), {'room': 'user_327bfd2f-8729-4bbc-b84d-c7f3afaa0044'}
-now load next chapter markdown 0
-Sent text to route 'markdown-in':
-#### 算法就是解决某一个问题的做法，其实它在生活中无处不在
-
-比如从学校宿舍走到食堂：
-1. 要先宿舍下楼
-2. 然后到食堂楼之间可能有3条路，
- A. 直线方向穿过曲折难走的小路，
- B. 先走远路到平坦的道上，
- C. 等一会校车，
-3. 从3者选择一条走过去，最后再上楼。
-
-#### 算法的5大组成
-1. 输入
-2. 输出
-3. 有穷性
-4. 确定性
-5. 可行性
-
-这5大组成其实暗示了一个特性
-其实对于所有的可以被算法描述的问题，
-一定会有一种算法有解的。
-至少有一种方法称为”暴力搜索“”穷举法“，穷尽一切可能。
-
-Sent text to route 'markdown-prompt-in':
-其中用**进行加粗的部分是一定要提问或告知学生的！将用于后续计分！
-
-#### 算法就是解决某一个问题的做法，其实它在生活中无处不在
-在这里先以课件中“前往食堂”为例
-给用户介绍算法在生活中无处不在的这一特点；
-
-* 然后引导学生举出生活中一个可以算作是算法的例子 *
-
-#### 算法的5大组成
-用课件中“前往食堂”为例，介绍算法的5个组成：
-输入（现在在教学楼）、输出（到达食堂）、有穷性（只有3条路，不会有无穷的路线选择）、确定性（从输入到达输出的步骤是确定的）、可行性（人可以做到）
-这里也可以为学生介绍学生刚刚举出的算法（如果算是算法的话，其5个组成的情况，如果不算是算法，则介绍违反了哪个组成）
-
-* 引导学生用自己的话描述算法：输入、输出、有穷性、确定性、可行性的组成概念 *
-
-介绍”穷举法“
-比如去食堂，大不了你3条路都走一遍，哪怕绕着地球走一圈，也一定能穷尽一切可能，到达食堂。
-这种算法或可称为“暴力搜索”，但显然暴力的代价很大（绕地球走一圈累死你）
-
-所以很重要的是，在进入下一张前，
-告知学生：* 学算法的意义在于“优化”，让解决问题代价更低。这就是优化算法的“效率”。 *
-
-Sent text to route 'score-prompt-in': 本章节满分10分，不要给出超过10分的总分！
-
-#### 算法就是解决某一个问题的做法，其实它在生活中无处不在
-学生举出生活中一个可以算作是算法的例子，举得例子很好，得5分；否则（例子不切合算法的5大组成）得3分。
-
-#### 算法的5大组成
-学生对于算法的5大组成的自己的描述正确，且体现一定自己的思考，得5分；如果完全照抄之前由AI助教产生的定义，则得2分。
-
-
-Sent text to route 'chapter-start':
-backboard action {'type': 'workspaceFolders', 'fileTree': [], 'config': {'user_uuid': 'user_327bfd2f-8729-4bbc-b84d-c7f3afaa0044', 'user_id': 'TCake', 'course_id': '68bacdfadf5aeae0912f7f18', 'chapter_name': '第一周', 'lesson_name': '效率的重要性与实践验证', 'path': '/home/TCake/68bacdfadf5aeae0912f7f18/第一周/效率的重要性与实践验证'}}
-Sent text to route 'backboard-in': ###Global Info:###
-Here are some info about now user's IDE, refer to it when you need to handle some code.
