Makefile $ quilt refresh $ quilt header -e ... b’’ 描 b’’b’’ 述 b’’b’’ 補 b’’b’’ 丁 b’’ ⁵如果從 foo 庫切換到 foo2 庫時要更改應用程序接口（API），這就要求我們修改源代碼來符合新的 API。 Debian 新維護人員手冊 17 / 57 Chapter 4 debian 目錄中的必須內容 本教程文件已被重寫為另外的 policy/ch-source.html#s-dpkgchangelog) 中有詳細的描述。這種格式被 dpkg 和其他程序用以解析版本號信息、適用的發 行版和緊急程度。 對於你而言，詳細描述你所做出的更改也是很好且很重要的。它將幫助下載你的套件的人瞭解這個套件中是否有他們 需要知道的事情。它會被作爲 /usr/share/doc/gentoo/changelog.Debian.gz 保存在二進位套件中。 修改至目標發行版值 unstable (甚至 experimental)。10 你可以在關於更新的章 8 中瞭解更多關於 changelog 的內容。 10如果你用 dch -r 命令來使它成爲最後一筆更改，請確保用編輯器顯式地保存 changelog 文件。 Debian 新維護人員手冊 23 / 57 4.4 rules 現在我們需要看看 dpkg-buildpackage(1) 用於實際建立軟體包的

程序的開源系統 ○ 根據資源需求和其他約束自動放置容器 ○ 自我修復，重新啟動失敗的容器 ○ 橫向縮放，自動調整應用程序副本數 ○ 自動部署和回滾，逐漸部署對應用程序或其配置的更改， 在出現 問題時恢復更改 Google Kubernetes Engine ● Google Kubernetes Engine GKE ○ 在 Google Cloud 提供技術的 Kubernetes

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 res; } } 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 327 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.cs === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ int KnapsackDPComp(int[] weight, int[]

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 res; } } 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 326 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.dart === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ int knapsackDPComp(List wgt

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 hello‑algo.com 111 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 332 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.go === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ func knapsackDPComp(wgt, val []int

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 res } } 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 329 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.kt === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ fun knapsackDPComp(wgt: IntArray,

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 hello‑algo.com 111 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 327 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.java === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ int knapsackDPComp(int[] wgt, int[]

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 res; } } 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 326 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.js === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ function knapsackDPComp(wgt, val,

計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 res; } } 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 331 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.ts === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ function knapsackDPComp( wgt: Array

在計算機記憶體中的兩種儲存方式：連續空間 儲存和分散空間儲存。兩者的特點呈現出互補的特性。 ‧ 陣列支持隨機訪問、佔用記憶體較少；但插入和刪除元素效率低，且初始化後長度不可變。 ‧ 鏈結串列透過更改引用（指標）實現高效的節點插入與刪除，且可以靈活調整長度；但節點訪問效率 低、佔用記憶體較多。常見的鏈結串列型別包括單向鏈結串列、環形鏈結串列、雙向鏈結串列。 ‧ 串列是一種支持增刪查改的元素有 $0)] } } } 5.3.3 雙向佇列應用 雙向佇列兼具堆疊與佇列的邏輯，因此它可以實現這兩者的所有應用場景，同時提供更高的自由度。 我們知道，軟體的“撤銷”功能通常使用堆疊來實現：系統將每次更改操作 push 到堆疊中，然後透過 pop 實 現撤銷。然而，考慮到系統資源的限制，軟體通常會限制撤銷的步數（例如僅允許儲存 50 步）。當堆疊的長 度超過 50 時，軟體需要在堆疊底（佇列首） 14 章 動態規劃 www.hello‑algo.com 326 圖 14‑21 0‑1 背包的空間最佳化後的動態規劃過程 在程式碼實現中，我們僅需將陣列 dp 的第一維 ? 直接刪除，並且把內迴圈更改為倒序走訪即可： // === File: knapsack.swift === /* 0-1 背包：空間最佳化後的動態規劃 */ func knapsackDPComp(wgt: [Int]