为两步：首先统计操作数量，然后判断渐近上界。 第一步：统计操作数量 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以被忽略。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧： 1. 忽略与 ? 无关的操作。因为它们都是 ?(?) 中的常数项，对时间复杂度不产生影响。 2. 复杂度 hello‑algo.com 18 2. 省略所有系数。例如，循环 对数字的引用。因此，我们会发现两个数组中的相同数字拥有同一个 id ，并且这些数字的内 存地址是无需连续的。 66 5. 栈与队列 5.1. 栈 「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 len(stack) # 判断是否为空 is_empty: bool = len(stack) == 0 5.1.2. 栈的实现 为了深入了解栈的运行机制，我们来尝试自己实现一个栈类。 栈遵循先入后出的原则，因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而，数组和链表都可以在任意位置添加和 删除元素，因此栈可以被视为一种受限制的数组或链表。换句话说，我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无 关操作，使其对外表现的逻辑符合栈的特性。

总结：如何规避代码风险 如何尽量规避风险 1. 默认不相信外部输入，需要进行检查； 2. 内部逻辑也应该做检查，例如购买东西以后余额应该降低而不是升高； 3. 奥卡姆剃刀原则，用能达到目的的最简单的设计、配置，减少缺陷的可 能性； 4. 最小权限原则，仅用恰好够用的权限去执行代码，减少越权漏洞； 5. 定时清理缓存数据，以及非业务代码的固有数据，减少入侵风险； 6. 在发布代码前，使用 Bandit 工具检查代码，规避最常见的不安全写法；

”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、 返回地址等数据。 界。 1. 第一步：统计操作数量 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以忽略。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧。 1. 忽略 ?(?) 中的常数项。因为它们都与 ? 无关，所以对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 len(stack) # 判断是否为空 is_empty: bool = len(stack) == 0 5.1.2 栈的实现 为了深入了解栈的运行机制，我们来尝试自己实现一个栈类。 栈遵循先入后出的原则，因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而，数组和链表都可以在任意位置添加和 删除元素，因此栈可以视为一种受限制的数组或链表。换句话说，我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无关 操作，使其对外表现的逻辑符合栈的特性。

”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、 返回地址等数据。 界。 1. 第一步：统计操作数量 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以忽略。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧。 1. 忽略 ?(?) 中的常数项。因为它们都与 ? 无关，所以对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 len(stack) # 判断是否为空 is_empty: bool = len(stack) == 0 5.1.2 栈的实现 为了深入了解栈的运行机制，我们来尝试自己实现一个栈类。 栈遵循先入后出的原则，因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而，数组和链表都可以在任意位置添加和 删除元素，因此栈可以视为一种受限制的数组或链表。换句话说，我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无关 操作，使其对外表现的逻辑符合栈的特性。

”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、 返回地址等数据。 界。 1. 第一步：统计操作数量 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以忽略。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧。 1. 忽略 ?(?) 中的常数项。因为它们都与 ? 无关，所以对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 len(stack) # 判断是否为空 is_empty: bool = len(stack) == 0 5.1.2 栈的实现 为了深入了解栈的运行机制，我们来尝试自己实现一个栈类。 栈遵循先入后出的原则，因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而，数组和链表都可以在任意位置添加和 删除元素，因此栈可以视为一种受限制的数组或链表。换句话说，我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无关 操作，使其对外表现的逻辑符合栈的特性。