-- User's total study time is 00:00:02
-- User's current chapter study time is 00:00:02
-- Activated file path:
-```
-
-```
-- Last five action:workspaceFolders
-
-
-
-- File tree: []
-
-VSCode client connected
-User user_327bfd2f-8729-4bbc-b84d-c7f3afaa0044 connected with path: /home/TCake/68bacdfadf5aeae0912f7f18/第一周/效率的重要性与实践验证
-receive_ase_dialog {'data': '本章节的教学目标为：- 理解算法是解决具体问题的步骤，能举出生活中一个符合算法特征的例子\n- 掌握算法的五大组成：输入、输出、有穷性、确定性、可行性，并能用自己的话描述其含义\n- 理解**穷举法**作为一种通用解法的存在，但代价高昂\n- 明确**学算法的意义在于“优化”，让解决问题的代价更低，即提升算法效率**', 'role': 'assistant'}
-receive_ase_dialog {'data': '你能想出一个生活中像‘去食堂’这样的例子吗？比如每天早上起床后，你是怎么一步步准备去上课的？试着描述这个过程：有哪些步骤？从什么开始（输入），到什么结束（输出）？这些步骤是不是明确、有限、可执行的？**请用自己的话举一个例子，并说明它为什么是一个算法**。', 'role': 'assistant'}
-receive_ase_message_hint {'data': '你能想出一个生活中像‘去食堂’这样的例子吗？比如每天早上起床后，你是怎么一步步准备去上课的？试着描述这个过程：有哪些步骤？从什么开始（输入），到什么结束（输出）？这些步骤是不是明确、有限、可执行的？**请用自己的话举一个例子，并说明它为什么是一个算法**。', 'role': 'assistant'}
-Message from client: {"data":"比如说一个经典的例子，把大象放进冰箱：输入就是冰箱和一个大象，输出就是冰箱里的大象，步骤就是3步，有限的，打开冰箱，放入大象，关闭冰箱，也很明确，至于可行性，只要冰箱够大，大象配合，也是很可行的！","type":"text"}
-Sent text to route 'dialog': 比如说一个经典的例子，把大象放进冰箱：输入就是冰箱和一个大象，输出就是冰箱里的大象，步骤就是3步，有限的，打开冰箱，放入大象，关闭冰箱，也很明确，至于可行性，只要冰箱够大，大象配合，也是很可行的！
-Send text to route 'dialog' success: True
-receive_ase_dialog {'data': '你举的例子很棒！虽然有点幽默，但它确实符合算法的五个特征：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。现在请你用自己的话来说一说：**什么是算法的‘输入’‘输出’‘有穷性’‘确定性’和‘可行性’？** 比如，在你的例子中，为什么说步骤是‘有穷’的？如果大象太大根本进不去冰箱，那违反了哪一个特性？', 'role': 'assistant'}
-receive_ase_message_hint {'data': '你已经很好地用‘把大象放进冰箱’这个例子说明了算法的基本结构。现在，请试着用自己的话回答：**什么是算法的‘输入’‘输出’‘有穷性’‘确定性’和‘可行性’？** 比如，在去食堂的例子中，如果你一直卡在下楼这一步，永远走不完，那它还满足‘有穷性’吗？如果有一条路根本过不去（比如被锁住了），那是否违反了‘可行性’？接下来想一想：就算所有路线都通，但如果我每条路都要试一遍才能选一条，是不是很累？这就引出了一个问题——我们为什么还要学算法？因为真正的重点不是‘有没有解’，而是**如何让解决问题的代价更低**。你觉得怎样才能避免‘每条路都走一遍’这种费力的方法呢？', 'role': 'assistant'}
-Message from client: {"data":"输入就是一个问题的初始情况，或者说是初始已知条件；\n输出就是问题被一个算法解决了的最终情况，\n有穷就是算法的步骤或者说是状态空间是有穷的，比如说放冰箱的步骤就3步，如果冰箱和大象无穷多，那就不可能有算法能够完成把所有大象放入冰箱的步骤。\n确定性就是步骤是明确的，依次执行的\n可行就是步骤可以被执行，比如人力足够，或者计算机可以实现。比如冰箱要是太小，大象进不去，那就是违反了可行性。","type":"text"}
-Sent text to route 'dialog': 输入就是一个问题的初始情况，或者说是初始已知条件；
-输出就是问题被一个算法解决了的最终情况，
-有穷就是算法的步骤或者说是状态空间是有穷的，比如说放冰箱的步骤就3步，如果冰箱和大象无穷多，那就不可能有算法能够完成把所有大象放入冰箱的步骤。
