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不用 H5,闲鱼 Flutter 如何玩转小游戏?| 1月7号云栖号夜读

点击订阅云栖夜读日刊,专业的技术干货,不容错过! 阿里专家原创好文 1.不用 H5,闲鱼 Flutter 如何玩转小游戏? 最近APP游戏化成为了一个新的风口,把在游戏中一些好玩的、能吸引用户的娱乐方式或场景应用在应用当中,以达到增加用户粘性,提升DAU的效果,成本较低。同时在一些需要对用户有引导性的场景,游戏化还可以使用户更易于接受并完成引导性任务,并通过激励的形式鼓励用户持续沉浸在任务当中,形成良性循环。基于这个思路,闲鱼开发了互动引擎Candy。阅读更多》》 2.eBay邓明:dubbo-go 中 metrics 的设计 今天这篇文章将会从比较大的概念和抽象上讨论一下 dubbo-go 中的 metrics 模块的设计——实际上也就是 Dubbo 中的 metrics 的设计。因为我仅仅是将 Dubbo 里面的相关内容在 dubbo-go 中复制一份。阅读更多》》 3.稳定性专题 | Spring Boot 常见错误及解决方法 『StabilityGuide』是阿里多位阿里技术工程师共同发起的稳定性领域的知识库开源项目,涵盖性能压测、故障演练、JVM、应用容器、服务框架、流量调度...

Python算法题解:动态规划解0-1背包问题

概述 背包问题(Knapsack problem)是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为:给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。 定义 我们有 n 种物品,物品 j 的重量为wj,价格为pj。我们假定所有物品的重量和价格都是非负的。背包所能承受的最大重量为W。 如果限定每种物品只能选择0个或1个,则问题称为0-1背包问题。 如果限定物品j最多只能选择bj个,则问题称为有界背包问题。 如果不限定每种物品的数量,则问题称为无界背包问题。 动态规划 动态规划背后的基本思想非常简单。大致上,若要解一个给定问题,我们需要解其不同部分(即子问题),再根据子问题的解以得出原问题的解。 通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次,从而减少计算量:一旦某个给定子问题的解已经算出,则将其记忆化存储,以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。 思路 举例,令物品数量N=5,背包所能承受的最大重量为W=10,物品与价格的对应关系如下表左三列所示。 当放入物品a时,在背...

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