算法是什么 1.2.1. 算法定义 「算法 Algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。算法具有以下特性： ‧ 问题是明确的，需要拥有明确的输入和输出定义。 ‧ 解具有确定性，即给定相同输入时，输出一定相同。 ‧ 具有可行性，可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 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 乐高」类比到「数据结构与算法」，那么可以得到下表所示的对应关系。 数据结构与算法 LEGO 乐高 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 1. 引言 hello‑algo.com 11 � 约定俗成的简称 在实际讨论中，我们通常会将「数据结构与算法」直接简称为「算法」。例如，我们熟称的 LeetCode 算法 算法运行中，使用的内存空间主要有以下几种： ‧「输入空间」用于存储算法的输入数据； ‧「暂存空间」用于存储算法运行中的变量、对象、函数上下文等数据； ‧「输出空间」用于存储算法的输出数据； � 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系

算法是什么 1.2.1. 算法定义 「算法 Algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。算法具有以下特性： ‧ 问题是明确的，需要拥有明确的输入和输出定义。 ‧ 解具有确定性，即给定相同输入时，输出一定相同。 ‧ 具有可行性，可在有限步骤、有限时间、有限内存空间下完成。 ‧ 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 乐高」类比到「数据结构与算法」，那么可以得到下表所示的对应关系。 数据结构与算法 LEGO 乐高 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 1. 引言 hello‑algo.com 11 � 约定俗成的简称 在实际讨论中，我们通常会将「数据结构与算法」直接简称为「算法」。例如，我们熟称的 LeetCode 算法 算法运行中，使用的内存空间主要有以下几种： ‧「输入空间」用于存储算法的输入数据； ‧「暂存空间」用于存储算法运行中的变量、对象、函数上下文等数据； ‧「输出空间」用于存储算法的输出数据； � 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系

右侧工具栏，选择 Bito。然后选中代码，点击 Bito 面板的”explain code”， 则会在 Bito 输出面板中自动生成对于选中代码的按行注解。 2) 以“生成注释”为例 同样的，选中代码，点击 Bito 面板的”generate comment”功能，即可在输出面板看 到对选中代码函数功能的注解。 11 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 除 自动化的数据可以通过 excel 进行存放，今天小编介绍一种存放方式， 是直接存放在 Yaml 文件中。 Yaml Yaml 是一种人类可读的数据序列化语言。它通常用于配置文件，但也用于数据存储 （例如调试输出）或传输（例如文档标题）。 安装 pip install pyyaml Yaml 的书写格式 可以通过下方格式进行书写，Yaml 看中自己的格式，书写时需要注意对齐。 test_01: user: 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业务逻辑的不同也会产生不同的组合方式；三是 信贷业务依赖性强，业务前后环节间的依赖性强，后一环节的输入是前一环节的输出。 一般来讲，测试数据准备有“造”数和“找”数两种方式。“造”数主要是通过某种 方式模拟实际业务的运行逻辑生成测试数据，一种方法是通过 GUI 构造测试数据，这是 最常见、最可靠的方式，直接通

算法定义 「算法 algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，它具有以下特性。 ‧ 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。 ‧ 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义，相同的输入和运行条件下，输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 「数据结构 data structure」是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。 ‧ 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 算法在运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种。 ‧ 输入空间：用于存储算法的输入数据。 ‧ 暂存空间：用于存储算法在运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。 ‧ 输出空间：用于存储算法的输出数据。 一般情况下，空间复杂度的统计范围是“暂存空间”加上“输出空间”。 暂存空间可以进一步划分为三个部分。 ‧ 暂存数据：用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧ 栈帧空间：用于保存调用函数的上下文

算法定义 算法（algorithm）是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，它具有以下特性。 ‧ 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。 ‧ 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义，在相同的输入和运行条件下，输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 数据结构（data structure）是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。 ‧ 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 算法在运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种。 ‧ 输入空间：用于存储算法的输入数据。 ‧ 暂存空间：用于存储算法在运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。 ‧ 输出空间：用于存储算法的输出数据。 一般情况下，空间复杂度的统计范围是“暂存空间”加上“输出空间”。 暂存空间可以进一步划分为三个部分。 ‧ 暂存数据：用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧ 栈帧空间：用于保存调用函数的上下文