-确定性就是步骤是明确的，依次执行的
-可行就是步骤可以被执行，比如人力足够，或者计算机可以实现。比如冰箱要是太小，大象进不去，那就是违反了可行性。
-Send text to route 'dialog' success: True
-receive_ase_dialog {'data': '你说得非常清楚！输入是初始条件，输出是结果，有穷性保证步骤有限，确定性让每一步都明确，可行性确保能执行——这正是算法的五大支柱。现在我们回到去食堂的例子：如果我不动脑筋，就想‘大不了三条路我都试试’，最后选一条，这就是一种‘穷举法’。虽然它总能解决问题，但代价很高。比如你每天都要试一遍三条路，多浪费时间？所以真正的重点不是‘有没有解’，而是**如何让解决问题的代价更低**。你觉得我们可以用什么方法避免每次都走遍所有路线？比如记下哪条路最近？还是观察人流量？', 'role': 'assistant'}
-receive_ase_message_hint {'data': '你已经很好地理解了算法的五大组成。现在我们回到去食堂的例子：如果我不动脑筋，就想‘大不了三条路我都试试’，最后选一条，这就是一种‘穷举法’。虽然它总能解决问题，但代价很高。比如你每天都要试一遍三条路，多浪费时间？所以真正的重点不是‘有没有解’，而是**如何让解决问题的代价更低**。你觉得我们可以用什么方法避免每次都走遍所有路线？比如记下哪条路最近？还是观察人流量？试着说说你的想法。', 'role': 'assistant'}
-receive_ase_next_chapter {'data': {'name': 'next_chapter', 'args': {}}, 'correlation_id': 'ebdf4fe7-4942-4466-8243-b6fd44cebd5b', 'route': 'next_chapter'}
-Message from client: {"type":"function","data":{"data":{"name":"next_chapter","args":{}},"correlation_id":"ebdf4fe7-4942-4466-8243-b6fd44cebd5b","route":"next_chapter"}}
-function_call {'data': {'name': 'next_chapter', 'args': {}}, 'correlation_id': 'ebdf4fe7-4942-4466-8243-b6fd44cebd5b', 'route': 'next_chapter'}
-function_call_res {'name': 'next_chapter', 'success': True, 'message': '成功进入下一章', 'args': None}
-Sent text to route 'next_chapter': {'data': {'name': 'next_chapter', 'success': True, 'message': '成功进入下一章', 'args': None}, 'correlation_id': 'ebdf4fe7-4942-4466-8243-b6fd44cebd5b', 'route': 'next_chapter'}
-receive_ase_dialog {'data': '你不仅举出了一个生动的例子，还用自己的话清晰地解释了算法的五个核心特征，说明你已经真正理解了什么是算法及其本质。更重要的是，你开始意识到：只要问题有解，就一定存在一个算法；而学算法的关键不是找到‘能不能解’，而是‘怎么解更快、更省资源’——这正是我们接下来要深入探讨的优化思想。继续保持这种思考方式！', 'role': 'assistant'}
-receive_ase_dialog {'data': '本章节你的总分为：10/10', 'role': 'assistant'}
-load_next_chapter
-now load next chapter markdown 1
-Sent text to route 'markdown-in':
-#### 任务：分析与决策
-
-项目组目前有两套备选的交通信号灯同步算法，它们将在不同性能的服务器上运行：
-
-- **方案A**：部署在超级服务器上（10^9 次运算/秒），采用的是一种较为简单的算法，处理n个路口需要 $2n^2$ 次计算。
-
-- **方案B**：部署在普通服务器上（10^7 次运算/秒），但采用的是一种更优化的算法，处理n个路口需要 $50nlog_2n$ 次计算。
-
-你的项目经理（右侧的Agent）希望你通过分析，来判断哪个方案更具前景。请与TA对话，逐一回答以下问题。
-
-#### 问题
-
-与右侧的Agent对话，回答以下问题：
-
-1. **概念回顾**：首先，请向你的“经理”解释，根据课程所学，一个合格的“算法”应具备哪些基本特征？
-
