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軟體開發中最重要的一個主題，那就是資料結構和演算法。它是每個電腦程式設計師必備的基礎工具。 當你對這些工具能更好地使用，你將對自己的程式設計功夫越有信心。
本課程的主題將涵蓋資料結構，例如列表(lists)、堆疊(stacks)、佇列(queues) 、樹狀結構(trees)，以及一些最強大的排序、搜尋和圖形演算法革命性改變計算領域。
https://softnshare.com/practical-data-structures-algorithms-in-java/
ref: https://blog.argoproj.io/argo-workflows-2021-survey-results-d6fa890030ee
這篇是由 Argo 官方所發表的統計文章，該文章主要是探討 Argo Workflows 的使用，總共有效的問券有 60 份
你是誰
1. 32% DevOps Engineer
2. 26% Software Engineer
3. 15% Architect
4. 9% Data Engineer
使用案例(前六大項)
1. Infrastructure Automation
2. Data Processing
3. CI/CD
4. Batch Processing
5. Machine Learning
6. ETL
由於問券內容中大部分都是 DevOps 相關職缺，所以答案會偏向 Infrastructure, CI/CD 也是不太意外。
最受歡迎的功能(按照名次排序)
1. Workflow Template
2. CronWorkflows
3. API
4. Prometheus Metrics
5. Workflow Archive
6. Golang/Java/Python Clients
7. SSO
8. WebHooks
9. Workflow Reports
10. Node Offloading
11. Memoization
12. Semaphores/Mutexes
Argo 官方對於這個評比是有點經驗，本以為會更多人使用(6)與(12)，不過這些功能實際上的釋出也是相對新。
規模
1. 大部分的使用者一天會運行 10~100 個左右的 workflows
2. 有三個使用者每天會運行 1000 個以上的 workflows
3. 大部分使用者每個 workflow 運行的 pod 數量範圍為 10~100
4. 有兩個使用者每個 workflow 運行的 pod 數量超過 10,000
導入生產環境的困境
1. 有七個人表示習慣使用 Python，所以使用 YAML 語法相對困難
2. 有三個人表示需要去熟悉 Cloud-native/Container 的相關用法與概念
為什麼使用 Argo Workflows
1. 28 個人表示因為其是 Cloud Native/Kubernetes 相關專案
2. 有六個人表示 Argo Workflow 是目前最好用的 workflow 專案
3. 有五個人表示輕量與容易上手
4. 有五個人表示與 Argo CD 可以輕鬆整合無煩惱
對 Argo Workflow 有興趣的人可以參考這個專案，其還可以組合出符合 DGA 拓墣的關係圖，讓你的 job 組合變化多端
實用至上！深入了解最流行的資料結構和搜索演算法
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今集我會運用兩個 For Loop 加上 Array 來製作一個排序程式，這個程式是一個在很多書上也會看到的一個經典的氣泡排序法(Bubble Sort)，大家一起進入一個實用程式作一次練習吧。
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