算法定义 「算法 algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，它具有以下特性。 ‧ 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。 ‧ 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义，在相同的输入和运行条件下，输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 「数据结构 data structure」是计算机中组织和存储数据的方式，具有以下设计目标。 ‧ 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 算法在运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种。 ‧ 输入空间：用于存储算法的输入数据。 ‧ 暂存空间：用于存储算法在运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。 ‧ 输出空间：用于存储算法的输出数据。 一般情况下，空间复杂度的统计范围是“暂存空间”加上“输出空间”。 暂存空间可以进一步划分为三个部分。 ‧ 暂存数据：用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧ 栈帧空间：用于保存调用函数的上下文

算法定义 「算法 Algorithm」是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤。算法具有以下特性： ‧ 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。 ‧ 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义，相同的输入和运行条件下，输出始终相同。 1.2.2. 数据结构定义 「数据结构 Data Structure」是计算机中组织和存储数据的方式。为了提高数据存储和操作性能，数据结构 拼装积木 两者的详细对应关系如下表所示。 数据结构与算法 LEGO 乐高 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得注意的是，数据结构与算法独立于编程语言。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将「数据结构与算法」简称为「算法」。例如，众所周知的 算法运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种： ‧「输入空间」用于存储算法的输入数据。 ‧「暂存空间」用于存储算法运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。 ‧「输出空间」用于存储算法的输出数据。 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可以进一步划分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数

算法定义 算法（algorithm）是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，它具有以下特性。 ‧ 问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。 ‧ 具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。 ‧ 各步骤都有确定的含义，在相同的输入和运行条件下，输出始终相同。 1.2.2 数据结构定义 数据结构（data structure）是组织和存储数据的方式，涵盖数据内容、数据之间关系和数据操作方法，它具 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 算法在运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种。 ‧ 输入空间：用于存储算法的输入数据。 ‧ 暂存空间：用于存储算法在运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。 ‧ 输出空间：用于存储算法的输出数据。 一般情况下，空间复杂度的统计范围是“暂存空间”加上“输出空间”。 暂存空间可以进一步划分为三个部分。 ‧ 暂存数据：用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧ 栈帧空间：用于保存调用函数的上下文

grafana • 通⽤用的指标类可视化⽅方案 • 近70 数据源（⽀支持混合） • 新推简单⽇日志⽅方案：Promtail+Loki • ⾃自由报表定制与构建 • 30+ 可视化插件 • ⽀支持查询原始指标 prometheus的扩展 - thanos • 全兼容Prometheus，提供全局视图+HA • 扩展⾼高可⽤用 • Sidecar + Query节点 • 时序数据 • 机器学习（收费） • Canvas⾃由编辑 Logstash核⼼能⼒ • 插件化灵活：输⼊入/过滤/输出 • 200+插件 • 配置统⼀一管理理 • 数据传输可靠性 Beats核⼼能⼒ • 8类轻量级Beats • 配置统⼀管理，部分逻辑插件化 • 集成50+内置⽣态模块（⽇志与指标） • ⽀持容器类部署场景 其他OLAP选择: Druid

(shallow) 和深层 (deep) 复制操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 8.11 pprint --- 数据美化输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 8.12 reprlib --- 另一种 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1698 33 杂项服务 1701 33.1 formatter --- 通用格式化输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1701 34 Windows 系统相关模块 1705 34 address of the object in memory. 引发一个审计事件 builtins.id 并附带参数 id。 input([prompt]) 如果存在 prompt 实参，则将其写入标准输出，末尾不带换行符。接下来，该函数从输入中读取一 行，将其转换为字符串（除了末尾的换行符）并返回。当读取到 EOF 时，则触发EOFError。例如: >>> s = input('--> ') -->