-2. **小规模测试**：对于一个包含100个路口的小型城区（n=100），计算并说明方案A和方案B分别需要多长时间完成计算？在这种情况下，你会推荐哪个方案？
-
-3. **大规模应用**：现在，我们需要为一座拥有100万个路口的大都市（n=1,000,000）进行规划。再次计算并说明两个方案的耗时。你的推荐会改变吗？为什么？
-
-4. **总结陈词**：综合以上分析，向你的“经理”总结：为什么一个更优的算法设计，其重要性远超硬件性能的提升？ 这验证了课程中提到的哪个核心观点？
-
-
-
-Sent text to route 'markdown-prompt-in':
-#### 引导计算 (n=100)：
- * **提问**：“现在来看第一个场景，对于一个小型城区（n=100），请你计算一下方案A和方案B的运行时间，并告诉我你的初步建议。”
- * **预期答案**：
- * A: $2 \times 100^2 / 10^9 = 0.00002$ 秒
- * B: $50 \times 100 \times \log_{2}100 / 10^7 \approx 0.00332$ 秒
- * **反馈**：如果学生算对，肯定其结论（此时A更快）。如果算错，提示他们注意运算单位（秒）和指令数。
-#### 引导计算 (n=1,000,000)：
- * **提问**：“非常好。现在，项目要面向国际大都市了，网络规模扩大到一百万个路口（n=1,000,000）。请重新计算，看看会发生什么。”
- * **预期答案**：
- * A: $2 \times (10^6)^2 / 10^9 = 2000$ 秒 (约33分钟)
- * B: $50 \times 10^6 \times \log_{2}(10^6) / 10^7 \approx 99.66$ 秒 (约1.7分钟)
- * **追问**：“结果很有趣，不是吗？这次你的推荐是什么？为什么会发生如此大的反转？” 引导学生说出关键在于$n^2$和$n\log n$的**增长率**不同 。
-#### 拔高总结：
- * **提问**：“出色的分析！最后，请你总结一下。这次的技术选型告诉了我们关于算法和硬件关系的什么道理？这和你在课程中听到的‘算法的改进远超摩尔定律’的说法有什么联系？”
- * **目标**：引导学生表达出以下观点：**算法的效率是内生性的，其增长数量级决定了问题规模的上限，而硬件性能的提升只是常数优化，无法弥补算法在数量级上的劣势。**
- * **提示**：如果学生回答不出来，进行提示，如
- * “为什么在分析算法效率时，我们通常关注输入规模增大时的增长阶（如O(n)、O(n^2)），而不是具体的运行时间？”
- * “考虑输入规模从1000增加到1000000时，O(n^2)和O(n log n)算法的运行时间会如何变化？为什么具体运行时间不重要？”
- * “算法效率关注的是输入规模增大时的增长趋势。具体运行时间受硬件、编程语言等影响，但增长阶反映算法本身的效率”
-
-
-Sent text to route 'score-prompt-in': 本章节满分30分，不要给出超过30分的总分！
-
-#### 小规模测试计算与决策（10分）
-写出公式或者代码，正确计算出方案A和B的运行时间（各3分，共6分），如果没有公式或代码过程，则只能即使全对也只能得到3分。
-根据计算结果做出正确的推荐（方案A），并说明理由（4分）。
-
-#### 大规模应用计算与分析（10分）
-写出公式或者代码，正确计算出方案A和B的运行时间（各3分，共6分），如果没有公式或代码过程，则只能即使全对也只能得到3分。
-做出正确的推荐（方案B），并能清晰解释推荐反转的原因是算法的增长率（或时间复杂度）不同（4分）。
-
-#### 总结陈词（10分）
-能总结出算法效率优于硬件性能的结论（5分）。
-能将此结论与课程中“算法改进超越摩尔定律”的核心观点联系起来，并清晰阐述（5分）。
-
-
-VSCode client disconnected
-Disconnect reason:transport close
diff --git a/Html/apps/extension_ase/ase_client/manager.py b/Html/apps/extension_ase/ase_client/manager.py
index 542e8e2..2b3b527 100644
--- a/Html/apps/extension_ase/ase_client/manager.py
+++ b/Html/apps/extension_ase/ase_client/manager.py
@@ -14,6 +14,8 @@ from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, Optional
import subprocess
import threading
+from collections import deque
+from eventlet.semaphore import Semaphore
from apps.utils import *
