如何用GO支撑海外电商的快速发展 吕梦楼 小米科技（武汉）有限公司 海外电商基础服务负责人 目 录 业务背景 01 架构演变 02 场景落地 03 总结 04 Q&A 05 业务背景 第一部分 业务背景 01. 海外电商业务 1 ShareSave 11 Mi.com B2C 23 Community 10 POCO B2C 26 Mi.com B2B

”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . 11.4 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 11.5 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 11.6 归并排序 .

17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . 11.4 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 11.5 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 11.6 归并排序 . 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。 ‧ 空间占用尽量少，以节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。

”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基础上，本书致力于揭示算法在复杂世界中的生动体现，展现算法之美。希望本书 17 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代与递归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 时间复杂度 . . 11.4 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 11.5 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 11.6 归并排序 .

”；大到一個國家，小 到一個家庭，社會的主要組織形式呈現出“樹”的特徵；冬天的衣服就像“堆疊”，最先穿上的最後才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結構的核心概念，並能 夠透過程式設計來實現它們。在此基礎上，本書致力於揭示演算法在複雜世界中的生動體現，展現演算法之 複雜度分析 17 2.1 演算法效率評估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2 迭代與遞迴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 時間複雜度 . . 11.4 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 11.5 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 11.6 合併排序 .

16 2.1 算法效率评估 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2 迭代与递归 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.3 时间复杂度 . . 11.4 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 11.5 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233 11.6 归并排序 . 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。 ‧ 空间占用尽量减少，节省计算机内存。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 13 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想要在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举 两个例子。

的最佳实践，同时也会帮助初学者逃离一些语言的陷阱。第 18 章可以作为你在开发时的一个参考手册， 因为当中包含了众多的有价值的代码片段以及相关的解释说明。 最后要说明的是，你可以通过完整的索引来快速定位你需要阅读的章节。书中所有的代码都在 Go1.4 版本 下测试通过。 这里有一段来自在 C++、Java 和 Python 领域众所周知的专家 Bruce Eckel 的评论： “作为一个有着 授权（完全开源）正式公布在 Linux 和 Mac OS X 平台上的版本。Hector Chu 于同年 11 月 22 日公布了 Windows 版本。 作为一个开源项目，Go 语言借助开源社区的有生力量达到快速地发展，并吸引更多的开发者来使用并改 善它。自该开源项目发布以来，超过 200 名非谷歌员工的贡献者对 Go 语言核心部分提交了超过 1000 个 修改建议。在过去的 18 个月里，又有 150 理想的语言（如：C++），还是使用编译速度较快但执行效率不佳的语言（如：.NET、Java），或者 说开发难度较低但执行速度一般的动态语言呢？显然，Go 语言在这 3 个条件之间做到了最佳的平 衡：快速编译，高效执行，易于开发。 1.2.3 Go 语言的发展目标 Go 语言的主要目标是将静态语言的安全性和高效性与动态语言的易开发性进行有机结合，达到完美平 衡，从而使编程变得更加有乐趣，而不是在艰难抉择中痛苦前行。

11.4. 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 11.5. 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 11.6. 归并排序 . 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 的设计目标包括： ‧ 空间占用尽量减少，节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 1. 初识算法 hello‑algo.com 10 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便使得算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程，这意味着要 } 线性对数阶 ?(? log ?) 线性对数阶常出现于嵌套循环中，两层循环的时间复杂度分别为 ?(log ?) 和 ?(?) 。 主流排序算法的时间复杂度通常为 ?(? log ?) ，例如快速排序、归并排序、堆排序等。 2. 复杂度 hello‑algo.com 25 // === File: time_complexity.go === /* 线性对数阶 */ func linearLogRecur(n

章可以作为你在开发时的一个参考手册，因为当中包含了众多 前言 - 12 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 的有价值的代码片段以及相关的解释说明。 最后要说明的是，你可以通过完整的索引来快速定位你需要阅读的章节。书中所有的代码都在 Go1.4 版本下测试通 过。 这里有一段来自在 C++、Java 和 Python 领域众所周知的专家 Bruce Eckel 的评论： “作为一个有着 授权（完全开源）正式公布了 Linux 和 Mac OS X 平台上的版本。Hector Chu 于同年 11 月 22 日公布了 Windows 版本。 作为一个开源项目，Go 语言借助开源社区的有生力量达到快速地发展，并吸引更多的开发者来使用并改善它。自该开 源项目发布以来，超过 200 名非谷歌员工的贡献者对 Go 语言核心部分提交了超过 1000 个修改建议。在过去的 18 个月里，又有 150 的语 言（如：C++），还是使用编译速度较快但执行效率不佳的语言（如：.NET、Java），或者说开发难度较低但 执行速度一般的动态语言呢？显然，Go 语言在这 3 个条件之间做到了最佳的平衡：快速编译，高效执行，易 于开发。 Go 语言的主要目标是将静态语言的安全性和高效性与动态语言的易开发性进行有机结合，达到完美平衡，从而使编程 变得更加有乐趣，而不是在艰难抉择中痛苦前行。 1.2

3. 插入排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 11.4. 快速排序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 11.5. 归并排序 } 线性对数阶 ?(? log ?) 线性对数阶常出现于嵌套循环中，两层循环的时间复杂度分别为 ?(log ?) 和 ?(?) 。 主流排序算法的时间复杂度都是 ?(? log ?) ，例如快速排序、归并排序、堆排序等。 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 24 // === File: time_complexity.go === /* 线性对数阶 */ func linearLogRecur(n ，因此 该方法的总体时间复杂度为 ?(? log ?) 。 基于堆化操作实现 有趣的是，存在一种更加高效的建堆方法，时间复杂度可以达到 ?(?) 。我们先将列表所有元素原封不动添加 进堆，然后迭代地对各个结点执行「从顶至底堆化」。当然，无需对叶结点执行堆化，因为其没有子结点。 // === File: my_heap.go === /* 构造方法，根据切片建堆 */ func newMaxHeap(nums