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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
GO语言（十六）：模糊测试入门（上）本教程介绍了 Go 中模糊测试的基础知识 。通过模糊测试，随机数据会针对您的测试运行，以尝试找出漏洞或导致崩溃的输入 。可以通过模糊测试发现的一些漏洞示例包括 SQL 注入、缓冲区溢出、拒绝服务和跨站点脚本攻击 。
在本教程中，您将为一个简单的函数编写一个模糊测试，运行 go 命令，并调试和修复代码中的问题 。
首先 ， 为您要编写的代码创建一个文件夹 。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录 。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 fuzz 的目录 。
3、创建一个模块来保存您的代码 。
运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径 。
接下来，您将添加一些简单的代码来反转字符串，稍后我们将对其进行模糊测试 。
在此步骤中，您将添加一个函数来反转字符串 。
a.使用您的文本编辑器 ， 在 fuzz 目录中创建一个名为 main.go 的文件 。
独立程序（与库相反）始终位于 package 中main 。
此函数将接受string ， 使用byte进行循环 ，并在最后返回反转的字符串 。
此函数将运行一些Reverse操作，然后将输出打印到命令行 。这有助于查看运行中的代码，并可能有助于调试 。
e.该main函数使用 fmt 包，因此您需要导入它 。
第一行代码应如下所示：
从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码 。
可以看到原来的字符串，反转它的结果，然后再反转它的结果，就相当于原来的了 。
现在代码正在运行，是时候测试它了 。
在这一步中，您将为Reverse函数编写一个基本的单元测试 。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 reverse_test.go 的文件 。
b.将以下代码粘贴到 reverse_test.go 中 。
这个简单的测试将断言列出的输入字符串将被正确反转 。
使用运行单元测试go test
接下来，您将单元测试更改为模糊测试 。
单元测试有局限性，即每个输入都必须由开发人员添加到测试中 。模糊测试的一个好处是它可以为您的代码提供输入，并且可以识别您提出的测试用例没有达到的边缘用例 。
在本节中，您将单元测试转换为模糊测试，这样您就可以用更少的工作生成更多的输入！
请注意，您可以将单元测试、基准测试和模糊测试保存在同一个 *_test.go 文件中，但对于本示例，您将单元测试转换为模糊测试 。
在您的文本编辑器中，将 reverse_test.go 中的单元测试替换为以下模糊测试 。
Fuzzing 也有一些限制 。在您的单元测试中，您可以预测Reverse函数的预期输出，并验证实际输出是否满足这些预期 。
例如，在测试用例Reverse("Hello, world")中，单元测试将返回指定为"dlrow ,olleH".
模糊测试时，您无法预测预期输出 ， 因为您无法控制输入 。
但是，Reverse您可以在模糊测试中验证函数的一些属性 。在这个模糊测试中检查的两个属性是：
（1）将字符串反转两次保留原始值
（2）反转的字符串将其状态保留为有效的 UTF-8 。
注意单元测试和模糊测试之间的语法差异：
（3）确保新包unicode/utf8已导入 。
随着单元测试转换为模糊测试，是时候再次运行测试了 。
a.在不进行模糊测试的情况下运行模糊测试，以确保种子输入通过 。
如果您在该文件中有其他测试，您也可以运行go test -run=FuzzReverse，并且您只想运行模糊测试 。
b.运行FuzzReverse模糊测试，查看是否有任何随机生成的字符串输入会导致失败 。这是使用go test新标志-fuzz执行的 。
模糊测试时发生故障，导致问题的输入被写入将在下次运行的种子语料库文件中go test，即使没有-fuzz标志也是如此 。要查看导致失败的输入，请在文本编辑器中打开写入 testdata/fuzz/FuzzReverse 目录的语料库文件 。您的种子语料库文件可能包含不同的字符串，但格式相同 。
语料库文件的第一行表示编码版本 。以下每一行代表构成语料库条目的每种类型的值 。由于 fuzz target 只需要 1 个输入，因此版本之后只有 1 个值 。
c.运行没有-fuzz标志的go test； 新的失败种子语料库条目将被使用：
由于我们的测试失败 ， 是时候调试了 。
【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度Goroutine调度是一个很复杂的机制 ， 下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制 ， 想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码 。
首先介绍一下GMP什么意思：
G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程 。
M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行 。
P ----------- processor处理器，调度G到M上 ， 其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G 。
Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行
模型图：
【go语言预测算法 go语言 数据分析】 避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用 。
1）work stealing机制
当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程 。
2）hand off机制
当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P ， 把P转移给其他空闲的线程执行 。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G 。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU 。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的 。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P ， 将会将G0做不同的处理：
如果有空闲的P ， 则获取一个P，继续执行G0 。
如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度 。然后M0将进入缓存池睡眠 。
如下图
GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行
在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死 。
具体可以去看另一篇文章
【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度
当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G 。
协程经历过程
我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：
说明：
这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列 。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务 。
G只能运行在M中，一个M必须持有一个P ， M与P是1：1的关系 。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；
一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G
上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数 ， 这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用 。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取 ， 用完放回池子，不够用时就再创建一个 。
work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后 ， P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行 。
如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行 ， 但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为 。
Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：
用户态阻塞/唤醒
当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞 ， 仅阻塞G ， 这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting ， 而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P ， 并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine 。） ， 然后再是P的本地队列和全局队列 。
系统调用阻塞
当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行 ， 调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P 。当M系统调用结束时候 ， 这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列 。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态，加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中 。
队列轮转
可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部 ， 然后从队列中重新取出一个G进行调度 。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行 ， 全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G 。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死 。
除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G 。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死 。
M0
M0是启动程序后的编号为0的主线程 ， 这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配 ， M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了
G0
G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数 ， 每个M都会有一个自己的G0 ， 在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0
一个G由于调度被中断 ， 此后如何恢复？
中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面 。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面 ， 这样就接着上次之后运行了 。
我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍 ， 想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码
参考：()
()
利用go语言实现求数组交集的算法题目: 给定两个数组，编写一个函数来计算它们的交集.(来自leecode(349))
示例 1：
输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]输出：[2]示例 2：
输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]输出：[9,4]
说明：
我的解法:
题目同上,只不过在输出的时候
输出结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中出现的次数一致 。
示例 1：
输入：nums1 = [1,2,2,1], nums2 = [2,2]输出：[2,2]示例 2：
输入：nums1 = [4,9,5], nums2 = [9,4,9,8,4]输出：[9,4]
解法
如果给定的数组是排好序的,
arr1 = [1,2,3,4,4,13]，arr2 = [1,2,3,9,10]
那这个返回值该如何获取得两个数组的交集呢?
解法
关于go语言预测算法和go语言 数据分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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