的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 事實上，在電腦問世之前，演算法和資料結構就已經存在於世界的各個角落。早期的演算法相對簡單，例如 古代的計數方法與工具製作步驟等。隨著文明的進步，演算法逐漸變得更加精細和複雜。從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。 同樣，資料結構無處不在：大到社會網絡，小到地鐵路線， 就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結構的核心概念，並能 夠透過程式設計來實現它們。在此基礎上，本書致力於揭示演算法在複雜世界中的生動體現，展現演算法之 美。希望本書能夠幫助到你！ i 目 錄 第 0 章 前言 1 小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 複雜度分析 17 2.1 演算法效率評估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和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。

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和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。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3. 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.4. 权衡时间与空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.3. 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.4. 权衡时间与空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 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

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 一起参与创作。 � 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和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。

小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 第 2 章 复杂度分析 16 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.3 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.4 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。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、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。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度 13 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2. 时间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.3. 空间复杂度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 若您是算法大神，我们期待收到您的宝贵建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容包括： ‧ 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。

- 引入推荐系统 系统思考——如何评判方案的好坏？ 需要定义几个维度来评判一个方案的好坏 - 响应性能： 获取事件到输出策略的延迟 - 服务器成本： 每服务千人成本越低越好 - 运营简易度： 设计新运营策略的难度 - 开发迭代： 如需开发介入，那么功能迭代的速度 - 可解释性： 理由是否能否说服玩家遵从建议 - 对用户价值： 提升玩家体验 / 吃鸡率的帮助有多大 推荐系统接入——系统架构 模仿大多数玩家的选择 - 实现方法： - 为玩家生成 [0, 1] 特征向量 - 聚类统计，存入 Faiss - 实时 Faiss 匹配召回 - 问题： - 特征过多（600多维），无法分析 - 聚类结果趋同 方案探索——关键帧 / 路径推荐 模仿某一个玩家的选择 - 专利：《一种在实时游戏对局中，模仿历史胜利玩家打法，并对当前玩家进行打法推荐的方案》 - 发明点：序列截断、偏移算法、帧前进、…… - Token 清洗：事件翻译和 token 计算 - 推荐系统：策略召回和推荐 - 数据分析：离线策略挖掘和模型训练 - 管理平台：开发、运营、运维辅助 实现方案——Token 清洗 Token 清洗服务完整流程 - 挑战：150+类 token，如何高内聚，降低 token 计算逻辑复杂度 - 方案：Token 计算插件化 - 技术选型： - 对比：Lua vs Go 二进制——开发灵活

Golang在BFE的应用 百度运维部 陶春华 taochunhua@baidu.com 2016年4月 个人简介 • 陶春华，运维部，Baidu Front End团队 –2010年，天津大学，计算机专业博士 • 2013年7月，加入百度 –使用GO开发的项目 • 7层流量代理GO-BFE • 应用层防火墙WAF • 百度GOLANG委员会成员 内容提要 • 后台程序开发的需求和难点 Event(编程难度) • 开发效率 –语言的描述效率：代码量 –语言的简洁、易用 –库支持 后台程序开发的需求(2) • 大型程序的组织 –数据封装能力 –Namespace • 可测试能力 –单测，覆盖度测量 • 错误检查能力 –编译 –程序异常的trouble shooting 后台程序开发的需求(3) • 上线和运维 –对运行环境的依赖 –对库（动态库）的依赖 后台程序编程的难点 • –可编译为独立可执行程序 BFE(Baidu Front End) • 百度统一前端 –七层流量接入平台 BFE(Baidu Front End) • 主要服务 • 接入转发 • 防攻击、流量调度、数据分析 • 业务现状 • 覆盖大部分重要产品 • 日请求量千亿级别 接入与转发 防攻击 流量调度 数据分析 BFE 为什么重写BFE • 现存问题 –修改成本高 • 事件驱动的编程模型：编码和调试难度大