29 1. 第一步：统计操作数量 针对代码，逐行从上到下计算即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以被忽略。根据此原则，可以总结出以下计数简化技巧。 1. 忽略 ?(?) 中的常数项。因为它们都与 ? 无关，所以对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次等，都可以简化记为 len(stack) # 判断是否为空 is_empty: bool = len(stack) == 0 5.1.2 栈的实现 为了深入了解栈的运行机制，我们来尝试自己实现一个栈类。 栈遵循先入后出的原则，因此我们只能在栈顶添加或删除元素。然而，数组和链表都可以在任意位置添加和 删除元素，因此栈可以被视为一种受限制的数组或链表。换句话说，我们可以“屏蔽”数组或链表的部分无 关操作，使其对外表现的逻辑符合栈的特性。 时，软件需要在栈底（即队首）执行删除操作。但栈无法实现该功能，此时就需要使用双向队列来替代栈。 请注意，“撤销”的核心逻辑仍然遵循栈的先入后出原则，只是双向队列能够更加灵活地实现一些额外逻辑。 5.4 小结 1. 重点回顾 ‧ 栈是一种遵循先入后出原则的数据结构，可通过数组或链表来实现。 ‧ 从时间效率角度看，栈的数组实现具有较高的平均效率，但在扩容过程中，单次入栈操作的时间复杂度 会降低至

‧ 独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 1) 统计操作数量 对着代码，从上到下一行一行地计数即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作 数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以被忽略。根据此原则，可以总结出以下计数偷懒技巧： 1. 跳过数量与 ? 无关的操作。因为他们都是 ?(?) 中的常数项，对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯，都可以化简记为 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 「暴力枚举」和「辅助哈希表」分别对应 空间最优 和 时间最优 的两种解法。本着时间比空间更宝贵的原则，后 者是本题的最佳解法。 方法一：暴力枚举 考虑直接遍历所有所有可能性。通过开启一个两层循环，判断两个整数的和是否为 target ，若是则返回它俩 的索引（即下标）即可。 # === File:

‧ 独立于编程语言，即可用多种语言实现。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是在计算机中组织与存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 的设计原则有： ‧ 空间占用尽可能小，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽量快，包括数据访问、添加、删除、更新等。 1. 引言 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 1) 统计操作数量 对着代码，从上到下一行一行地计数即可。然而，由于上述 ? ⋅ ?(?) 中的常数项 ? 可以取任意大小，因此操作 数量 ?(?) 中的各种系数、常数项都可以被忽略。根据此原则，可以总结出以下计数偷懒技巧： 1. 跳过数量与 ? 无关的操作。因为他们都是 ?(?) 中的常数项，对时间复杂度不产生影响。 2. 省略所有系数。例如，循环 2? 次、5? + 1 次、⋯⋯，都可以化简记为 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 「暴力枚举」和「辅助哈希表」分别对应 空间最优 和 时间最优 的两种解法。本着时间比空间更宝贵的原则，后 者是本题的最佳解法。 方法一：暴力枚举 考虑直接遍历所有所有可能性。通过开启一个两层循环，判断两个整数的和是否为 target ，若是则返回它俩 的索引（即下标）即可。 # === File:

CN) 构建 现在我们将用额外的元数据来定义你的模型 —— 本质上是你的数据库布局。 设计哲学 模型是你数据的简单明确的描述。它包含了储存的数据所必要的字段和行为。Django 遵循 DRY 原则。它的目标是让你只需要在一 个地方定义数据模型，Django 就能自动从中导出迁移代码。 来介绍一下迁移 - 举个例子，不像 Ruby On Rails，Django 的迁移代码全部都是从你的模型文件导出的，它本质上只是个历史 坏他们的）。如果你想作为一个 Django 程序 员谋生的话，你必须擅长编写测试！ 测试有几种不同的应用方法。 一些开发者遵循 测试驱动开发（test-driven development）的原则，他们在写代码之前先写测 试。这种方法看起来有点反直觉，但事实上，这和大多数人日常的做法是相吻合的。我们会先描述一 个问题，然后写代码来解决它。「测试驱动」的开发方法只是将问题的描述抽象为了 Python

论坛 HelloFlask 微信群 HelloFlask QQ 群（419980814） HelloFlask Telegram 群组（@helloflask） 付费支持 本书采取自愿付费原则，价格为 10 元。如果你愿意，可以通过付费来支持我，让 我有更多的时间和动力写作 Flask 教程和文章。你可以通过支付宝账号 withlihui@gmail.com 转账，或是扫描下面的二维码付款。