排序算法是一种能将一系列数据按照特定顺序进行排列的算法，比如说一个学校的考试分数从高到低排名、一个公司的数据报表从大到小排列，都需要用到排序算法。常见的排序算法有冒泡排序、快速排序、字典排序、归并排序、堆排序等等，而归并排序是其中的一种较为稳定、高效的排序算法，时间复杂度N*log2N。 本文通过Go语言开源社区的归并排序算法优化案例为例，讲解通用的算法分析、优化方法。1. Go语言的归并排序算法Go语言的sort包对插入排序、归并排序、快速排序、堆排序做了支持，归并排序是sort包实现的稳定排序算法。 Go语言基于递归实现了归并排序算法，代码如下：// 优化前的归并排序代码，使用递归实现两个有序子序列data[a：m]和data [m：b]的合并func symMerge(data Interface, a, m, b int) {    // 初始化mid,start,r的值，mid表示[a:b]的中位数，start表示[a:m]区间进行数据交换的开始下标，r表示[a:m]区间进行数据交换的最右下标    mid := int(uint(a+b) >> 1)    n := mid + m    var start, r int    if m > mid {        start = n - b        r = mid    } else {        start = a        r = m    }    p := n - 1    // 折半查找对称比较数据块[a:m]和数据块[m:b],找出数据块[a:m]开始大于数据[m:b]的下标位置start    for start < r {        c := int(uint(start+r) >> 1)        if !data.Less(p-c, c) {            start = c + 1        } else {            r = c        }    }    // 翻转数据块[start:m] 和 [m:end], 使得数据块[start:end]有序    end := n - start    if start < m && m < end {        rotate(data, start, m, end)    }    // 调用递归函数,排序两组子数据块[a:start]和[start:mid]，[mid:end]和[end:b]    if a < start && start < mid {        symMerge(data, a, start, mid)    }    if mid < end && end < b {        symMerge(data, mid, end, b)    }}2. 场景及问题分析归并排序算法的应用场景主要是数据块有序归并，比如说有序切片data[0:20]和data[20:40]的合并有序场景，主要处理过程如下：1.          调用递归函数symMerge，初始化切片参数。2.          经过折半查找、对称比较、翻转等方法使得切片data[0:20]整体小于切片data[20:40]3.          再次调用递归函数symMerge归并排序子切片data[0:start]和data[start:20]，回到步骤14.          再次调用递归函数symMerge归并排序子切片data[20:end]和data[end:40]，回到步骤15.          直到排序完所有的子切片，使得整个切片data[0：40]有序。从这个常见的应用场景的处理过程中发现，归并排序需要不断调用递归函数处理子序列，而这也是归并排序算法的性能损耗的主要原因。在切片的归并排序场景中，如果能避免或减少调用递归处理子切片，算法的运行性能就可以得到提升。比如说在长度为1的子切片data[0]和长度为9的子切片data[1:10]进行归并排序的场景下，使用插入排序来避免调用递归，可以减少算法的运行耗时，优化算法的性能。3. 优化方案及实现通过上述对Go语言归并排序算法的代码和场景分析，找到了一种优化方法，即在归并排序中，针对长度为1的数据块，利用二分插入排序算法处理数据块排序，可以减少函数递归的调用，提高算法的性能。 Go语言开源社区也应用了基于二分插入排序的优化方法，提升了归并排序算法的性能，优化前后的代码对比如下： 优化代码如下：// 优化代码增加了对切片长度的判断，且当切片长度为1时，使用二分插入排序直接排序切片返回。func symMerge(data Interface, a, m, b int) {    // data[a:m]只有一个元素时，使用二分插入排序找到有序的插入点，插入data[a]到data[m:b]    // 避免调用递归，提高算法性能    if m-a == 1 {        i := m        j := b        // 二分查找，找到合适的有序插入点        for i < j {            h := int(uint(i+j) >> 1)            if data.Less(h, a) {                i = h + 1            } else {                j = h            }        }        // 插入数据        for k := a; k < i-1; k++ {            data.Swap(k, k+1)        }        return    }    // data[m:b]只有一个元素时，使用二分插入排序找到合适的有序插入点，插入data[m]到data[a:m]    // 避免调用递归，提高算法性能    if b-m == 1 {        i := a        j := m        // 二分查找，找到合适的有序插入点        for i < j {            h := int(uint(i+j) >> 1)            if !data.Less(m, h) {                i = h + 1            } else {                j = h            }        }        // 插入数据        for k := m; k > i; k-- {            data.Swap(k, k-1)        }        return    }    // 归并排序的递归实现    ......}4. 优化结果使用Go benchmark测试优化前后的算法性能，再用Go benchstat对比优化前后的性能测试结果，并统计了优化前后递归函数的调用次数，整理到如下表格：测试项测试用例优化前每操作耗时 time/op优化后每操作耗时 time/op耗时对比优化前递归总次数优化后递归总次数递归总次数对比BenchmarkStableString1K-8长度1K的字符串切片302278 ns/op288879 ns/op-2.71%1110790-28.8%BenchmarkStableInt1K-8长度1K的整型切片144207 ns/op139911 ns/op-0.96%689586-14.9%BenchmarkStableInt64K-8长度64K的整型切片12291195 ns/op12119536 ns/op-0.75%4846541280-14.8%BenchmarkStable1e2-8长度1e2(100)的结构体切片135357 ns/op124875 ns/op-7.17%1079807-25.2%BenchmarkStable1e4-8长度1e4(10000)的结构体切片43507732 ns/op40183173 ns/op-7.64%449735350205-22.1%BenchmarkStable1e6-8长度1e6(1000000)的结构体切片9005038733 ns/op8440007994 ns/op-7.69%7934784361483110-22.5%[注] -8表示函数运行时的GOMAXPROCS值，ns/op表示函数每次执行的平均纳秒耗时。上述表格显示了在字符串切片、整型切片、结构体切片等不同数据类型的场景下的性能测试结果，对比分析如下：•             对比长度为1K的字符串和整型切片数据，优化后字符串切片的递归次数减少了28.8%，而整型切片的递归次数只减少了14.9%，说明优化技术在字符串切片数据集上发挥了更大的作用，性能提升更大；•             对比长度为64K和1K的整型切片数据，优化后二者的递归总次数减少的比例都在14.8%左右，性能提升相近在0.5%-1%之间；•             对比长度为1e2e4e6的结构体切片数据，优化后三者的递归总次数都减少在22%左右，性能提升基本一样在7%左右。通过性能测试结果的对比分析，发现优化后的性能提升大小跟测试数据集的关联性大，算法的递归嵌套中出现数据切片长度为1的情况越多，优化方法发挥的作用就越大，递归次数减少的更多，性能提升也会更大。5. 总结Go语言的归并排序算法优化案例，从一个具体的场景出发分析归并排序算法存在的性能问题，给出了基于二分插入排序的优化方案，并最终验证了优化结果，是一个值得学习借鉴的算法优化实践。

