在鸿蒙系统上跑起来 1 FlutterWeb 在美团外卖的实践 14 FlutterWeb 性能优化探索与实践 36 设计稿（UI 视图）自动生成代码方案的探索 56 美团外卖终端容器无关化研发框架 74 一款可以让大型 iOS 工程编译速度提升 50% 的工具 96 从预编译的角度理解 Swift 与 Objective-C 及混编机制 108 美团民宿跨端复用框架设计与实践 MTFlexbox 中的实践 459 开源 React Native 组件库 beeshell 2.0 发布 473 React Native 在美团外卖客户端的实践 506 Android 静态代码扫描效率优化与实践 530 Probe：Android 线上 OOM 问题定位组件 560 活动 Web 页面人机识别验证的探索与实践 580 React Native 工程中 TSLint 静态检查工具的探索之路 AOSP，逐步发展出 自己的生态，这意味着现有安卓应用在鸿蒙设备上将会逐渐变成“二等公民”。然而， 如果在 iOS 及 Android 之外再重新开发和维护一套鸿蒙应用，在如今业界越来越注 重开发迭代效率的环境下，所带来的开发成本也是难以估量的。因此，通过打造一套 合适的跨端框架，以相对低的成本移植应用到鸿蒙平台，并利用好该系统的特性能 力，就成为了一个非常重要的选项。 在现有的众多跨端框架当中，Flutter

Navigator 2.0 浏览器中。该语言至今已经在所有来自 Netscape 的全部子系列浏览器和从 Internet Explorer3.0 开始所有来自 Microsoft 的浏览器中出现。 该标准的研发起始于 1996 年 11 月。ECMA 标准的首个版本于 1997 年 6 月被 ECMA 公共协 会采用。 此 ECMA 标准曾被提交 ISO/IECJTC1 以“快速通道”审批过程的方式进行审批，并于 原书此处有 one of，错误。 5.2 算法约定 本规范中常会用到一种标有数字序号的列表来详细指明一个算法的步骤。这些算法是用来 说明语义的。实际操作中，具体实现可能会对给定的特 性给出更有效率的算法。 若算法要产生一个值作为结果，使用说明"返回 x"来指明算法的结果是 x 的值，此时算法结 束。记法 Result(n) 被用作"第 n 步的结果" 的缩写。Type(x) 被用作"x 的类型"的缩写。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . 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 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断完善。 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . 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贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . 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贡献者的共同努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法是数据结构发挥作用的舞台。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 . . . 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 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助，包括但不限于： 0‑6 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题目，熟悉 主流的算法问题。初次刷题时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2. 复杂度分析 12 2.1. 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2. 时间复杂度 . . . 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。 建议通读本节内容，以获取最佳阅读体验。 0.2.1. 算法学习路线 总体上看，我认为可将学习数据结构与算法的过程分为三个阶段。 1. 算法入门。熟悉各种数据结构的特点、用法，学习各种算法的原理、流程、用途、效率等。 2. 刷算法题。可以先从热门题单开刷，推荐剑指 Offer、LeetCode Hot 100，先积累至少 100 道题量，熟 悉大多数的算法问题。刚开始刷题时，“遗忘”是最大的困扰点，但这是很正常的，请不要担心。学习中

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 第 2 章 複雜度分析 17 2.1 演算法效率評估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代與遞迴 . . . . 陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、雜湊表、樹、堆積、 圖等資料結構的定義、優缺點、常用操作、常見型別、典型應用、實現方法等。 ‧ 演算法：搜尋、排序、分治、回溯、動態規劃、貪婪等演算法的定義、優缺點、效率、應用場景、解題 步驟和示例問題等。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 3 圖 0‑1 本書主要內容 0.1.3 致謝 本書在開源社群眾多貢獻者的共同努力下不斷完善。 0.2.5 演算法學習路線 從總體上看，我們可以將學習資料結構與演算法的過程劃分為三個階段。 1. 階段一：演算法入門。我們需要熟悉各種資料結構的特點和用法，學習不同演算法的原理、流程、用途 和效率等方面的內容。 2. 階段二：刷演算法題。建議從熱門題目開刷，先積累至少 100 道題目，熟悉主流的演算法問題。初次刷 題時，“知識遺忘”可能是一個挑戰，但請放心，這是很正常的。我們可以按照“艾賓浩斯遺忘曲線”來

55 6.3.2. 匹配浮点数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 6.4. 效率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 id="container" class="main">

55 6.3.2. 匹配浮点数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 6.4. 效率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 6.4.1. 使用具体型字符组来代替通配符，来消除回溯 id="container" class="main">