. . . . . . . . . . . . . . . . . 287 第 14 章 动态规划 288 14.1 初探动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 14.2 动态规划问题特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 14.3 动态规划解题思路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、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。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多

. . . . . . . . . . . . . . . . . 285 第 14 章 动态规划 287 14.1 初探动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 14.2 动态规划问题特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 14.3 动态规划解题思路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、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。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多

. . . . . . . . . . . . . . . . . 285 第 14 章 动态规划 287 14.1 初探动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 14.2 动态规划问题特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294 14.3 动态规划解题思路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、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。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源

assert r.json()['name']=='anjing' 通过执行代码，可以发现我们已经模拟请求成功了： 模拟动态 post 请求 上面介绍的是参数都写死了，小编这里模拟一个动态的数据，自己输入内容，然后 后续进行自己校验内容，这里需要自己加入一个函数，将我们动态数据加入到函数中， 然后进行返回。 # coding:utf-8 import requests import requests_mock print(r.text) assert r.status_code == 200 assert r.json()['json']['name']=='anjing' 通过执行代码情况，可以看出，动态数据请求正确。 模拟请求错误异常 正常请求接口的时候，都会出现接口异常情况，比如超时哈，或者请求服务器异常 等操作，接下来小编通过 requests-mock 进行模拟服务器异常的情况 # coding:utf-8 简单来讲，功能编排的核心主要是通过 JSONpath 语法完成参数动态替换，如下图所 示： 3、数据构造及结果反馈 数据构造主要包括明确输入、输出格式等信息，并按照完成组合好的场景完成数据 构造，而结果反馈是将构造完成的数据按照格式反馈给用户。 41 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 4、维护保鲜机制 维护保鲜机制是为了解决在首次建立长链路业务数据构造流程后，中间由于某些原

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 14. 动态规划 260 14.1. 初探动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 14.2. 动态规划问题特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 14.3. 动态规划解题思路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 14.4. 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ‧ 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。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 0. 前言 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1.3. 致谢

. . . . . . . . . . . . . . . . . 288 第 14 章 动态规划 289 14.1 初探动态规划 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 14.2 动态规划问题特性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 14.3 动态规划解题思路 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 14.4 0‑1 背包问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ‧ 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、哈希表、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。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 Hello 算法内容结构 0.1.3 致谢 在本书

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、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1 个，分裂 两轮后为 4 个，⋯⋯，分裂 ? 轮后有 2? 个细胞。 指数阶增长得非常快，在实际应用中一般是不能被接受的。若一个问题使用「暴力枚举」求解的时间复杂度是 ?(2?) ，那么一般都需要使用「动态规划」或「贪心算法」等算法来求解。 # === File: time_complexity.py === def exponential(n): """ 指数阶（循环实现）""" count 的数组）等； ‧ 基于链表可实现：栈、队列、哈希表、树、堆、图等； 基于数组实现的数据结构也被称为「静态数据结构」，这意味着该数据结构在在被初始化后，长度不可变。相 反地，基于链表实现的数据结构被称为「动态数据结构」，该数据结构在被初始化后，我们也可以在程序运行 中修改其长度。 � 数组与链表是其他所有数据结构的“底层积木”，建议读者一定要多花些时间了解。 3.3. 小结 ‧ 整数 byte

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、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时 空效率、实现方法、示例题目等。 0. 写在前面 hello‑algo.com 2 Figure 0‑1. Hello 算法内容结构 0.1 个，分裂 两轮后为 4 个，⋯⋯，分裂 ? 轮后有 2? 个细胞。 指数阶增长得非常快，在实际应用中一般是不能被接受的。若一个问题使用「暴力枚举」求解的时间复杂度是 ?(2?) ，那么一般都需要使用「动态规划」或「贪心算法」等算法来求解。 # === File: time_complexity.py === def exponential(n: int) -> int: """ 指数阶（循环实现）""" 的数组）等； ‧ 基于链表可实现：栈、队列、哈希表、树、堆、图等； 基于数组实现的数据结构也被称为「静态数据结构」，这意味着该数据结构在在被初始化后，长度不可变。相 反地，基于链表实现的数据结构被称为「动态数据结构」，该数据结构在被初始化后，我们也可以在程序运行 中修改其长度。 � 数组与链表是其他所有数据结构的“底层积木”，建议读者一定要多花些时间了解。 3.3. 小结 ‧ 整数 byte

用>>>作为提示符，而 IPython 用 In [序号]:作为提示符。 PyPy PyPy 是另一个 Python 解释器，它的目标是执行速度。PyPy 采用 JIT 技 术，对 Python 代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显著提 高 Python 代码的执行速度。 绝大部分 Python 代码都可以在 PyPy 下运行，但是 PyPy 和 CPython 有 一些是不同的，这就导致相同的 print(a) 这种变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语 言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型，如果赋值的时候类型不 匹配，就会报错。例如 Java 是静态语言，赋值语句如下（// 表示注释）： int a = 123; // a 是整数类型变量 a = "ABC"; // 错误：不能把字符串赋给整型变量 和静态语言相比，动态语言更灵活，就是这个原因。 请不要把赋 所谓常量就是不能变的变量，比如常用的数学常数 π 就是一个常量。在 Python 中，通常用全部大写的变量名表示常量： PI = 3.14159265359 但事实上 PI 仍然是一个变量，Python 根本没有任何机制保证 PI 不会被 改变，所以，用全部大写的变量名表示常量只是一个习惯上的用法，如 果你一定要改变变量 PI 的值，也没人能拦住你。 最后解释一下整数的除法为什么也是精确的。在 Python

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 8.9 types --- 动态类型创建和内置类型名称 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 8.10 copy --- 浅层 (shallow) __dir__()，这个函数会尝试从对象已定义的__dict__ 属性和类型对象收集信 息。结果列表并不总是完整的，如果对象有自定义 __getattr__()，那结果可能不准确。 默认的dir() 机制对不同类型的对象行为不同，它会试图返回最相关而不是最全的信息： • 如果对象是模块对象，则列表包含模块的属性名称。 • 如果对象是类型或类对象，则列表包含它们的属性名称，并且递归查找所有基类的属性。 这个函数也可以用来执行任何代码对象（如compile() 创建的）。这种情况下，参数是代码对象， 而不是字符串。如果编译该对象时的 mode 实参是 'exec' 那么eval() 返回值为 None 。 提示：exec() 函数支持动态执行语句。globals() 和locals() 函数各自返回当前的全局和本 地字典，因此您可以将它们传递给eval() 或exec() 来使用。 另外可以参阅ast.literal_eval()