曾凡松、汪萌海 阿里云云原生应用平台 阿里巴巴 k8s 超大规模实践 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •曾凡松（逐灵），当前主要负责 k8s 在阿里巴巴场景中的规模化落地，将 k8s 应用于阿里最核心的业务，帮助客 户以云原生的方式管理应用并获得效率、 稳定性及成本的改善。 •汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 144 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 143 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 143 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历 1. 代码实现 广度优

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 142 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 142 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 第 7 章 树 hello‑algo.com 142 图

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 136 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历

，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 双向链表。 ‧ 列表是一种支持增删查改的元素有序集合，通常基于动态数组实现。它保留了数组的优势，同时可以灵 活调整长度。 ‧ 列表的出现大幅提高了数组的实用性，但可能导致部分内存空间浪费。 ‧ 程序运行时，数据主要存储在内存中。数组可提供更高的内存空间效率，而链表则在内存使用上更加灵 活。 ‧ 缓存通过缓存行、预取机制以及空间局部性和时间局部性等数据加载机制，为 CPU 提供快速数据访问， 所示，层序遍历（level‑order traversal）从顶部到底部逐层遍历二叉树，并在每一层按照从左到右的 顺序访问节点。 第 7 章 树 hello‑algo.com 142 层序遍历本质上属于广度优先遍历（breadth‑first traversal），也称广度优先搜索（breadth‑first search, BFS）， 它体现了一种“一圈一圈向外扩展”的逐层遍历方式。 图 7‑9 二叉树的层序遍历