nical Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 3. 高可用性 高可用度有助於盡量減少停機時間，並達到最高的可靠度及生產力，因此是所 有主要 Kubernetes 解決方案的標準特性。Canonical Kubernetes、Rancher 及OpenShift均提供高可用度叢集。 4. 叢集升級 由於每季都有新的Kubernetes版本，企業務必要確保解決方案具有可靠的升級策 Canonical Kubernetes、OpenShift及Rancher均提供無需停機的自動化升級。 其中Canonical Kubernetes居於領先的部分，就是能夠讓企業對升級流程進行精細 控制。使用者可精確排序及交錯進行各項元件的更新作業，因此能夠完全升級叢集， 同時確保不會影響在叢集執行的工作負載。 2 5. 支援生命週期 有時候企業無法跟上最新的上游Kubernetes版本，未能完全保持最新狀態。為了 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 相同成果，就需要進行更多手動作業。 8. 託管Kubernetes方案 為企業工作負載提供無可比擬的自動化程度及通用平台。不過Kubernetes本身是一

Linux、Mac、Windows... • Rust 適用於多種裝置： – 韌體和啟動載入器 – 智慧螢幕、 – 手機、 – 電腦、 – 伺服器。 Rust 適合用於與 C++ 同樣的領域，且具有以下特色： • 高靈活性。 • 提供高度主控權。 • 可縮減到十分受限的裝置規模，例如微控制器。 • 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 behavior)」- Rust 陳述式的行為一律會 有定義 – 陣列存取行為會經過邊界檢查。 – 整數溢位的行為是明確的 (恐慌或迴繞)。 • 「現代化的語言特徵」- 具表現力且符合人因工程學的高階語言 – 列舉和模式配對。 – 泛型。 – 沒有 FFI 負擔。 – 零成本的抽象化機制。 – 更好的編譯錯誤描述。 – 內建依附元件管理工具。 – 內建測試支援。 – 卓越的語言伺服器通訊協定支援。 pt... 經驗：Rust 能讓您享有與這些語言相同的記憶體安全 性，而且還可帶來使用類似高階語言的感受。此外，您也能獲得像 C 和 C++ 一樣快速可預期的成效 (無垃圾收集器)，以及低階硬體的存取權限 (如有需要)。 4.3 Playground Rust Playground 支援以簡便方式執行精簡的 Rust 程式，也是本課程中範例和練習的基礎。不妨試著執 行 Rust Playground

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試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

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試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

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試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

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試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

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