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那晚你错过的交流（PPT文末自取）那一晚，你没来第八期云享MindTalks，可能错过了一场精彩的对话交流~餐前小甜点助手小采访：你为什么选择用Python？因为语法简单？优雅？还是因为免费？：不，因为惜命，“人生苦短，我用Python”。暖心小贴士：Python的编写效率高，可以用Python省下的时间去植发哦。助手小采访：用Python你幸福吗？：我姓张。助手小采访：……，那可以请您简单分享一下Python的使用体验吗？：动态一时爽，一直动态一直爽。助手小采访：那是不是意味着这个工具很好用，妈妈再也不用担心我出bug的感觉？：什么BUG？！！暖心小贴士：动态一时爽，重构火葬场，这是动态语言的弊端。助手小采访：听说您之后又去学了Go？请用一句话证明。：err !=nil精彩正餐吃到饱交流者1号：Go的gorotine和Python的corotine区别？张老师：gorotine应该就是Go语言的协程，corotine是Python语言的协程，corontine是借鉴了JavaScript里的语法。协程你可以想象为轻量型的线程。交流者2号：我现在想修全栈向，Python用了三年，不会别的语言。一直在开脚本和API，想做点带前端的完整作品。未来趋势来看，是修炼react+go还是继续Python撸flask+django？张老师：谈点个人看法啊，Python用了三年说明你已经很熟悉Python了。从我自己的经历来说，我也是先学了Python然后又学习了Go，我觉得我们学点其他的知识，有助于拓宽我们的知识面，能够帮助到自己打开视野。react是Javascript的一个分支，一个框架，如果你想要修全栈的话，是可以学习一下的。现在react，vue比较主流，flask的话，目前不是那么的主流。交流者3号：Python使用uvloop的话，速度比Go如何？张老师：这个问题我没有实践过uvloop，无法给你做准确的判断，如果你用Python做一些底层的设计的话，能够对它进行一些优化，很可能会取得很好的效果。交流者4号：前端是vue还是react？如果时间有限的话。张老师：国内的话vue还是很多的，国外多是react，如果时间有限的话，建议学习vue，可以从3开始学；如果时间允许的话，建议两个都可以学着看看。交流者5号：Python转数据挖掘可以吗？不知道从何下手。张老师：如果你是用Python做数据分析，是完全可以转数据挖掘的。数据挖掘的话，还包含数据分析和机器学习的，Python的话，比较好的一点，就是有很多库都给你封装好了。如果说你能理解基础原理的话，完全是可以转的。交流者6号：Go和dart差不多吗？张老师：我知道移动端一个比较火的框架就是用dart语言写的，dart的话更多的可能会用于移动开发，相对来说Go的话使用的范围更广。交流者7号：老师是怎么学习Go的?张老师:总结下来的话，就是实践，“实践出真理”，我觉得我个人比较有效的学习方式就是通过实践，因为有Python的基础，经常做Python和go的对比，加强自己的理解，也更有意思。learn by doing是非常有效的学习方式。交流者8号：老师您的CrawLab从Python到Go重构了多久？张老师：重构了大概二十天左右，最近在着手做大的架构升级，预计明年初可以发版~Github: https://github.com/crawlab-team/crawlabDemo: https://demo-pro.crawlab.cn文档: https://docs.crawlab.cn欢迎大家来给我+star哦～谢谢交流者9号：请问有什么推荐的项目吗？张老师：推荐可以从小项目入手，比如： PPT: https://tinyurl.com/yd7gdf4k- 视频: https://www.bilibili.com/video/BV1Az4y1r7gE/- Go入门开源项目:  1. https://github.com/linxGnu/goseaweedfs  2. https://github.com/spf13/viper  3. https://github.com/crawlab-team/crawlab-go-sdk  4. https://github.com/jaeles-project/gospider学习资料推荐Python  基础     •https://github.com/jackfrued/Python-Core-50-Courses (中文）     •https://github.com/learnbyexample/Python_Basics (英文）  进阶    《Python高性能编程》 - Micha Gorelick & Ian Ozsvald    《Python核心编程》 - Wesley Chun    《利用Python进行数据分析》 - Wes McKinney    《Python自然语言处理》 - Steven Bird, Ewan Klein & Edward Loper    《Python 3网络爬虫开发实战》 - 崔庆才    《Python 3网络爬虫宝典》 - 韦世东     极客时间《Python核心技术与实战》 -景霄Go   基础     掘金小册《基于 Go 语言构建企业级的 RESTful API 服务》 - 雷克斯    《Go语言核心编程》 - 李文塔  进阶  《Go语言实战》 - William Kennedy, Brian Ketelsen & Erik St. Martin    《Go语言高级编程》 - 柴树杉 &曹春晖更多精彩，敬请期待~扫码进微信群，仅限200人开始时间12月17日 20:00活动介绍云享MindTalks是由华为云DevCloud团队携手云享专家共同策划进行的系列技术交流活动。各业界大咖纷纷现身群聊，以即时对话形式，来进行最直接的技术交流和思想碰撞。不同领域的专家，各样的业界话题尽在此处，为保证极简极高效，活动仅20分钟，限量200人，先进先得。编程语言那么多那个才是你的心头好？是优雅简单的Python？还是高效精致的Go?动态与静态语言的选型之争，由张冶青老师带你全面分析！ 专家介绍知名外企前端开发工程师神秘Night Team（夜幕团队）成员8年软件开发经验，全干工程师专注前端、爬虫和数据分析领域活动规则1.扫码加小助手入群聊，仅限200人，先到先得。2.对未能及时回复的问题，由助手收集集中回答。3.更多资源和活动请进入云享MindTalks VIP群。4.抽奖奖品为限定HE2E知识卡牌和老师推荐书籍         《Go语言核心编程》。

