CRUD，服务健康状态检查，服务权重管理等功能。  配置管理：实现配置管 CRUD，版本管理，灰度管理，监听管理，推送轨迹，聚合数据等功能。  元数据管理：提供元数据 CURD 和打标能力，为实现上层流量和服务灰度非常关键。 19 > Nacos 架构 内核层  插件机制：实现三个模块可分可合能力，实现扩展点 SPI 机制，用于扩展自己公司定制。  事件机制：实现异步化事件通知，SDK 数据变化异步通知等逻辑，是 扩展。  推送通道：解决 Server 与存储、Server 间、Server 与 SDK 间高效通信问题。  容量管理：管理每个租户，分组下的容量，防止存储被写爆，影响服务可用性。  流量管理：按照租户，分组等多个维度对请求频率，长链接个数，报文大小，请求流控进行控制。  缓存机制：容灾目录，本地缓存，Server 缓存机制，是 Nacos 高可用的关键。  启动模式：按照单机模式，配置模式，服务模式，DNS 那么如何能够做到服务不重启就可以修改配置？所有就产生了四个基础诉求：  需要支持动态修改配置  需要动态变更有多实时  变更快了之后如何管控控制变更风险，如灰度、回滚等  敏感配置如何做安全配置 Nacos 架构 < 22 概念介绍 配置(Configuration) 在系统开发过程中通常会将⼀些需要变更的参数、变量等从代码中分离出来独立管理，以独立的配 置文件的形式存在。目的是让静态的系统工件或者交付物（如

Management 9. Cryptography 密码 III. Web Applications 10. Web 10.1. Configuration 配置 10.2. 基于路径的 url 安全 10.3. Default Filters 默认过滤器 10.4. Session Management 10.5. JSP Tag Library IV. Auxiliary Support 21. Beginner's Webapp Tutorial 初学者web应用教程 22. Application Security With Apache Shiro 用Shiro保护你的应用安全 23. CacheManager 缓存管理 24. Apache Shiro Cryptography Features 加密功能 Apache Shiro 1.2.x Reference Manual 《Apache Shiro 1.2.x 参考手册》 中文翻译（包含了官方文档以及其他文章）。截止现在 （2015-8-1）Shiro的最新版本为 1.2.4，利用业余时间对此进行翻译，并在原文的基础上，插 入配图，图文并茂方便用户理解。如有勘误欢迎指正。 Get Started 如何开始阅读 选择下面入口之一： https://github.com/waylau/apache-shiro-1.2.x-reference

10.3.3 Vector 类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 10.3.4 什么是线程安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 10.3.5 Stack . . . . . . . . . . . . . 96 10.1 集合相关 API 的关系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 10.2 线程安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 11.1 AWT 组件和容器层次架构 能够处理的指令格式，解释一条执行一条 图 1.3 Java 程序编译运行过程 1.3 Java 开发环境 构建 Java 开发环境，需要首先获取和安装 Java 开发工具集，可以从 Oracle 官方网 站链接 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 获取。下载完 成后解压放入合适的磁盘目录下。 对于 Windows

程式碼審閱：靳宇棟（@krahets） Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 兩年前，我在力扣上分享了“劍指 Offer”系列題解，受到了許多讀者的鼓勵與支持。在與讀者交流期間，我 最常被問到的一個問題是“如何入門演算法”。漸漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。 兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“踩地雷”遊戲，自學能 力強的人能夠順利將地雷逐個排掉，而基礎不足的人很 com/krahets/hello‑algo 倉庫。 動畫在 PDF 內的展示效果有限，可訪問 www.hello‑algo.com 網頁版以獲得更佳的閱讀體驗。 推薦語 “一本通俗易懂的資料結構與演算法入門書，引導讀者手腦並用地學習，強烈推薦演算法初學者閱讀！” ——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 願這本書在你的腦海中輕輕響起，留下獨特而深刻的旋律。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 2 0.1 關於本書 本專案旨在建立一本開源、免費、對新手友好的資料結構與演算法入門教程。 ‧ 全書採用動畫圖解，內容清晰易懂、學習曲線平滑，引導初學者探索資料結構與演算法的知識地圖。 ‧ 源程式碼可一鍵執行，幫助讀者在練習中提升程式設計技能，瞭解演算法工作原理和資料結構底層實

Shiro? Apache Shiro 是一个强大而灵活的开源安全框架，它干净利落地处理身份认证，授权，企业会话管理和加密。 Apache Shiro 的首要目标是易于使用和理解。安全有时候是很复杂的，甚至是痛苦的，但它没有必要这样。框架应 该尽可能掩盖复杂的地方，露出一个干净而直观的 API，来简化开发人员在使他们的应用程序安全上的努力。 以下是你可以用 Apache Shiro 验证用户来核实他们的身份  对用户执行访问控制，如：  判断用户是否被分配了一个确定的安全角色  判断用户是否被允许做某事  在任何环境下使用 Session API，即使没有 Web 或 EJB 容器。  在身份验证，访问控制期间或在会话的生命周期，对事件作出反应。  聚集一个或多个用户安全数据的数据源，并作为一个单一的复合用户“视图”。  启用单点登录（SSO）功能。 他第三方框架，容器，或应用服务器。当然，该项目的目标是尽可能地融入到这些环境，但它能够在任何环境下立 即可用。 Apache Shiro Features Apache Shiro 是一个拥有许多功能的综合性的程序安全框架。下面的图表展示了 Shiro 的重点，并且这个参考手册也 会与之类似的被组织起来： Shiro 把 Shiro 开发团队称为“应用程序的四大基石”——身份验证，授权，会话管理和加密作为其目标。

