Hello 算法 C 语言版 作者：靳宇栋（@krahets） 代码审阅：宫兰景（@Gonglja） Release 1.2.0 2024‑12‑06 序 两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接 ，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你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 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 ‑tse、khoaxuantu、 krahets、night‑cruise、nuomi1、Reanon 和 rongyi 完成（按照首字母顺序排列）。感谢他们付出的时间 与精力，正是他们确保了各语言代码的规范与统一。 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助。 ‧ 感谢我在公司的导师李汐博士，在一次畅谈中你鼓励我“快行动起来”，坚定了我写这本书的决心； ‧ 感谢我的女朋友泡泡作为本书的首

Rust 程序设计语言 简体中文版Rust 程序设计语言 简体中文版 目录 Rust 程序设计语言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 2/562Rust 程序设计语言 简体中文版 11. 编写自动化测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 将错误信息输出到标准错误而不是标准输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13. 函数式语言特性：迭代器与闭包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

MoonBit 编程语言（WASM 技术） 服务端应用展望 以及对Kubernetes生态的影响 沙渺（MoonBit 语言社区开发者） 本分享包含大量目前尚处在早期开发阶段甚至概念阶段， 尚未获得广泛应用的技术。 仅为前景展望，不推荐用于当前立项开发的实际工程。 敬请注意 内容 • WASM 技术栈现状和 WASM 后端应用的构想 • MoonBit 语言介绍 • MoonBit MoonBit 方案对 WASM 技术栈的作用 • 对 Kubernetes 提出的挑战 分享者 • 沙渺，大连本地独立开发者 • Rust 语言社区早期参与者 The Rust Programming Language（中文纸质版）译者3 • MoonBit 语言社区开发者 官方标准库代码、教程资料编写者 WebAssembly (WASM) WASM 现状 • 1.0 MVP 已稳定（2017）已被 已稳定（2017）已被 Web 前端应用实际接受 • 有后端应用潜力，但更多具体疑问仍待解答 • 问题集中在扩展特性（features）、外部语言接口（FFI）、 操作系统界面（system interfaces 或 WASI）上 WASM 后端应用先驱 wasmCloud （CNCF-Sandbox） fermyon/spin WasmEdge （CNCF-Sandbox） • 多数特性已标准化

tools…. https://www.draw.io/ https://github.com/jgraph/drawio-desktopText to diagram converters • PlantUML • open source tool that converts simple textual descriptions to UML diagrams • Not only UML Integration to doxygen doc / markdown doc http://plantuml.com/guideThree simple lines generate this diagram…. Isn’t it awesome?Have a break! • Use PlantUML to create Sudoku. • The sudoku is randomly generated.Good news! • PlantText : PlantUML based online live editor https://www.planttext.com/Yet another cool tool here - mermaid • Javascript based diagramming and charting tool. • Mermaid can

JavaScript 核心语法，从最简单的开始讲起，循序 渐进、由浅入深，力求清晰易懂。所有章节都带有大量的代码实例，便 于理解和模仿，可以用到实际项目中，即学即用。 本教程适合初学者当作 JavaScript 语言的入门教程，也适合当作日 常使用的参考手册。 介绍 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 前言 前言 我写这本教程，主要原因是自己需要。 编程时，往往需要查阅资料，确定准确用法。理想的 为教程，本书对所有重要概念都进行了讲解，努力把复杂的问题讲得简 单，希望一两分钟内就能抓住重点。本书还可以作为参考手册，罗列了 主要用法和各种 API 接口，并给出可以立即运行的代码。所有章节按 照语言的 API 编排，方便以后的查阅。 如果你发现某处出现陌生的新概念，请不要担心，可以继续阅读下去。 以后查阅这些章节的时候，你会发现很方便找到某个知识点相关的所有 内容。 前言 前言 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 导论 导论 什么是 JavaScript 语言？ 为什么学习 JavaScript？ 操控浏览器的能力 广泛的使用领域 易学性 强大的性能 开放性 社区支持和就业机会 实验环境 JavaScript 是一种轻量级的脚本语言。所谓“脚本语言”（script language），指的是它不具备开发操作系统的能力，而是只用来编写 控

训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据分析 Open AI o3mini 响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 3.5 sonnet 基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 出相关建议。  Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准

MindSpore openGauss Ascend dromara anolis OpenCloudOS Stream UBML 解决 Issue 处理 PR 10 / 111 编程语言流行趋势 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 Java JavaScript Python PHP C# 2024年，Gitee上的编 程语言依然由Java、 JavaScript、Python引 领潮流。 与此同时变化也在悄然进 行中：凭借AI开发热潮， C与C++依然在今年焕发 着生命力，流行度已与十 年前不相上下。 TypeScript依然强势增 长，随着越来越多的开发 者从JavaScript转向 TypeScript，其未来的 发展更值得期待。 11 / 111 本年度增长最快编程语言 35.71% Verilog C C++ Python Kotlin C# Dart Arduino TypeScript连续两年成为了 Gitee年度增长最快编程语言 （2023年增长率为49.04%）， 同样持续强势的还有Rust以及 C语言家族。 此外，Dart及Arduino首次上榜， 符合2024年跨平台开发及机器 人开发的潮流。 12 / 111 本年度最常用开源许可证 MIT 33

文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低

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