version, security fixes Older version, still maintained Latest version 雖然OpenShift可延伸於邊緣裝置執行，Red Hat並未針對邊緣運算提供專屬的輕 量級Kubernetes發行版本。這表示使用者必須面對OpenShift及其眾多元件的完整 複雜度及規模。 7. Single-node edition單節點版本 使用者 供單節點叢集，並可透過抽象化技術，排除Kubernetes固有的部分複雜度問題。 Canonical Kubernetes及Rancher可分別透過MicroK8及K3支援單節點叢集。撰 寫本文時，Red Hat並未正式支援任何單節點OpenShift解決方案。 MicroK8及K3均允許將叢集延伸至多個節點。MicroK8提供方法讓使用者建構具自 我修復能力的高可用度叢集，只需要使用幾個指令，無需進行設定；K3如果要達到 應商及執行個體。Juju模型可讓低階儲存、運算、網路及軟體元件合理作為單一實 體，並於適當時在全模型套用共同設定。Charm能夠有效隨元件寄送自動化規則， 將第0天至第2天的作業變為可重複及可靠的程式碼。 其他廠商並未採用模型導向作業以隔離模型與平台，而是仰賴範本系統用於多雲部 署，針對不同雲端提供不同的最佳化設定。OpenShift可讓Ansible用於簡化多雲 Kubernetes部署。同樣地，多雲搭配Ranc

做法上的差別。 10 如果您知道如何以 Python 或 JavaScript 等動態程式語言編寫程式，也很適合跟著我們學習 Rust。 這是「演講者備忘稿」的範例。我們會透過這些備忘稿補充投影片中未提到的資訊。這可能包括老師應提及 的重點，以及課堂上典型問題的解答。 11 第 1 部分 講授課程 本頁面的適用對象為課程講師。 以下提供一些背景資訊，說明 Google 內部近期採用的授課方式。 沒有執行階段，也不使用垃圾收集機制。 • 著重可靠性和安全性，但不犧牲效能。 4.2 Rust 的優點 Rust 的幾個獨特賣點如下： 22 • 「編譯期的記憶體安全性」- 在編譯期間就能避免各類記憶體錯誤 – 不會產生未初始化的變數。 – 不會導致重複釋放記憶體。 – 不會使用已釋放的記憶體。 – 不會產生 NULL 指標。 – 不會產生忘記鎖定的互斥鎖。 – 執行緒之間不會發生資料競爭。 – 不會發生疊代器無效的情形。 would if they were all defined in an enum. • Rust 會以最少的空間來儲存判別值。 – 如有需要，Rust 會儲存最小所需大小的整數 – 如果允許的變體值未涵蓋所有位元模式，Rust 會使用無效的位元模式來編碼判別值 (即「區 位最佳化」)。舉例來說，Option<&u8> 可儲存指向整數的指標，也可儲存 None 變體適用的 NULL。 – 您可以視需要控制判別值，例如為了與

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 2. 尾遞迴 有趣的是，如果函式在返回前的最後一步 */ int bubbleSort(int *nums, int n) { int count = 0; // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for (int i = n - 1; i > 0; i--) { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for (int j = 0; j < i; j++) { if (nums[j]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 至函式返回後才會被釋放。因此， 遞迴通常比迭代更加耗費記憶體空間。 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 平方階（泡沫排序） */ function bubbleSort(nums) { let count = 0; // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for (let j = 0; j < i; j++) { if (nums[j]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 至函式返回後才會被釋放。因此， 遞迴通常比迭代更加耗費記憶體空間。 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 bubbleSort(nums: number[]): number { let count = 0; // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for (let i = nums.length - 1; i > 0; i--) { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for (let j = 0; j < i; j++) { if (nums[j]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 至函式返回後才會被釋放。因此， 遞迴通常比迭代更加耗費記憶體空間。 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 int bubbleSort(List nums) { int count = 0; // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for (var i = nums.length - 1; i > 0; i--) { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for (var j = 0; j < i; j++) { if (nums[j]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 2. 尾遞迴 有趣的是，如果函式在返回前的最後一步 平方階（泡沫排序） */ func bubbleSort(nums []int) int { count := 0 // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for i := len(nums) - 1; i > 0; i-- { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for j := 0; j < i; j++ { if nums[j] > nums[j+1]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 至函式返回後才會被釋放。因此， 遞迴通常比迭代更加耗費記憶體空間。 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 2. 尾遞迴 有趣的是，如果函式在返回前的最後一步 === ### 平方階（泡沫排序）### def bubble_sort(nums) count = 0 # 計數器 # 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for i in (nums.length - 1).downto(0) # 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for j in 0...i if nums[j] > nums[j + 1]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 2. 尾遞迴 有趣的是，如果函式在返回前的最後一步 平方階（泡沫排序） */ int BubbleSort(int[] nums) { int count = 0; // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for (int i = nums.Length - 1; i > 0; i--) { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for (int j = 0; j < i; j++) { if (nums[j]

www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 ‧ 遞迴呼叫函式會產生額外的開銷。因此遞迴通常比迴圈的時間效率更低。 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 24 如圖 2‑4 所示，在觸發終止條件前，同時存在 ? 個未返回的遞迴函式，遞迴深度為 ? 。 圖 2‑4 遞迴呼叫深度 在實際中，程式語言允許的遞迴深度通常是有限的，過深的遞迴可能導致堆疊溢位錯誤。 2. 尾遞迴 有趣的是，如果函式在返回前的最後一步 fun bubbleSort(nums: IntArray): Int { var count = 0 // 計數器 // 外迴圈：未排序區間為 [0, i] for (i in nums.size - 1 downTo 1) { // 內迴圈：將未排序區間 [0, i] 中的最大元素交換至該區間的最右端 for (j in 0.. nums[j