. . 9 1.3.2. 贪婪匹配与惰性匹配. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . 26 3.1. 分组和分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.1. 分组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.2. 分支结构 . . . . 42 4.3.2 惰性量词. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.3 分支结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4. 本章小结 . . . .

. . 9 1.3.2. 贪婪匹配与惰性匹配. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . 26 3.1. 分组和分支结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.1. 分组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.2. 分支结构 . . . . 42 4.3.2 惰性量词. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3.3 分支结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4. 本章小结 . . . .

secret_number 调用 cmp 返回的 Ordering 成员来决定接下来做什么。 一个 match 表达式由 分支（arms） 构成。一个分支包含一个 模式（pattern）和表达式开头 的值与分支模式相匹配时应该执行的代码。Rust 获取提供给 match 的值并挨个检查每个分支 的模式。match 结构和模式是 Rust 中强大的功能，它体现了代码可能遇到的多种情形，并确 保对所有情况作出 Ordering::Greater。 Ordering::Greater 是 match 表达式得到的值。它检查第一个分支的模式，Ordering::Less 与 Ordering::Equal并不匹配，所以它忽略了这个分支的代码并来到下一个分支。下一个分支的 模式是 Ordering::Greater，正确 匹配！这个分支关联的代码被执行，在屏幕打印出 Too big!。match 表达式会在第一次成功匹配后终止，因此在这种情况下不会查看最后一个分 含结果数字的 Ok。这个 Ok 值与 match 第一个分支的模式相匹配，该分支对应的动作返回 Ok 值中的数字 num，最后如愿 变成新创建的 guess 变量。 如果 parse 不能将字符串转换为一个数字，它会返回一个包含更多错误信息的 Err。Err 值不 能匹配第一个 match 分支的 Ok(num) 模式，但是会匹配第二个分支的 Err(_) 模式：_ 是一个 通配符值，本例中用来匹配所有

查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 合入master 分支 代码提交流程 异常自动化 测试 混沌测试 （每周一次） CI测试（编译、静态检 查、单元测试、集成测 试、覆盖率80%卡点） 邮件通知 Curve所有代码均在github托管。新 代码需要通过CI测试和code review才 能合入master分支，确保新合入代码 的功能、正确性、规范性等都有基本 保障；而每日运行的dailybuild测试在 保障；而每日运行的dailybuild测试在 CI测试基础上增加了异常自动化测试 和混沌测试，确保master分支代码的 bug尽可能早地暴露出来。 通过这种流程，curve可以在一定 程度上保证master分支的稳定性。 master 10/33版本管理 Curve版本命名规则是x.y.z{-后缀}  x为主版本号，每次发布大版本时递增； 大版本一般半年发布一次。  y为次版本号，每次发布小版本时递增; 表示发布候选版本，空白表示正式版。 Curve所有功能开发均在master分支进行，而版本发布则在相应的release分支进行：  从master拉出一个新分支release-x.y，打beta版标签后，提交QA团队测试 ；  beta版的bug修复代码先合入master分支，再cherry-pick到release-x.y分支；  beta版bug修复完成后，打rc版标签（可能有多个rc版），上线到测试环境；

of the block, if any. In the example above, the type is (). 模式中的变量（本例中为 key）将创建一个可在匹配分支内使用的绑定。 只有当条件为真时，保护语句才能使分支匹配成功。 58 关键点： • You might point out how some specific characters are being used when 有些想法比模式本身所允许的程度更加复杂，如果我们希望简要地表达这些想法，就必须把匹配守 卫视为独立的语法功能。 • 它们与匹配分支中的单独“if”表达式不同。选择匹配分支后，分支块内（在“=>”之后）会出现“if”表 达式。如果该分支块内的“if”条件失败，系统不会考虑原始“match”表达式的其他分支。 • 只要表达式在包含“|”的模式中，就会适用守卫定义的条件。 12.2 解构 与元组一样，结构体和枚举也可以通过匹配方式进行解构： {msg}"), } } 在这里，我们使用了分支来解构“Result”值。在第一个分支中， “half”被绑定到“Ok”变体中的值。在第二 个分支中， “msg”被绑定到错误消息。 结构体 • 更改“foo”中的字面量值以与其他模式相匹配。 • 向“Foo”添加一个新字段，并根据需要更改模式。 • 捕获和常量表达式之间的区别可能很难发现。尝试将第二个分支中的“2”更改为一个变量，可以看 到它几乎

