级互联网架构等壮举，并且开源了很多自主产品如 Dubbo、RocketMQ、Tengine、Jstorm 等，产 生了巨大的影响力，在互联网行业广泛使用，但是这⼀阶段的开源除了情怀和展示技术影响力之后 很难量化对公司的价值，因此也比较难以持续发展。第二个阶段是 2018 年开始，随着云计算发展， 开源作为⼀种标准加速云计算发展，尤其 K8s 迅速崛起给我们很多启示，作为⼀家云计算公司，阿 里巴巴也在 2018 Console：易用控制台，做服务管理、配置管理等操作。  SDK：多语言 SDK，目前几乎支持所有主流编程语言。  Agent：Sidecar 模式运行，通过标准 DNS 协议与业务解耦。  CLI：命令行对产品进行轻量化管理，像 git ⼀样好用。 业务层  服务管理：实现服务 CRUD，域名 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。 ，恢复 业务。 287 > Nacos 最佳实践 其他问题 如何选择最先迁移哪个应⽤  建议是从最下层 Provider 开始迁移。但如果调用链路太复杂，比较难分析，所以我们设计的方 案中是支持随便找⼀个非流量入口应用进行迁移。  因为流量入口的应⽤比较特殊，所以建议迁移流量入口应⽤时需要根据自己应⽤的实际情况考虑 迁移方案。 Nacos 最佳实践 < 288 Nacos 打通

演算法猶如美妙的交響樂，每一行程式碼都像韻律般流淌。 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 圖 0‑4 克隆倉庫與下載程式碼 第三步：執行源程式碼。如圖 0‑5 所示，對於頂部標有檔案名稱的程式碼塊，我們可以在倉庫的 codes 檔案 夾內找到對應的源程式碼檔案。源程式碼檔案可一鍵執行，將幫助你節省不必要的除錯時間，讓你能夠專注 於學習內容。 圖 0‑5 程式碼塊與對應的源程式碼檔案 除了本地執行程式碼，網頁版還支持 Python 程式碼的視覺化執行（基於 pythontutor 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 13 圖 1‑3 貨幣找零過程 在以上步驟中，我們每一步都採取當前看來最好的選擇（儘可能用大面額的貨幣），最終得到了可行的找零方 案。從資料結構與演算法的角度看，這種方法本質上是“貪婪”演算法。 小到烹飪一道菜，大到星際航行，幾乎所有問題的解決都離不開演算法。計算機的出現使得我們能夠透過程 式設計將資料結構儲存在記憶體中，同時編寫程式碼呼叫

元，剩余 1 − 1 = 0 元。 5. 完成找零，方案为 20 + 10 + 1 = 31 元。 在以上步骤中，我们每一步都采取当前看来最好的选择（尽可能用大面额的货币），最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是「贪心算法」。 1. 初识算法 hello‑algo.com 9 Figure 1‑3. 货币找零过程 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解 上。换句话说，我们只能从第 ? − 1 阶或第 ? − 2 阶前往第 ? 阶。 由此便可得出一个重要推论：爬到第 ? − 1 阶的方案数加上爬到第 ? − 2 阶的方案数就等于爬到第 ? 阶的方 案数。公式如下： ??[?] = ??[? − 1] + ??[? − 2] 这意味着在爬楼梯问题中，各个子问题之间不是相互独立的，原问题的解可以从子问题的解构建得来。 14. 动态规划 hello‑algo − 1] ，状态转移至 [? − 1, ? − ???[? − 1]] 。 上述的状态转移向我们揭示了本题的最优子结构：最大价值 ??[?, ?] 等于不放入物品 ? 和放入物品 ? 两种方 案中的价值更大的那一个。由此可推出状态转移方程： ??[?, ?] = max(??[? − 1, ?], ??[? − 1, ? − ???[? − 1]] + ???[? − 1]) 需要注意的是，若当前物品重量

31 元。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 13 图 1‑3 货币找零过程 在以上步骤中，我们每一步都采取当前看来最好的选择（尽可能用大面额的货币），最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 上。换句话说，我们只能从第 ? − 1 阶或第 ? − 2 阶迈向第 ? 阶。 由此便可得出一个重要推论：爬到第 ? − 1 阶的方案数加上爬到第 ? − 2 阶的方案数就等于爬到第 ? 阶的方 案数。公式如下： ??[?] = ??[? − 1] + ??[? − 2] 这意味着在爬楼梯问题中，各个子问题之间存在递推关系，原问题的解可以由子问题的解构建得来。图 14‑2 展示了该递推关系。 例如零钱兑换问题，我们虽然能够容易地举出反例，对贪心选择性质进行证伪，但证实的难度较大。如果问： 满足什么条件的硬币组合可以使用贪心算法求解？我们往往只能凭借直觉或举例子来给出一个模棱两可的答 案，而难以给出严谨的数学证明。 Quote 有一篇论文给出了一个 ?(?3) 时间复杂度的算法，用于判断一个硬币组合能否使用贪心算法找出任 意金额的最优解。 Pearson, D. A polynomial‑time

