初識演算法 www.hello‑algo.com 12 1. 將撲克牌劃分為“有序”和“無序”兩部分，並假設初始狀態下最左 1 張撲克牌已經有序。 2. 在無序部分抽出一張撲克牌，插入至有序部分的正確位置；完成後最左 2 張撲克已經有序。 3. 不斷迴圈步驟 2. ，每一輪將一張撲克牌從無序部分插入至有序部分，直至所有撲克牌都有序。 圖 1‑2 撲克排序步驟 上述整理撲克牌的方法本質上是“插入排 2. 第二步：判斷漸近上界 時間複雜度由 ?(?) 中最高階的項來決定。這是因為在 ? 趨於無窮大時，最高階的項將發揮主導作用，其他 項的影響都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些誇張的值是為了強調“係數無法撼動階數”這一結論。當 ? 趨於無窮大時， 這些常數變得無足輕重。 表 2‑2 不同操作數量對應的時間複雜度 操作數量 ?(?) 時間複雜度 ?(?(?)) 100000 鏈結串列或二者的組合實現的。例如，堆疊和佇列既可以使用 陣列實現，也可以使用鏈結串列實現；而雜湊表的實現可能同時包含陣列和鏈結串列。 ‧ 基於陣列可實現：堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖、矩陣、張量（維度 ≥ 3 的陣列）等。 ‧ 基於鏈結串列可實現：堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、圖等。 鏈結串列在初始化後，仍可以在程式執行過程中對其長度進行調整，因此也稱“動態資料結構”。陣列在初始 化

Panel Container 基本容器类，不能单独停泊 PopupMenu Menu 弹出式菜单组件 Scrollbar Component 滚动条组件 ScrollPane Container 带水平及垂直滚动条的容器组件 TextComponent Component TextField 和 TextArea 的基本功能 TextField TextComponent 单行文本框 TextArea 典型组件（课后自学） FlowLayout O 构造方法 ▶ public FlowLayout() 组件对齐方式默认为居中对齐，组件的水平和垂直间距默认 为 5 个像素。 ▶ public FlowLayout(int align) 显式设定组件的对其方式，组件的水平和垂直间距默认为 5 个像素。 FlowLayout.LEFT FlowLayout.RIGHT FlowLayout.CENTER CENTER ▶ public FlowLayout(int align, int hgap, int vgap) 显式设定组件的对其方式、组件的水平和垂直间距。 课程配套代码 ± sample.awt.layout.FlowLayoutSample.java 大纲 GUI 组件及布局 GUI 事件处理 Applet Swing Swing 典型组件（课后自学） BorderLayout O 边界布局

Panel Container 基本容器类，不能单独停泊 PopupMenu Menu 弹出式菜单组件 Scrollbar Component 滚动条组件 ScrollPane Container 带水平及垂直滚动条的容器组件 TextComponent Component TextField 和 TextArea 的基本功能 TextField TextComponent 单行文本框 TextArea 距及对齐方式。 流式布局管理器提供以下构造方法： • public FlowLayout() 组件对齐方式默认为居中对齐，组件的水平和垂直间距默认为 5 个像素。 • public FlowLayout(int align) 显式设定组件的对其方式，组件的水平和垂直间距默认为 5 个像素。 FlowLayout.LEFT FlowLayout.RIGHT FlowLayout.CENTER CENTER • public FlowLayout(int align, int hgap, int vgap) 显式设定组件的对其方式、组件的水平和垂直间距。 . 课程配套代码 ± sample.awt.layout.FlowLayoutSample.java . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

，而在输入数据量较大时，测试结果截然相反。因此，若想要达 到具有说服力的对比结果，那么需要输入各种体量数据，这样的测试需要占用大量计算资源。 理论估算 既然实际测试具有很大的局限性，那么我们是否可以仅通过一些计算，就获知算法的效率水平呢？答案 是肯定的，我们将此估算方法称为「复杂度分析 Complexity Analysis」或「渐近复杂度分析 Asymptotic Complexity Analysis」。 复杂度分析评 况。因此，在展开学习数据结构与算法之前，建议读者先对复杂度建立起初步的了解，并且能够完成简单案例 的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间能够直观且准确地体现出算法的效率水平。如果我们想要 准确预估一段代码的运行时间，该如何做 呢？ 1. 首先需要 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些都会影响到代码的运行效率。 2. 评估 各种计算操作的所需运行时间，例如加法操作 rust‑analyzer。 12.2. 一起参与创作 � 开源的魅力 纸质书籍的两次印刷的间隔时间往往需要数年，内容更新非常不方便。但在本开源 HTML 书 中，内容更迭的时间被缩短至数日甚至几个小时。 由于作者水平有限，书中内容难免疏漏谬误，请您谅解。如果发现笔误、无效链接、内容缺失、文字歧义、解 释不清晰、行文结构不合理等问题，请您帮忙修正，以帮助其他读者获取更优质的学习内容。所有撰稿人将被 展示在仓库

，而在输入数据量较大时，测试结果截然相反。因此，若想要达 到具有说服力的对比结果，那么需要输入各种体量数据，这样的测试需要占用大量计算资源。 理论估算 既然实际测试具有很大的局限性，那么我们是否可以仅通过一些计算，就获知算法的效率水平呢？答案 是肯定的，我们将此估算方法称为「复杂度分析 Complexity Analysis」或「渐近复杂度分析 Asymptotic Complexity Analysis」。 复杂度分析评 况。因此，在展开学习数据结构与算法之前，建议读者先对复杂度建立起初步的了解，并且能够完成简单案例 的复杂度分析。 2.2. 时间复杂度 2.2.1. 统计算法运行时间 运行时间能够直观且准确地体现出算法的效率水平。如果我们想要 准确预估一段代码的运行时间，该如何做 呢？ 1. 首先需要 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些都会影响到代码的运行效率。 2. 评估 各种计算操作的所需运行时间，例如加法操作 rust‑analyzer。 12.2. 一起参与创作 � 开源的魅力 纸质书籍的两次印刷的间隔时间往往需要数年，内容更新非常不方便。但在本开源 HTML 书 中，内容更迭的时间被缩短至数日甚至几个小时。 由于作者水平有限，书中内容难免疏漏谬误，请您谅解。如果发现笔误、无效链接、内容缺失、文字歧义、解 释不清晰、行文结构不合理等问题，请您帮忙修正，以帮助其他读者获取更优质的学习内容。所有撰稿人将被 展示在仓库

逻辑强耦合在⼀起， 并且充斥着服务注册发现的⼀些概念。这使得 Nacos 的服务注册发现模块的逻辑变得复杂且难以 维护，耦合了⼀致性协议层的数据状态，难以做到计算存储彻底分离，以及对计算层的无限水平扩 容能力也有⼀定的影响。因此为了解决这个问题，必然需要对 Nacos 的⼀致性协议做抽象以及下 31 > Nacos 架构 沉，使其成为 Core 模块的能力，彻底让服务注册发现模块只充当计算能力，同时为配置模块去外 据。 数据校验 在 Distro 集群启动之后，各台机器之间会定期的发送心跳。心跳信息主要为各个机器上的所有数据 的元信息（之所以使用元信息，是因为需要保证网络中数据传输的量级维持在⼀个较低水平）。这 种数据校验会以心跳的形式进行，即每台机器在固定时间间隔会向其他机器发起⼀次数据校验请求。 ⼀旦在数据校验过程中，某台机器发现其他机器上的数据与本地数据不⼀致，则会发起⼀次全量拉 取请求，将数据补齐。