如果感觉以下内容理解困难，可以在读完“栈”章节后再来复习。 那么，迭代和递归具有什么内在联系呢？以上述递归函数为例，求和操作在递归的“归”阶段进行。这意味 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 Stack stack = new Stack<>(); int res = 0; // 递：递归调用 for (int i = n; i > 0; i--) { // 通过“入栈操作”模拟“递” stack.push(i); } // 归：返回结果 while (!stack.isEmpty()) { // 通过“出栈操作”模拟“归” res += stack.pop(); i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率 可能很小，并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的

如果感觉以下内容理解困难，可以在读完“栈”章节后再来复习。 那么，迭代和递归具有什么内在联系呢？以上述递归函数为例，求和操作在递归的“归”阶段进行。这意味 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 Stack stack = new Stack<>(); int res = 0; // 递：递归调用 for (int i = n; i > 0; i--) { // 通过“入栈操作”模拟“递” stack.push(i); } // 归：返回结果 while (!stack.isEmpty()) { // 通过“出栈操作”模拟“归” res += stack.pop(); i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率 可能很小，并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的

如果感觉以下内容理解困难，可以在读完“栈”章节后再来复习。 那么，迭代和递归具有什么内在联系呢？以上述递归函数为例，求和操作在递归的“归”阶段进行。这意味 着最初被调用的函数实际上是最后完成其求和操作的，这种工作机制与栈的“先入后出”原则异曲同工。 事实上，“调用栈”和“栈帧空间”这类递归术语已经暗示了递归与栈之间的密切关系。 1. 递：当函数被调用时，系统会在“调用栈”上为该函数分配新的栈帧，用于存储函数的局部变量、参数、 Stack stack = new Stack<>(); int res = 0; // 递：递归调用 for (int i = n; i > 0; i--) { // 通过“入栈操作”模拟“递” stack.push(i); } // 归：返回结果 while (!stack.isEmpty()) { // 通过“出栈操作”模拟“归” res += stack.pop(); i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差时间复杂度和最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率 可能很小，并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的

i; } return -1; } 值得说明的是，我们在实际中很少使用最佳时间复杂度，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会带来 一定的误导性。而最差时间复杂度更为实用，因为它给出了一个效率安全值，让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差或最佳时间复杂度只出现于“特殊的数据分布”，这些情况的出现概率可能很小， 并不能真实地反映算法运行效率。相比之下，平均时间复杂度可以体现算法在随机输入数据下的运行效率， { if (nums[i] == target) return i; } return -1; } 7. 扩容数组 在复杂的系统环境中，程序难以保证数组之后的内存空间是可用的，从而无法安全地扩展数组容量。因此在 大多数编程语言中，数组的长度是不可变的。 如果我们希望扩容数组，则需重新建立一个更大的数组，然后把原数组元素依次拷贝到新数组。这是一个 ?(?) 的操作，在数组很大的情况下是非常耗时的。 stack 和 queue ，而非链表。 84 第 5 章 栈与队列 � 栈如同叠猫猫，而队列就像猫猫排队。 两者分别代表着先入后出和先入先出的逻辑关系。 第 5 章 栈与队列 hello‑algo.com 85 5.1 栈 「栈 stack」是一种遵循先入后出的逻辑的线性数据结构。 我们可以将栈类比为桌面上的一摞盘子，如果需要拿出底部的盘子，则需要先将上面的盘子依次取出。我们 将盘

遍历数组和遍历链表等操作的时间复杂度均为 ?(?) ，其中 ? 为数组或链表的长度。 � 如何确定输入数据大小 ? ？ 数据大小 ? 需根据输入数据的类型来具体确定。例如，在上述示例中，我们直接将 ? 视为输 入数据大小；在下面遍历数组的示例中，数据大小 ? 为数组的长度。 // === File: time_complexity.java === /* 线性阶（遍历数组） */ int arrayTraversal(int[] return -1; } � 实际应用中我们很少使用「最佳时间复杂度」，因为通常只有在很小概率下才能达到，可能会 带来一定的误导性。相反，「最差时间复杂度」更为实用，因为它给出了一个“效率安全值”， 让我们可以放心地使用算法。 从上述示例可以看出，最差或最佳时间复杂度只出现在“特殊分布的数据”中，这些情况的出现概率可能很 小，因此并不能最真实地反映算法运行效率。相较之下，「平均时间复杂度」可以体现算法在随机输入数据下 「栈 Stack」是一种遵循先入后出（First In, Last Out）原则的线性数据结构。 我们可以将栈类比为桌面上的一摞盘子，如果需要拿出底部的盘子，则需要先将上面的盘子依次取出。我们 将盘子替换为各种类型的元素（如整数、字符、对象等），就得到了栈数据结构。 在栈中，我们把堆叠元素的顶部称为「栈顶」，底部称为「栈底」。将把元素添加到栈顶的操作叫做「入栈」， 而删除栈顶元素的操作叫做「出栈」。