go语言的算法 go语言算法实战

go的垃圾回收算法

从Gov1.12版本开始，Go使用了非分代的、并发的、基于三色标记清除的垃圾回收器。

关于垃圾回收，比较常见的算法有引用计数、标记清除和分代收集，Golang语言使用的垃圾回收算法是标记清除。

Golang语言的标记清除垃圾回收算法，为了防止GC扫描时内存变化引起的混乱。那么就需要 STW，即Stop The World。具体在Golang语言中是指，在GC时先停止所有goroutine。再进行垃圾回收，等待垃圾回收结束后再恢复所有被停止的goroutine。

标记清除方法

启动STW，暂停程序的业务逻辑，找出不可达对象和可达对象。

将所有可达对象做标记，清除未标记的对象。停止STW，程序继续执行。循环往复，直到进程程序生命周期结束。因为STW需要暂停程序，为了减少暂停程序的时间。将清除操作移出 STW执行周期，但是优化效果不明显。

所谓三色标记，实际上只是为了方便叙述而抽象出来的一种说法，三色对应垃圾回收过程中对象的三种状态。白色是对象未被标记，gcmarkBits对应位为0，该对象将会在本次GC中被清理。灰色是对象还在标记队列中等待被标记，黑色是对象已被标记，gcmarkBits对应位为0，该对象将会在本次 GC中被回收。

Go语言 排序与搜索切片

Go语言标准库中提供了sort包对整型go语言的算法，浮点型，字符串型切片进行排序，检查一个切片是否排好序，使用二分法搜索函数在一个有序切片中搜索一个元素等功能。

关于sort包内的函数说明与使用，请查看

在这里简单讲几个sort包中常用的函数

在Go语言中，对字符串的排序都是按照字节排序，也就是说在对字符串排序时是区分大小写的。

二分搜索算法

Go语言中提供了一个使用二分搜索算法的sort.Search(size,fn)方法go语言的算法：每次只需要比较㏒₂n个元素，其中n为切片中元素的总数。

sort.Search(size,fn)函数接受两个参数go语言的算法：所处理的切片的长度和一个将目标元素与有序切片的元素相比较的函数，该函数是一个闭包，如果该有序切片是升序排列，那么在判断时使用 有序切片的元素 = 目标元素。该函数返回一个int值，表示与目标元素相同的切片元素的索引。

在切片中查找出某个与目标字符串相同的元素索引

Golang数据结构与算法全能战士

今天给大家推荐是由Social Explorer团队开源的gods框架，自称"上帝"，听这个名字就很霸气,正确的解释是GoDS(Go Data Structures)，是数据结构与算法相关的框架。

全能战士，该框架覆盖了数据结构与算法里，大部分容器、集合类的实现， 比golang 的标准开发包提供更丰富的数据结构。

在Go中实现各种数据结构和算法。

吸取了其他算法库数十年的知识和经验。

通过针对给定的一组问题使用最佳算法和数据结构来避免消耗内存，例如， 在TreeMap的情况下，红黑树避免在内存中保留冗余排序的键数组。

结构良好的库，具有简单的原子操作集，胜任复杂的数据操作。

保持库向后兼容

可参考的例子非常多

可以方便集成到产品中.

没有额外的导入.当实现算法的时候，我们通常要在时间效率与内存消耗之间权衡，我们选择在内存首先的情况下，不断优化得到最好的时间效率;线程安全不是重点，应该在更高的应用层上处理。

囊括了列表，栈，图，树等基本数据结构 ，集合实现了HashSet, TreeSet, LinkedHashSet，列表实现ArrayList, SinglyLinkedList, DoublyLinkedList,对栈实现LinkedListStack, ArrayStack,图实现了HashMap, TreeMap, HashBidiMap, TreeBidiMap, LinkedHashMap，树实现了RedBlackTree, AVLTree, BTree,BinaryHeap，都经过性能测试的考验，值得信赖。

对于Golang开发而言，gods对底层数据结构做很好的封装，Social Explorer团队在数据处理领域，数据可视化领域有极具竞争力的产品，相信在数据处理领域有很深的积淀，才创造这么优秀的框架，由于篇幅限制，相关图片展示效果不好，感兴趣的上官网去看看。

官网：

GitHub

希望大家能从emirpasic/gods学到有价值的东西。

愿我们在Go 语言的学习之路上 从此结伴而行

Golang 双棘轮算法

双棘轮算法用于通信双方基于共享密钥交换加密消息。通常，通信双方将先使用某种密钥协商协议（例如 X3DH1）以协商共享密钥。此后，通信双方即可使用双棘轮算法发送接收加密消息了。

通信双方将为每一个双棘轮消息派生出新的密钥，使得旧的密钥不能从新的密钥计算得到。通信双方还将在消息中附上迪菲-赫尔曼公钥值。迪菲-赫尔曼计算的结果将被混入派生出的密钥中，使得新的密钥不能从旧的密钥计算得到。这些特性将在某一方的密钥泄漏后保护此前或此后的加密消息。

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