第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 13 图 1‑3 货币找零过程 在以上步骤中，我们每一步都采取当前看来最好的选择（尽可能用大面额的货币），最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 上。换句话说，我们只能从第 ? − 1 阶或第 ? − 2 阶迈向第 ? 阶。 由此便可得出一个重要推论：爬到第 ? − 1 阶的方案数加上爬到第 ? − 2 阶的方案数就等于爬到第 ? 阶的方 案数。公式如下： ??[?] = ??[? − 1] + ??[? − 2] 这意味着在爬楼梯问题中，各个子问题之间存在递推关系，原问题的解可以由子问题的解构建得来。图 14‑2 展示了该递推关系。 例如零钱兑换问题，我们虽然能够容易地举出反例，对贪心选择性质进行证伪，但证实的难度较大。如果问： 满足什么条件的硬币组合可以使用贪心算法求解？我们往往只能凭借直觉或举例子来给出一个模棱两可的答 案，而难以给出严谨的数学证明。 Quote 有一篇论文给出了一个 ?(?3) 时间复杂度的算法，用于判断一个硬币组合能否使用贪心算法找出任 意金额的最优解。 Pearson, D. A polynomial‑time

31 元。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 12 图 1‑3 货币找零过程 在以上步骤中，我们每一步都采取当前看来最好的选择（尽可能用大面额的货币），最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使我们能够通过编程将 数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 上。换句话说，我们只能从第 ? − 1 阶或第 ? − 2 阶前往第 ? 阶。 由此便可得出一个重要推论：爬到第 ? − 1 阶的方案数加上爬到第 ? − 2 阶的方案数就等于爬到第 ? 阶的方 案数。公式如下： ??[?] = ??[? − 1] + ??[? − 2] 这意味着在爬楼梯问题中，各个子问题之间存在递推关系，原问题的解可以由子问题的解构建得来。图 14‑2 展示了该递推关系。 例如零钱兑换问题，我们虽然能够容易地举出反例，对贪心选择性质进行证伪，但证实的难度较大。如果问： 满足什么条件的硬币组合可以使用贪心算法求解？我们往往只能凭借直觉或举例子来给出一个模棱两可的答 案，而难以给出严谨的数学证明。 第 15 章 贪心 hello‑algo.com 352 � 有一篇论文给出了一个 ?(?3) 时间复杂度的算法，用于判断一个硬币组合是否可以使用贪心 算法找出任何金额的最优解。

31 元。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 13 图 1‑3 货币找零过程 在以上步骤中，我们每一步都采取当前看来最好的选择（尽可能用大面额的货币），最终得到了可行的找零方 案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 上。换句话说，我们只能从第 ? − 1 阶或第 ? − 2 阶迈向第 ? 阶。 由此便可得出一个重要推论：爬到第 ? − 1 阶的方案数加上爬到第 ? − 2 阶的方案数就等于爬到第 ? 阶的方 案数。公式如下： ??[?] = ??[? − 1] + ??[? − 2] 这意味着在爬楼梯问题中，各个子问题之间存在递推关系，原问题的解可以由子问题的解构建得来。图 14‑2 展示了该递推关系。 例如零钱兑换问题，我们虽然能够容易地举出反例，对贪心选择性质进行证伪，但证实的难度较大。如果问： 满足什么条件的硬币组合可以使用贪心算法求解？我们往往只能凭借直觉或举例子来给出一个模棱两可的答 案，而难以给出严谨的数学证明。 � 有一篇论文给出了一个 ?(?3) 时间复杂度的算法，用于判断一个硬币组合能否使用贪心算法 找出任意金额的最优解。 Pearson, D. A polynomial‑time

跟我学 Shiro——http://jinnianshilongnian.iteye.com/ 178 到此，整个测试完成了，需要注意的是，为了安全性，请考虑本文开始介绍的相应解决方 案。 SpringMVC 相关知识请参考 5 分钟构建 spring web mvc REST 风格 HelloWorld http://jinnianshilongnian.iteye