res = Fib(n - 1) + Fib(n - 2); // 返回结果 f(n) return res; } 观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如图 2‑6 所 示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 ? 的递归树（recursion tree）。 图 2‑6 斐波那契数列的递归树 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子 com 212 循环完成后，? 指向最左边的 target ，? 指向首个小于 target 的元素，因此索引 ? 就是插入点。 图 10‑6 二分查找重复元素的插入点的步骤 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 第 10 章 时，跳过所有已被选择的节点，即剪枝。 如图 13‑6 所示，假设我们第一轮选择 1 ，第二轮选择 3 ，第三轮选择 2 ，则需要在第二轮剪掉元素 1 的分 支，在第三轮剪掉元素 1 和元素 3 的分支。 图 13‑6 全排列剪枝示例 观察图 13‑6 发现，该剪枝操作将搜索空间大小从 ?(??) 减小至 ?(?!) 。 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 284 2

res = fib(n - 1) + fib(n - 2); // 返回结果 f(n) return res; } 观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如图 2‑6 所 示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 ? 的递归树（recursion tree）。 图 2‑6 斐波那契数列的递归树 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子 com 212 循环完成后，? 指向最左边的 target ，? 指向首个小于 target 的元素，因此索引 ? 就是插入点。 图 10‑6 二分查找重复元素的插入点的步骤 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 第 10 章 时，跳过所有已被选择的节点，即剪枝。 如图 13‑6 所示，假设我们第一轮选择 1 ，第二轮选择 3 ，第三轮选择 2 ，则需要在第二轮剪掉元素 1 的分 支，在第三轮剪掉元素 1 和元素 3 的分支。 图 13‑6 全排列剪枝示例 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 283 观察图 13‑6 发现，该剪枝操作将搜索空间大小从 ?(??) 减小至 ?(?!) 。 2

res = fib(n - 1) + fib(n - 2) // 返回结果 f(n) return res } 观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如图 2‑6 所 示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 ? 的递归树（recursion tree）。 图 2‑6 斐波那契数列的递归树 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子 com 214 循环完成后，? 指向最左边的 target ，? 指向首个小于 target 的元素，因此索引 ? 就是插入点。 图 10‑6 二分查找重复元素的插入点的步骤 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 第 10 章 时，跳过所有已被选择的节点，即剪枝。 如图 13‑6 所示，假设我们第一轮选择 1 ，第二轮选择 3 ，第三轮选择 2 ，则需要在第二轮剪掉元素 1 的分 支，在第三轮剪掉元素 1 和元素 3 的分支。 图 13‑6 全排列剪枝示例 观察图 13‑6 发现，该剪枝操作将搜索空间大小从 ?(??) 减小至 ?(?!) 。 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 286 2

res = fib(n - 1) + fib(n - 2); // 返回结果 f(n) return res; } 观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如图 2‑6 所 示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 ? 的递归树（recursion tree）。 图 2‑6 斐波那契数列的递归树 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子 com 212 循环完成后，? 指向最左边的 target ，? 指向首个小于 target 的元素，因此索引 ? 就是插入点。 图 10‑6 二分查找重复元素的插入点的步骤 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 第 10 章 时，跳过所有已被选择的节点，即剪枝。 如图 13‑6 所示，假设我们第一轮选择 1 ，第二轮选择 3 ，第三轮选择 2 ，则需要在第二轮剪掉元素 1 的分 支，在第三轮剪掉元素 1 和元素 3 的分支。 图 13‑6 全排列剪枝示例 观察图 13‑6 发现，该剪枝操作将搜索空间大小从 ?(??) 减小至 ?(?!) 。 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 284 2

fib(n: n - 1) + fib(n: n - 2) // 返回结果 f(n) return res } 观察以上代码，我们在函数内递归调用了两个函数，这意味着从一个调用产生了两个调用分支。如图 2‑6 所 示，这样不断递归调用下去，最终将产生一棵层数为 ? 的递归树（recursion tree）。 图 2‑6 斐波那契数列的递归树 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子 的元素靠近。 循环完成后，? 指向最左边的 target ，? 指向首个小于 target 的元素，因此索引 ? 就是插入点。 图 10‑6 二分查找重复元素的插入点的步骤 观察以下代码，判断分支 nums[m] > target 和 nums[m] == target 的操作相同，因此两者可以合并。 即便如此，我们仍然可以将判断条件保持展开，因为其逻辑更加清晰、可读性更好。 第 10 章 时，跳过所有已被选择的节点，即剪枝。 如图 13‑6 所示，假设我们第一轮选择 1 ，第二轮选择 3 ，第三轮选择 2 ，则需要在第二轮剪掉元素 1 的分 支，在第三轮剪掉元素 1 和元素 3 的分支。 图 13‑6 全排列剪枝示例 观察图 13‑6 发现，该剪枝操作将搜索空间大小从 ?(??) 减小至 ?(?!) 。 第 13 章 回溯 www.hello‑algo.com 284 2