|| { panic!("oh no!"); }); println!("{result:?}"); } • 捕获异常；请勿尝试使用 catch_unwind 实现异常！ • 如果服务器需要持续运行（即使是在请求发生崩溃的情况下），此方法十分有用。 • 如果您在 Cargo.toml 中设置了 panic = 'abort'，此方法不会生效。 29.2 尝试运算符 Runtime errors crate 自动执行此操作，但目前仍由您负责执行，就像对待任何其他第 三方依赖项一样。 46.10 练习 将 uwuify 添加到 Chromium，以停用 crate 的默认功能。假设该 crate 会交付 Chromium 时被使用， 但不会用于处理不可信的输入内容。 （在下一个练习中，我们将使用 Chromium 中的 uwuify；但您也可以跳过这一步，现在就开始此操作。 或者，您可以创建一个使用 精灵版 Chromium，交付给他们。 要求是将 Chromium 的所有界面字符串翻译为精灵语。 由于时间紧迫，无法等待准确的翻译。但幸运的是，精灵语与英语非常接近，然后我们发现有一个 Rust crate 可以执行此翻译任务。 事实上，您已经在上一个练习中导入了该 crate。 （显然，对 Chrome 进行准确恰当的翻译，需要做到极度细致和全力以赴。请勿交付此产品！） 步骤 修改

围绕现代应用程序交付以及使用 OCI 镜像对配置和策略进 行编码和统一 2. 组织应用程序资源，并在整个交付过程中通过身份确保安 全 3.为 Kubernetes 和云精简应用交付工作流，并提供开发友 好的体验 基于 Platform as Code （平台服务即代码）理念，研发者 可以用统一的组织和操作界面定义应用交付生命周期，充分 利用Kubernetes和云的混合能力，通过端到端的交付工作 流程，真正实现集中定义、随处交付。 流程，真正实现集中定义、随处交付。 KusionStack 架构 • KCL：面向应用研发者的 配置策略专用高级编程语 言，及其协议组，工具链及 IDE 插件 • Kusion：运维引擎、工具 链、服务层，IDE 工作空间 及社区技术集成套件 • Konfig：应用配置及基础 模型共享仓库，及面向 GitOps 工作流程（如 GitHub Actions）的自定义 CI 套件 KusionStack

target(s) in 0.32 secs 为什么你会不需要可执行文件呢？通常 cargo check 要比 cargo build 快得多，因为它省略了 生成可执行文件的步骤。如果你在编写代码时持续的进行检查，cargo check 可以让你快速了 解现在的代码能不能正常通过编译！为此很多 Rustaceans 编写代码时定期运行 cargo check 确保它们可以编译。当准备好使用可执行文件时才运行 部分详细讨论这个概念。下面的例子展示了如何在变量名前使用 mut 来使一个变量 可变： let apples = 5; // 不可变 let mut bananas = 5; // 可变 注意：// 语法开始一个注释，持续到行尾。Rust 忽略注释中的所有内容，第三章将 会详细介绍注释。 回到猜数字程序中。现在我们知道了 let mut guess 会引入一个叫做 guess 的可变变量。等号 （=）告诉 Rust 来构建项目时，Cargo 会发现 Cargo.lock 已存在并使用其中指定的版本，而不是再次计算所 有的版本。这使得你拥有了一个自动化的可重现构建（reproducible build）。换句话说，项目 会持续使用 0.8.5 直到你显式升级，多亏有了 Cargo.lock 文件。由于 Cargo.lock 文件对于可 重现构建非常重要，因此它通常会和项目中的其余代码一样提交到版本控制系统中。 更新 crate

target(s) in 0.32 secs 为什么你会不需要可执行文件呢？通常 cargo check 要比 cargo build 快得多，因为它省略 了生成可执行文件的步骤。如果你在编写代码时持续的进行检查，cargo check 可以让你快速 了解现在的代码能不能正常通过编译！为此很多 Rustaceans 编写代码时定期运行 cargo check 确保它们可以编译。当准备好使用可执行文件时才运行 部分详细讨论这个概念。下面的例子展示了如何在变量名前使用 mut 来使一个变量 可变： let apples = 5; // 不可变 let mut bananas = 5; // 可变 注意：// 语法开始一个注释，持续到行尾。Rust 忽略注释中的所有内容，第三章将 会详细介绍注释。 回到猜猜看程序中。现在我们知道了 let mut guess 会引入一个叫做 guess 的可变变量。等 号（= ）告诉 Rust Cargo.lock 文件。当将 来构建项目时，Cargo 会发现 Cargo.lock 已存在并使用其中指定的版本，而不是再次计算所 有的版本。这使得你拥有了一个自动化的可重现的构建。换句话说，项目会持续使用 0.8.5 直到你显式升级，多亏有了 Cargo.lock 文件。由于 Cargo.lock 文件对于“可重复构建”非常重 要，因此它通常会和项目中的其余代码一样纳入到版本控制系统中。 更新

和 E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了 AVL 树。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 第 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

和 E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了 AVL 树。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树不 会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操作 的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 第 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

E. M. Landis 在 论 文 “An algorithm for the organization of information”中提出了「AVL 树」。论文中详细描述了一系列操作，确保在持续添加和删除节点后，AVL 树 不会退化，从而使得各种操作的时间复杂度保持在 ?(log ?) 级别。换句话说，在需要频繁进行增删查改操 作的场景中，AVL 树能始终保持高效的数据操作性能，具有很好的应用价值。 ) 。该方法的效率很高，当 ? 较小时，时间复杂度趋向 ?(?) ；当 ? 较大时，时间复杂度不会超过 ?(? log ?) 。 另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现 最大的 ? 个元素的动态更新。 8.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 堆是一棵完全二叉树，根据成立条件可分为大顶堆和小顶堆。大（小）顶堆的堆顶元素是最大（小）的。 第 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。 ‧ 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外的开销。

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SM3 / 4 性能优于 GmSSL； • TLS 由于与 GmSSL 支持的部分算法不同，仅对比了 TLS 1.2 应用数据传输性能，在 x86 架构下 优于或持平 GmSSL ； • 未来仍会持续优化，或计划开源。 Thank you！ 参考 References Rust China Conf 2022 – 2023, Shanghai, China • Transport Layer