. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 第 16 章 附录 361 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 16.2 一起参与创作 . . . 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github 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。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361 第 16 章 附录 363 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 16.2 一起参与创作 . . . 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github 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。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 第 16 章 附录 367 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368 16.2 一起参与创作 . . . 时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录教程进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo 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。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 第 16 章 附录 361 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 16.2 一起参与创作 . . . 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github ，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。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试

效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測 並根據情境選擇合適 的方法至關重要。 2.3 時間複雜度 執行時間可以直觀且準確地反映演算法的效率。如果我們想準確預估一段程式碼的執行時間，應該如何操作 呢？ 1. 確定執行平臺，包括硬體配置、程式語言、系統環境等，這些因素都會影響程式碼的執行效率。 2. 評估各種計算操作所需的執行時間，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，列印操作 print() 需要 Extension Pack 。 3.（可選）在命令列輸入 pip install black ，安裝程式碼格式化工具。 2. C/C++ 環境 1. Windows 系統需要安裝 MinGW（配置教程）；MacOS 自帶 Clang ，無須安裝。 2. 在 VS Code 的擴充功能市場中搜索 c++ ，安裝 C/C++ Extension Pack 。 3.（可 選） 開 啟 Settings