10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：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。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 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。最直接的方法 是找一台 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。 接下来将子问题继续分解为更小的子问题，直到基本情况时停止（基本情况的解是已知的）。 以上述求和函数为例，设问题 ?(?) = 1 + 2 + ⋯ + ? 。 ‧ 迭代：在循环中模拟求和过程，从 1 遍历到 ? ，每轮执行求和操作，即可求得 ?(?) 。 ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1)

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：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。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 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。最直接的方法 是找一台 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。 接下来将子问题继续分解为更小的子问题，直到基本情况时停止（基本情况的解是已知的）。 以上述求和函数为例，设问题 ?(?) = 1 + 2 + ⋯ + ? 。 ‧ 迭代：在循环中模拟求和过程，从 1 遍历到 ? ，每轮执行求和操作，即可求得 ?(?) 。 ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1)

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 10.5 重识搜索算法 . . . 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：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。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样我们才能将各种算法进行对比，从而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 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。最直接的方法 是找一台 递归：“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题，这些子问题和原问题具有相同的形式。 接下来将子问题继续分解为更小的子问题，直到基本情况时停止（基本情况的解是已知的）。 以上述的求和函数为例，设问题 ?(?) = 1 + 2 + ⋯ + ? 。 ‧ 迭代：在循环中模拟求和过程，从 1 遍历到 ? ，每轮执行求和操作，即可求得 ?(?) 。 ‧ 递归：将问题分解为子问题 ?(?) = ?+?(?−1)

如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； 时间效率，即算法的运行速度的快慢。 ‧ 空间效率，即算法占用的内存空间大小。 数据结构与算法追求“运行速度快、占用内存少”，而如何去评价算法效率则是非常重要的问题，因为只有知 道如何评价算法，才能去做算法之间的对比分析，以及优化算法设计。 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 ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机， ，即对应字符串长度为 log10 ? ，因 此空间复杂度为 ?(log10 ?) = ?(log ?) 。 2.4. 权衡时间与空间 理想情况下，我们希望算法的时间复杂度和空间复杂度都能够达到最优，而实际上，同时优化时间复杂度和空 间复杂度是非常困难的。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 34 降低时间复杂度，往往是以提升空间复杂度为代价的，反之亦然。我们把牺牲内存空间来提升算法运行速度的

start 和 npm run test ，这 样你就可以在预览的同时进行测试。 在使用 npm run start 运行工程的时候，我们并没有生成一个优化过的版本。 通常我们想给用户一 个运行的尽可能快并在体积上尽可能小的代码。 像压缩这样的优化方法可以做到这一点，但是总是要 耗费更多的时间。 我们把这样的构建版本称做“生产环境”版本（与开发版本相对）。 要执行生产环境的构建，可以运行如下命令： 要执行生产环境的构建，可以运行如下命令： 运行工程 测试工程 生成生产环境的构建版本 React - 60 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 1. npm run build 这会相应地创建优化过的JS和CSS文件， ./build/static/js 和 ./build/static/css 。 大多数情况下你不需要生成生产环境的构建版本， 但它可以帮助你衡量应用最终版本的体积大小。 组件的行为 编写测试。 默认地，我们的应用包含了一个叫做jsdom的库，它允许我们模拟DOM以及在非浏览器的环 境下测试运行时的行为。 Enzyme与此类似，但是是基于jsdom的，并且方便我们查询组件。 让我们把它安装为开发依赖项。 1. npm install -D enzyme @types/enzyme enzyme-adapter-react-16 @types/enzyme-

User"; document.body.innerHTML = greeter(user); 类型注解 TypeScript里的类型注解是一种轻量级的为函数或变量添加约束的方式。 在这个例 子里，我们希望 greeter 函数接收一个字符串参数。 然后尝试把 greeter 的调 用改成传入一个数组： function greeter(person: string) { return start 运行工程的时候，我们并没有生成一个优化过的版本。 通 常我们想给用户一个运行的尽可能快并在体积上尽可能小的代码。 像压缩这样的优 化方法可以做到这一点，但是总是要耗费更多的时间。 我们把这样的构建版本称 做“生产环境”版本（与开发版本相对）。 要执行生产环境的构建，可以运行如下命令： npm run build 这会相应地创建优化过的JS和CSS文 件， ./build/static/js 了针对组件的行为编写测试。 默认地，我们的应用包含了一个叫做jsdom的库，它 允许我们模拟DOM以及在非浏览器的环境下测试运行时的行为。 Enzyme与此类 似，但是是基于jsdom的，并且方便我们查询组件。 让我们把它安装为开发依赖项。 TypeScript Handbook（中文版） 75 React npm install -D enzyme @types/enzyme react-addons-test-utils

遞迴：“自上而下”地解決問題。將原問題分解為更小的子問題，這些子問題和原問題具有相同的形式。 接下來將子問題繼續分解為更小的子問題，直到基本情況時停止（基本情況的解是已知的）。 以上述求和函式為例，設問題 ?(?) = 1 + 2 + ⋯ + ? 。 ‧ 迭代：在迴圈中模擬求和過程，從 1 走訪到 ? ，每輪執行求和操作，即可求得 ?(?) 。 ‧ 遞迴：將問題分解為子問題 ?(?) = ?+?(?−1) 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適用於子問題分解，如樹、圖、分治、回溯等，程式碼結構簡潔、 清晰 Tip 如果感覺以下內容理解困難，可以在讀完“堆疊”章節後再來複習。 那麼，迭代和遞迴具有什麼內在關聯呢？以上述遞迴函式為例，求和操作在遞迴的“迴”階段進行。這意味 串列容量 private _size: number = 0; // 串列長度（當前元素數量） private extendRatio: number = 2; // 每次串列擴容的倍數 /* 建構子 */ constructor() { this.arr = new Array(this._capacity); } /* 獲取串列長度（當前元素數量）*/ public size(): number

BFF 场景，⽽而淘宝有不不少全栈场景 除了了明确意义的 controller service 承载了了太多的职能。 TS 场景不不同 Egg 解决的是 BFF 场景，⽽而淘宝有不不少全栈场景 ⼦子⽬目录缺乏⽀支持 TS 体验不不同 我们希望引⼊入 TypeScript 原⽣生的体验 TS ├── src │ ├── app.ts │ ├── app.js │ ├── app

●渐进定型: Flow Type CoffeeScript ●纯语法糖，动态类型 ●上手简单 ●工具不良 ●与新标准有冲突 BuckleScript ●脱胎于OCaml ●类型系统强大 ●编译高度优化 ●语义语法疏远，上手难* Flow Type ●JS+类型标注 ●工具相对完善 ●上手容易 ●与TS设计相似* 比较 类型系统 难度 工具链 CoffeeScript 动态 低 差 BuckleScript