. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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。

先确定布局的整体结构是行布局或者列布局，然后再确定局部区域应该是什么布局结 构，最后组装起来形成视图树。这个过程与递归算法类似，因此我们采用了递归算法 前端 < 63 作为算法的主框架，同时引入了“横竖切割 + 布局结构 + 模型评估”三大利器。 利器一：横竖切割 生成 DSL 时采用了整分的思路，即将大布局不断的切分成小布局，下面以动画的形 式看一下简化过的 DSL 生成过程： 将设计稿一部分区域视为一个子区域，最开始的时候子区域和整个模板的面积一样 < 67 利器三：模型评估 在介绍横竖切割时，可以看到当存在多个切割点时，对所有切割点同时进行了切割， 但实际上算法在切割时复杂度会更高，当有三个切割点时，实际上有 5 种切割方式， 每种切割方式都会生成一个 DSL。既然有 5 种切割方式，那么到底应该选择哪一种 68 > 2021年美团技术年货 DSL 呢？模型评估算法就是用来解决这个问题的。 目前模型评估算法有两个指标：布局节点数和逆布局指数。 目前模型评估算法有两个指标：布局节点数和逆布局指数。 ● DSL 中布局节点数越少，切割方式越好。 ● 逆布局指数用来评估 DSL 中的行列布局的合理程度，其中逆布局指数越大越 不合理，反之，逆布局指数越小，切割方式越好。 以下图为例，看下视图不同切割方式下对应的模型评估方式： 如果模型评估算法只衡量布局节点数的话，那么会选择第一种切割方式生成的 DSL 作为最终的结果。但实际上，第二种切割方式更加合理。在切割方式一中，广告、立

后端即服务工具 153 离线工具 Hoodie Offline.js PouchDB upup 离线工具 154 安全工具 编码工具: DOMPurify XSS 安全性 扫描工具/评估工具/测试工具: Netsparker Websecurify OWASP ZAP 参考文献: HTML5 安全秘籍 安全工具 155 构建工具 任务管理 / 构建工具: Gulp

ECMAScript 6简介 7 6.3版等等。 但是，标准的制定者不想这样做。他们想让标准的升级成为常规流程：任何人在任 何时候，都可以向标准委员会提交新语法的提案，然后标准委员会每个月开一次 会，评估这些提案是否可以接受，需要哪些改进。如果经过多次会议以后，一个提 案足够成熟了，就可以正式进入标准了。这就是说，标准的版本升级成为了一个不 断滚动的流程，每个月都会有变动。 标准委员会最终决定