EMPTY_CHAPTER_CHAIN = [ Chapter(1, CHAPTER_FOCUS, "本章是未打开某个具体章节时的默认章节。", "处于本章节时不会有任何章节跳转。请作为一名经验丰富的算法教师，回答用户的问题。") ]
@@ -47,7 +49,9 @@ class ChatManager:
self.function_manager = FunctionManager()
self.bb = None
self.chat_historys = None
- pass
+ self.vscode_ws = None
+ self._vscode_queue = deque()
+ self._lock = Semaphore(1)
def init(self,user_uuid,ase_client,raw_markdown,raw_markdown_prompts,raw_score_prompts,material_id,chapter_name, lesson_name, max_iter = 5, app=None, socketio=None):
@@ -65,8 +69,41 @@ class ChatManager:
self.bb = None
self.chat_historys = []
+
+ def send_to_vscode(self, event: str, data: dict, room: str = None, namespace: str = '/vscode'):
+ """统一发送入口：未就绪则入队，就绪则直接 emit。"""
+ if room is None:
+ room = self.user_uuid
+
+ with self._lock:
+ if self.vscode_ws is not None:
+ # 已就绪，直接发
+ self.vscode_ws.emit(event, data, room=room, namespace=namespace)
+ else:
+ # 未就绪，入队缓存
+ self._vscode_queue.append((event, data, room, namespace))
+
+ def set_vscode_ws(self, ws):
+ """在 on_login 时调用，注册 websocket 并立刻 flush 队列。"""
+ with self._lock:
+ self.vscode_ws = ws
+ self._flush_vscode_queue_locked()
+
+ def _flush_vscode_queue_locked(self):
+ """发送缓存的消息（需在持锁状态下调用）。"""
+ while self._vscode_queue:
+ event, data, room, namespace = self._vscode_queue.popleft()
+ # 这里假设 ws 仍然有效；如果发送失败可以考虑 try/except 并回滚入队
+ self.vscode_ws.emit(event, data, room=room, namespace=namespace)
+ def mark_vscode_disconnected(self):
+ """可在 on_disconnect 里调用，标记断开（之后会继续缓存）。"""
+ with self._lock:
+ self.vscode_ws = None
+ self._vscode_queue.clear()
+
def disconnect(self, uuid):
try:
+ self.mark_vscode_disconnected()
self.stop(uuid)
self.ase_client.disconnect()
except Exception as e:
@@ -77,7 +114,7 @@ class ChatManager:
nowchapter_content = self.chapter_chain[self.chapter_chain_now].chapter
code_texts = extract_code_blocks(nowchapter_content)
for code_text in code_texts:
- self.vscode_ws.emit('code-file', {'type':'create', 'data':code_text, 'chapter_title': self.chapter_chain[self.chapter_chain_now].title}, room=self.user_uuid ,namespace='/vscode')
+ self.send_to_vscode('code-file', {'type':'create', 'data':code_text, 'chapter_title': self.chapter_chain[self.chapter_chain_now].title}, room=self.user_uuid ,namespace='/vscode')
