Free Pascal Resource support (FCL-res): Reference guide. Reference guide for FCL-res units. Document version 3.2.2 May 2021 Giulio Bernardi Contents 0.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . variables, functions and procedures as they are declared in the units that come standard with the FCL-res (Free Pascal Resource support). Throughout this document, we will refer to functions, types and variables improves performance especially when converting big resources from a file format to another. Since fcl-res architecture is extensible, it’s always possible to extend the library with custom resource types or

this code: const express = require('express') const app = express() app.get('/', (req, res) => res.send('Hello World!')) app.listen(3000, () => console.log('Server ready')) Save this to an get('/', (req, res) => { /* */ }) app.post('/', (req, res) => { /* */ }) app.put('/', (req, res) => { /* */ }) app.delete('/', (req, res) => { /* */ }) app.patch('/', (req, res) => { /* */ }) handle it. We pass in an arrow function: (req, res) => res.send('Hello World!') Express sends us two objects in this callback, which we called req and res , they represent the Request and the Response

⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 ： // === File: iteration.swift === /* for 循环 */ func forLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for i in 1 ... n { res += i } return res } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 循环 */ func whileLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 var i = 1 // 初始化条件变量 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n while i <= n { res += i i += 1 // 更新条件变量 } return res } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步

⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 ： // === File: iteration.swift === /* for 循环 */ func forLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for i in 1 ... n { res += i } return res } 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 循环 */ func whileLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 var i = 1 // 初始化条件变量 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n while i <= n { res += i i += 1 // 更新条件变量 } return res } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步

⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 ： // === File: iteration.swift === /* for 循环 */ func forLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for i in 1 ... n { res += i } return res } 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 循环 */ func whileLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 var i = 1 // 初始化条件变量 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n while i <= n { res += i i += 1 // 更新条件变量 } return res } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步

⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 。 // === File: iteration.swift === /* for 循环 */ func forLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for i in 1 ... n { res += i } return res } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 图 2‑1 展示了该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 循环 */ func whileLoop(n: Int) -> Int { var res = 0 var i = 1 // 初始化条件变量 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n while i <= n { res += i i += 1 // 更新条件变量 } return res } 在 while 循环中，由于初始化和更新条件变量的步骤是独立在循环结构之外的，因此它比

+ 2 + ⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 ： // === File: iteration.c === /* for 循环 */ int forLoop(int n) { int res = 0; // 循环求和 1, 2, .. ., n-1, n for (int i = 1; i <= n; i++) { res += i; } return res; } 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 while 循环 */ int whileLoop(int n) { int res = 0; int i = 1; // 初始化条件变量 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n while (i <= n) { res += i; i++; // 更新条件变量 } return res; } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，

+ 2 + ⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 ： // === File: iteration.c === /* for 循环 */ int forLoop(int n) { int res = 0; // 循环求和 1, 2, .. ., n-1, n for (int i = 1; i <= n; i++) { res += i; } return res; } 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线 while 循环 */ int whileLoop(int n) { int res = 0; int i = 1; // 初始化条件变量 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n while (i <= n) { res += i; i++; // 更新条件变量 } return res; } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，

+ 2 + ⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?, ? + 1, … , ? − 1 ： // === File: iteration.go === /* for 循环 */ func forLoop(n int) int { res := 0 // 循环求和 1, 2, . .., n-1, n for i := 1; i <= n; i++ { res += i } return res } 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 /* while 循环 */ func whileLoop(n int) int { res := 0 // 初始化条件变量 i := 1 // 循环求和 1, 2, ..., n-1, n for i <= n { res += i // 更新条件变量 i++ } return res } while 循环比 for 循环的自由度更高。在 while 循环中，我们可以自由地设计条件变量的初始化和更新步