本文以异序词检测为例，深入解析算法复杂度分析。首先介绍了算法分析的基本概念，强调算法与程序的区别，并指出算法效率主要通过时间复杂度和空间复杂度衡量。重点讲解了大O记法的原理及其在算法分析中的应用。随后，以清点法实现异序词检测为例，详细拆解了算法执行流程：通过双重循环逐个比对字符，未匹配则标记处理。分析指出该算法时间复杂度为O(n²)，因存在嵌套循环导致效率较低。本文通过具体实例展示了如何进行算法推导和复杂度分析，为算法性能评估提供了实用参考。

本文解析了基于深度优先搜索（DFS）的迷宫生成Python代码。文章首先展示了60×40完美迷宫的效果图，其特点是唯一路径且无回路。接着介绍了代码的基础准备：导入matplotlib绘图库和random随机数模块，并设置递归深度限制。核心部分详细讲解了7个工具函数：初始化访问记录表、绘制/删除墙壁、获取单元格边界、查找公共边、初始化边集合、验证位置有效性以及随机打乱方向。这些函数共同支持DFS算法实现迷宫生成，其中重点说明了单元格坐标处理、墙壁绘制原理和随机化处理的关键技术细节。代码通过递归拆墙形成迷宫路径

汉诺塔问题是一个经典的递归算法案例，由法国数学家爱德华·卢卡斯于1883年提出。文章通过Python代码实现了汉诺塔问题的可视化解决方案，展示了如何将n个圆盘从起始柱移动到目标柱。核心思想是将问题分解为三个步骤：先将n-1个圆盘移到临时柱，移动第n个圆盘，再将n-1个圆盘移到目标柱。程序使用三个列表模拟柱子，并通过递归函数实现移动过程，同时输出每一步的图形化状态。该算法优雅地展示了递归思想，移动n个圆盘需要2^n-1步，时间复杂度为O(2^n)。文章还提供了在线游戏链接，方便读者直观理解这一经典问题。

快速幂算法是一种高效计算指数运算的方法，通过将指数拆分为二进制表示，利用幂的乘方法则（a^m)^n = a^(mn)显著减少计算次数。文章从基础指数运算出发，分析了传统O(n)方法的局限，详细讲解了快速幂的核心思想：针对偶数和奇数指数分别采用"半指数平方"和"分解乘数"策略。通过Python代码示例展示了递归实现过程，以3^6为例逐步拆解为(3^3)^2，再进一步分解为((3^1)^2×3)^2，最终仅需5次乘法即得结果729，相比传统方法的5次乘法效率显著提升。该算

知识固然是宝贵的财富，它为我们的探索提供了坚实的基础与指引，但想象力却能赋予我们超越常规、开拓新领域的力量。从人类视觉角度审视，经处理后的图片近乎臻美，清晰的视觉效果，字符完整且辨识度极高，无论是线条的流畅度还是颜色的一致性，都无可挑剔，完全符合人类对清晰验证码图像的直观认知，除了字符中偶尔出现的几处断裂。总之，这次与 RGB 欧几里得距离的邂逅，虽然没有帮助我解决当下的实际问题，但却如同一盏明灯，照亮了我在图像处理领域继续探索的道路，带来了知识的增长和眼界的开拓，让我对未来的技术探索充满了期待。

或许在你看来，这篇文章的内容并不复杂，甚至觉得不过如此。但无论你信不信，上述提供的代码背后，是我耗费了大量精力、历经诸多曲折、不断尝试与修正的成果。在无数次的测试与修改中，我删除了大量代码，经历了无数次的失败。最终，在灵光一闪的瞬间，我才得出了这几行简洁而有效的代码。这个过程虽然充满挑战，但也让我深刻体会到了编程的魅力与乐趣。希望我的分享能对你有所启发，也期待你在编程的道路上不断探索与成长。

在 WEB 功能测试领域，Selenium 是一个免费、开源、跨平台的重要工具，它可以对 Chrome、Firefox、Safari 等浏览器进行测试，支持多种语言（如 Python、Java、C#、Ruby、JavaScript 等），它足以胜任一切 WEB 功能测试任务。优点：它可以模拟浏览器，打开你需要爬取的网站，可以大概率避免被封。因为我们用 Python 的 requets 库时，有些反爬严格的网站，可以识别出你当前访问是机器，导致爬取数据失败。缺点：速度慢。

with 语句和上下文管理器即是其中之一（在各种语言中 with 语句的作用不同，不要觉得名字一样，就意味着作用也一样），with 语句会设置一个临时的上下文。这些记录状态的语句，通常格式固定且遍布在代码的各个角落，也就是所谓的样板代码。​ 但是，如果你的应用场景不需要进行这么细致的管理，也可以使用 @contextlib.contextmanager 来创建简单的上下文管理器，用它把一个生成器函数转换为上下文管理器。得暇，回望先前写的代码，方才发现其中充斥着大量的样板代码。霎时脑海里浮现了开篇的那段话。

