. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . . 者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结 数据结构与算法两者紧密联系。数据结构是算法的底座，算法是发挥数据结构的舞台。 ‧ 乐高积木对应数据，积木形状和连接形式对应数据结构，拼装积木的流程步骤对应算法。 12 2. 复杂度分析 2.1. 算法效率评估 2.1.1. 算法评价维度 在开始学习算法之前，我们首先要想清楚算法的设计目标是什么，或者说，如何来评判算法的好与坏。整体上 看，我们设计算法时追求两个层面的目标。 1. 找到问题解法。算

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . . 者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容有： ‧ 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结 数据结构与算法两者紧密联系。数据结构是算法的底座，算法是发挥数据结构的舞台。 ‧ 乐高积木对应数据，积木形状和连接形式对应数据结构，拼装积木的流程步骤对应算法。 12 2. 复杂度分析 2.1. 算法效率评估 2.1.1. 算法评价维度 在开始学习算法之前，我们首先要想清楚算法的设计目标是什么，或者说，如何来评判算法的好与坏。整体上 看，我们设计算法时追求两个层面的目标。 1. 找到问题解法。算

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度 13 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2. 时间复杂度 . . . . . 一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容包括： ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石，而算法则是发挥数据结构作用的舞台。 ‧ 乐高积木对应于数据，积木形状和连接方式代表数据结构，拼装积木的步骤则对应算法。 13 2. 复杂度 2.1. 算法效率评估 2.1.1. 算法评价维度 从总体上看，算法设计追求以下两个层面的目标： 1. 找到问题解法。算法需要在规定的输入范围内，可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法。同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . . Abstract 复杂度分析犹如浩瀚的算法宇宙中的时空向导。 它带领我们在时间与空间这两个维度上深入探索，寻找更优雅的解决方案。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 18 2.1 算法效率评估 在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。 1. 找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 第 2 章 复杂度分析 16 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 迭代与递归 . . . . � 复杂度分析犹如浩瀚的算法宇宙中的时空向导。 它带领我们在时间与空间这两个维度上深入探索，寻找更优雅的解决方案。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 17 2.1 算法效率评估 在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。 1. 找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内，可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样我们才能将各种算法进行对比，从而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . . � 复杂度分析犹如浩瀚的算法宇宙中的时空向导。 它带领我们在时间与空间这两个维度上深入探索，寻找更优雅的解决方案。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 18 2.1 算法效率评估 在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。 1. 找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 复杂度分析 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . . 复杂度分析犹如浩瀚的算法宇宙中的时空向导。 它带领我们在时间与空间这两个维度上深入探索，寻找更优雅的解决方案。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 18 2.1 算法效率评估 在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。 1. 找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 这样，我们才能将各种算法进行对比，进而指导算法设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。

增加⼀些逻辑，甚至弃用现有的数据结构；最后， Paxos 协议本身就限制了 Zookeeper 集群的规模，3、5 个节点是不能应对大规模的服务订阅和查 询的。 在对容量的评估时，不仅要针对企业现有的服务规模进行评估，也要对未来 3 到 5 年的扩展规模 进行预测。阿里巴巴的中间件在内部支撑着集团百万级别服务实例，在容量上遇到的挑战可以说不 会小于任何互联网公司。这个容量不仅仅意味着整体 的服务发现性能负载和容量与 Nacos1.X 的区别，帮助用户更快的运 用评估 Nacos 系统负荷。 本次测试不再仅关注某⼀接口或能力的性能区别，而是期望模拟较真实的大规模使用场景下，Naco s1.X 和 Nacos2.0 服务发现模块的性能区别，提供更加准确的参考。 测试工具 我们使用自研的 PAS 性能评估服务平台进行压测，其原理是基于利用 JMeter 引擎，使用 PAS 自动生成的 我们在微服务治理方面的⼀些投入。因此，我们也同步比较了⼀些服务配置中心的开源方案： Nacos 最佳实践 < 240 例如 Spring Cloud Config Server、Zookeeper 和 ETCD，总体评估下来，基于我们微服务体系现 状以及业务场景，我们决定使用 Nacos 作为我们的服务注册和服务发现的方案。使用过程中，我们 发现，随着社区版本的不断更新和虎牙的深入实践，Nacos 的优势远比我们调研过程中发现的更多，

的默认 Realm 实现首先将该字符串转换成一个实际的 Permission 实 例，在执行权限 implication 逻辑之前。 这是因为 Permission 是基于 implication 逻辑评估的，而不是直接的 equality 检查（见 Permission 文档有关更多 implication 和 equality 的对比）。Implication 逻辑对比通过字符串比较能够更好的在代码中体现。因此，大多数

SecurityManager ,它将检查看看 SessionDAO 是否 实现了 CacheManagerAware 接口。 如果是这样,它将自动提供任何可用的全局配置 缓存管理器 。 所以,当 Shiro 评估 securityManager.cacheManager = $cacheManager 行,它就会发现 EnterpriseCacheSessionDAO 实现了 CacheManagerAware