU 核 ⼼ 数 初 始 化 内 置 数 据 结 构 开 始 执 ⾏ ⽤ 户 main 函 数 从这⾥开始 进⼊调度循环 GMP 的本质 第⼆部分 G、M、P 的本质 G：goroutine，⼀个计算任务。由需要执⾏的代码和其上下⽂组成，上下⽂ 包括：当前代码位置，栈顶、栈底地址，状态等。 M：machine，系统线程，执⾏实体，想要在 CPU 上执⾏代码，必须有线 程，与 C 语⾔中的线程相同，通过系统调⽤ clone 来创建。 P：processor，虚拟处理器，M 必须获得 P 才能执⾏代码，否则必须陷⼊休 眠(后台监控线程除外)，你也可以将其理解为⼀种 token，有这个 token，才 有在物理 CPU 核⼼上执⾏的权⼒。 G、P、M 的全局⼤图

。与仅阅读 代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。 Figure 0‑3. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。请参照附录教程进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然，你也可以点击“Download 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用， 其他项的影响都可以被忽略。 以下表格展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 ? 趋于无穷大 时，这些常数变得无足轻重。 2. 复杂度 hello‑algo.com 19 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 暂存空间可以进一步划分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统在每次调用函数时都会在栈顶部创建一个栈帧，函 数返回后，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中通常忽略不计。 因此，在分析一段程序的空间复杂度时，我们一般统计 暂存数据、输出数据、栈帧空间 三部分。 Figure

Close() ... // process file data 惊喜6：功能内聚 • 用组合实现继承(包括虚拟继承) type Foo struct { // 继承 Base ... } type Foo struct { // 虚拟继承 *Base ... } • 直达问题的本质，清晰易懂 惊喜7：消除了堆与栈的边界 有更低的学习门槛 • 形式上比 Go 更像脚本，有更低的学习门槛（和 Python 相当） • 更简洁的数学运算上的语法支持（相比 Go） • 当前 Go+ 已经拥有 3 个种子用户（13-14岁） • 有理数 • Map • Slice • List comprehension • For range 双引擎：既可静态编译，也可解析执行 • 既支持静态编译为可执行文件来执行，也支持编译成字节码方式

与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录教程进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git 当然，你也可以在图 0‑4 所示的位置，点击“Download 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用， 其他项的影响都可以被忽略。 表 2‑1 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 ? 趋于无穷大时， 这些常数变得无足轻重。 表 2‑1 不同操作数量对应的时间复杂度 操作数量 ?(?) 时间复杂度 ?(?(?)) 100000 ?(1) 3? + 2 ?( 循环次数与数组长度成正比 for range nums { count++ } return count } 值得注意的是，输入数据大小 ? 需根据输入数据的类型来具体确定。比如在第一个示例中，变量 ? 为输入数 据大小；在第二个示例中，数组长度 ? 为数据大小。 3. 平方阶 ?(?2) 平方阶的操作数量相对于输入数据大小 ? 以平方级别增长。平方阶通常出现在嵌套循环中，外层循环和内层 循环都为 ?(