2020-12-12：现场写代码，把CPU打满，java和go都行，并解释为什么。#福大大架构师每日一题#

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2020-12-07：go中，slice的底层数据结构是什么？#福大大架构师每日一题#

2020-12-05：go中，map的扩容流程是什么？#福大大架构师每日一题#

2020-11-28：go中，map的写流程是什么？#福大大架构师每日一题#

2020-11-27：go中，map的读流程是什么？#福大大架构师每日一题#

2020-11-26：go中，map的创建流程是什么？#福大大架构师每日一题#

2020-11-25：go中，map的底层数据结构是什么？#福大大架构师每日一题#

GO语言一张白纸，从CloudIDE开始，也算是云原生了吧。学习一门语言，最好的方法直接是上代码，搜了下没找到最佳实践，就从csdn上找到些例子：package main import "fmt" func main() {        var line int = 10 //行数        for i := 0; i < line-1; i++ {                for j := 0; j < line-i-1; j++ {                        fmt.Print(" ")                }                for k := 0; k < i*2+1; k++ {                        fmt.Print("*")                }                fmt.Println()        }}跑了下，问题就来了。。。。显示不对呀，但是哪里有问题呢？改个line=9那就是10不对么？第三遍运行：这。。。哪里有问题了呢？

2020-11-23：go中，s是一个字符串，s[0]代表什么？是否等于固定字节数？#福大大架构师每日一题#