上安装 Go 2.5 在 Windows 上安装 Go 2.6 安装目录清单 2.7 Go 运行时（runtime） 2.8 Go 解释器 第3章：编辑器、集成开发环境与其它工具 3.1 Go 开发环境的基本要求 3.2 编辑器和集成开发环境 3.3 调试器 3.4 构建并运行 Go 程序 3.5 格式化代码 3.6 生成代码文档 3.7 其它工具 3.8 Go 性能说明 语言自带的工具 godoc 运 行在 Google App Engine 上来作为 Web 服务器提供文本内容。在官网的首页有一个功能叫做 Go Playground，是一个 Go 代码的简单编辑器的沙盒，它可以在没有安装 Go 语言的情况下在你的浏览器中编译并运 行 Go，它提供了一些示例，其中包括国际惯例 “Hello, World!”。 更多的信息详见 github.com/golang/go，Go 节），从而能够将过去开发的软件进行快速迁移。 Go语言通过减少关键字的数量（25 个）来简化编码过程中的混乱和复杂度。干净、整齐和简洁的语法也能够提高程 序的编译速度，因为这些关键字在编译过程中少到甚至不需要符号表来协助解析。 这些方面的工作都是为了减少编码的工作量，甚至可以与 Java 的简化程度相比较。 1.2.4 指导设计原则 1.2 语言的主要特性与发展的环境和影响因素 - 20 - 本文档使用

欢迎来到 Go 语言开发的奇妙世界！ Go入门指南 - 3 - 本文档使用 看云 构建 第一部分：学习 Go 语言 第1章：Go 语言的起源，发展与普及 第2章：安装与运行环境 第3章：编辑器、集成开发环境与其它工具 第1章：Go 语言的起源，发展与普及 1.1 起源与发展 Go 语言起源 2007 年，并于 2009 年正式对外发布。它从 2009 年 9 月 21 日开始作为谷歌公司 Go 语言自带的工具 godoc 运行在 Google App Engine 上来作为 Web 服务器提供文本内容。在官网的首页有一个功能叫做 Go Playground，是一个 Go 代码的简单编辑器的沙盒，它可以在没有安装 Go 语言的情况下在你的浏览 器中编译并运行 Go，它提供了一些示例，其中包括国际惯例 “Hello, World!”。 更多的信息详见 github.com/golang/go，Go 速迁移。 1.2.4 指导设计原则 Go语言通过减少关键字的数量（25 个）来简化编码过程中的混乱和复杂度。干净、整齐和简洁的语法也 能够提高程序的编译速度，因为这些关键字在编译过程中少到甚至不需要符号表来协助解析。 这些方面的工作都是为了减少编码的工作量，甚至可以与 Java 的简化程度相比较。 Go 语言有一种极简抽象艺术家的感觉，因为它只提供了一到两种方法来解决某个问题，这使得开发者们

Gocode(代码自动完成工具)的完美支持 Go语言文档查看和Api快速检索 代码表达式信息显示F1 源代码定义跳转支持F2 Gdb断点和调试支持 gofmt自动格式化支持 其他特征 支持多国语言界面显示 完全插件体系结构 支持编辑器配色方案 基于Kate的语法显示支持 基于全文的单词自动完成 支持键盘快捷键绑定方案 Markdown文档编辑支持 实时预览和同步显示 自定义CSS显示 可导出HTML和PDF文档 批量转换/合并为HTML/PDF文档 端，输入gocode，是不是能够 正确运行，如果不行就说明$PATH没有配置正确。 Vim Vim Vim是从vi发展出来的一个文本编辑器, 代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富，在程序员中被广泛 使用。 图1.9 VIM编辑器自动化提示Go界面 1. 配置vim高亮显示 cp -r $GOROOT/misc/vim/* ~/.vim/ 2. 在~/.vimrc文件中增加语法高亮显示 下的包，当然这个设置就是可以设置我们额外的lib能访问的路径 5. 恭喜你，安装完成，你现在可以使用:e main.go体验一下开发Go的乐趣。 Emacs Emacs Emacs传说中的神器，她不仅仅是一个编辑器，它是一个整合环境，或可称它为集成开发环境，这些功能如让使用者 置身于全功能的操作系统中。 图1.10 Emacs编辑Go主界面 1. 配置Emacs高亮显示 cp $GOROOT/misc/emacs/*