​ 通常我在网络嗅探与数据包分析中，使用 Wireshark 就可以很方便地浏览 pcap 文件的内容。但当捕获得流量很大或数据包特征不太明显，再或者数据包特征已确定，要从中进一步分析（提取）流量。以往采用人工方式可以说是种恶梦。幸运的是 Philippe Biondi 为 Python 开发的数据包处理库Scapy以精巧和令人惊叹，一两行代码就能解决上述问题（功能远远不止如此）。这里我会演示如何借助 Scapy 的 pcap 数据处理能力，从嗅探到的 HTTP 流量中提取图片。

通过上述举例。我的初衷只是为了让原本乏味枯燥的，网络相关理论知识变的有趣，为我们接下来深入学习起到“抛转引玉”的作用。

近日，在做一个项目需要使用百度地图提供的地理编码 API 来完成从物理地址到经纬度的转化。实践过程中纯手工调用百度 API 较为繁琐，就想查找一下是否有人已经实现了这个服务的通信协议。

UNIX/LINUX 系统运行时，将维护一组计数器以跟踪一些关键的系统资源的使用情况，包括：CPU 使用情况缓冲区使用情况磁盘 I/O 活动磁带 I/O 活动终端活动系统调用活动上下文切换活动文件访问情况队列活动进程间通讯换页活动空闲内存和交换区内核空间分配内核表远程文件共享通过对上述资源使用情况的分析，可获得系统中三个子系统的工作情况，这三个子系统为：CPU CPU 处理指令和程序。用户向系统提交作业主要由 CPU 完成。

优快云21天学习挑战：100天精通Python

和以往一样，我在实践过程中，执行编写的程序时，通过命令行传值给 Python 程序，达到从外部控制程序（而不是在代码内对这些值进行硬编码）。Python 内置了 Argparse 的标准库用于创建命令行，Argparse 是面向过程的，需要先设置解析器，再定义参数，再解析命令行，最后实现业务逻辑。在一些人看来，这此方式都不够优雅。...

Python 玩数据分析：统计 Excel 并用 Matplotlib 绘图

Python 网络数据采集（三）：采集整个网站

Pycurl HTTPS错误：无法获取本地颁发者证书

用Python监控、重启指定系统服务并发送通知邮件作者：高玉涵时间：2021.5.26 11:11博客：blog.youkuaiyun.com/cg_i背景某一应用程序被部署在多台服务器上，近段时间程序会无规律的宕掉，有时一台、有时多台失效，机器其它应用均正常，重启失效应用后服务恢复正常。应用提供的服务需实时响应，加上部署机器较多，一时又无法定位故障成因，在没有找到解决办法之前，每当出现上述故障，首要任务是要及时发现、及时重启，以保证各项业务正常。应急用Python开发了一个监测记录应用状态的程序，当发

Python 采集网络 数据（一）：BeautifulSoup 起个头网络数据采集大有所为第一个任务1. Beautifulsoup 简介1.1 安装 BeautifulSoup1.1.2 运行 BeautifulSoup1.1.3 复杂 HTML 解析1.1.4 BeautifulSoup 的 find() 和 findAll()1.1.5 其它 BeautifulSoup 对象1.1.6 导航树2. 一个完整的例子3. 未完待续······ 作者：高玉涵 时间：2022.5.20 16:47 博

Python 网络数据采集（二）：抓取所有网页如有必要，移劝到另一个网页重复这个过程2. 正则表达式2.1 正则表达式和 BeautifulSoup2.2 获取属性2.3 遍历单域名下所有页面2.4 让标签的选择更具体2.5 完整代码3. 下一节，通过互联网采集参见 作者：高玉涵 时间：2022.5.22 08:35 博客：blog.youkuaiyun.com/cg_i不知前方水深浅。如有必要，移劝到另一个网页重复这个过程 在互联网上进行自动数据采集这件事情和互联网存在的时间差不多一样长。虽然网络数据采集