产生的词汇，位置和空格流会和注释流进行合并. 词汇会扩展为字符串，所有的文本流将会被制表符写入器处理. 制表符写入器会将制表符替换为合适数量的空格. 对于固定宽度的字体，处理的很好. 比例大小的字体也可以被编辑器支持，如果这个编辑器可以支持灵活的制表符宽度. 4/21/2015 gofmt 的文化演变 http://127.0.0.1:3999/gofmt-cn.slide#1 22/34 综合在一起 (2)

也叫短路与; 如果第一个条件为 false , 则第二个条件不会判断，最终结果为 false 变量 语法基础 Hello World 语法基础 组成 关键字 标识符 变量 字符串 符号 分隔符 Go 语言一行代表一个语句的结束，不像 C 家族语言一样以分号结束 如果一个语句写多行就需要加一个分号，不推荐 字符串连接 Go 语言字符串连接通过 `+` 实现 案例 ： fmt 数字类型 uint8 无符号 8 位整性 0 - 256 uint16 无符号 16 位整型 (0 到 65535) uint32 无符号 32 位整型 (0 到 4294967295) uint64 无符号 64 位整型 (0 到 18446744073709551615) int8 有符号 8 位整型 (-128 到 127) int16 有符号 16 位整型 (-32768 (-32768 到 32767) int32 有符号 32 位整型 (-2147483648 到 2147483647) int64 有符号 64 位整型 (-9223372036854775808 到 9223372036854775807) 浮点类型 float32 IEEE-754 32位浮点型数 float64 IEEE-754 64位浮点型数 complex64 32 位实数和虚数

，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic upper bound）。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界，它具有明确的数学定义。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。 在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，因此我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义上讲，这 种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?(?)”的表述，请将其直接 理解为 Θ( 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步，首先统计操作数量，然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 ?(1)、

，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic upper bound」。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界，它具有明确的数学定义。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。 在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，因此我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义 上讲，这种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?(?)”的表 述，请将其直接理解为 Θ( 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步，首先统计操作数量，然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 ?(1)、

，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic upper bound）。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 ?(?)”的渐近上界，它具有明确的数学定义。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往比较困难，因为很难分析出在数据分布下的整体数学期望。 在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，因此我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义上讲，这 种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?(?)”的表述，请将其直接 理解为 Θ( 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步，首先统计操作数量，然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从低到高排列有 ?(1)、

2. 复杂度 hello‑algo.com 17 } } ?(?) 是一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此可以得出时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 Asymptotic Upper Bound」。 推算时间复杂度本质上是计算“操作数量函数 ?(?)”的渐近 地分析出在数据分 布下的整体数学期望。在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 2. 复杂度 hello‑algo.com 28 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，我们常常使用它来表示「平均复杂度」，但从严格意义上看， 这种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?(?)”的表述，请 将其直接理解为 Θ(?) 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，即函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，?(?) 的增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步，首先统计计算操作数量，然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从小到大排列有 ?(1) , ?(log

，则以上函数的的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic upper bound」。 时间复杂度分析本质上是计算“操作数量函数 ?(?)”的渐近上界，其具有明确的数学定义。 但对于较为复杂的算法，计算平均时间复杂度往往是比较困难的，因为很难分析出在数据分布下的整体数学 期望。在这种情况下，我们通常使用最差时间复杂度作为算法效率的评判标准。 � 为什么很少看到 Θ 符号？ 可能由于 ? 符号过于朗朗上口，我们常常使用它来表示平均时间复杂度。但从严格意义上看， 这种做法并不规范。在本书和其他资料中，若遇到类似“平均时间复杂度 ?(?)”的表述，请 将其直接理解为 Θ(?) 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。 ‧ 推算时间复杂度分为两步，首先统计操作数量，然后判断渐近上界。 ‧ 常见时间复杂度从小到大排列有 ?(1)、