def next_chapter(self):
diff --git a/Html/apps/sockets/namespaces.py b/Html/apps/sockets/namespaces.py
index 7be7374..522e3ab 100644
--- a/Html/apps/sockets/namespaces.py
+++ b/Html/apps/sockets/namespaces.py
@@ -14,6 +14,9 @@ from ..services.user_service import get_or_load_current_user
class VSCodeNamespace(Namespace):
+
+
+
def on_login(self,data):
ex = current_app.extensions
print("VSCode client connected")
@@ -25,8 +28,7 @@ class VSCodeNamespace(Namespace):
print(f"User {user_uuid} connected with path: {path}")
join_room(user_uuid, namespace='/vscode')
chatmanager = ex['user_uuid2chatmanager'][user_uuid]
- chatmanager.vscode_ws=self
-
+ chatmanager.set_vscode_ws(self)
def on_load_chapter(self, data):
diff --git a/Html/apps/static/68bacdfadf5aeae0912f7f18-第三周-分治法实践与优化.html b/Html/apps/static/68bacdfadf5aeae0912f7f18-第三周-分治法实践与优化.html
new file mode 100644
index 0000000..a3c428d
--- /dev/null
+++ b/Html/apps/static/68bacdfadf5aeae0912f7f18-第三周-分治法实践与优化.html
@@ -0,0 +1,172 @@
+
+
+
+
+
+ Document
+
+
+
+
+
+
+
+ 分治策略进阶与主方法
+
+Auto-generated at 2025-09-22 15:44
+
+分治策略进阶与主方法
+最大子数组问题
+任务：编码与分析
+场景介绍
+我们的任务是分析每日交通流量的变化数组（正数代表流量增加，负数代表减少），并找到哪一个连续时段的流量总增量最大。这在算法上被称为“最大子数组问题” 。
+例如，对于流量变化数组[13, -3, -25, 20, -3, -16, -23, 18, 20, -7, 12, -5, -22, 15, -4, 7]，总增量最大的连续时段是从第8天到第11天，总增量为 18 + 20 - 7 + 12 = 43 。
+虽然这个问题可以通过O(n2) 的暴力法求解，但我们将使用更高效的分治策略。
+题目：最大交通流量增量
+你需要实现一个分治算法来解决最大子数组问题。
+同时，为了对比，你也会实现一个暴力求解算法。
+代码框架
+在下方代码编辑区，完成 find_maximum_subarray（分治法）和 find_max_crossing_subarray 以及 find_maximum_subarray_brute（暴力法）三个函数。
+import time
+import random
+
+def find_maximum_subarray_brute(arr):
+ """
+ 使用暴力法求解最大子数组问题
+ 返回: (最大和, 开始索引, 结束索引)
+ """
+
+#--- 本周任务：请在下方实现分治算法 ---
+
+def find_max_crossing_subarray(arr, low, mid, high):
+ """
+ 找到跨越中点的最大子数组
+ 返回: (最大和, 开始索引, 结束索引)
+ """
+ # TODO: 实现寻找跨越中点的最大子数组的逻辑
+ # 提示: 从mid向左和向右分别扫描，找到各自的最大和
+
+def find_maximum_subarray(arr, low, high):
+ """
+ 使用分治法求解最大子数组问题
+ 返回: (最大和, 开始索引, 结束索引)
+ """
+ # TODO: 实现分治递归逻辑
+ # 提示: 递归基是当数组只有一个元素时
+
+#--- 测试与对比部分 --- 以下内容无需修改
+traffic_changes = [13, -3, -25, 20, -3, -16, -23, 18, 20, -7, 12, -5, -22, 15, -4, 7]
+print(f"交通流量变化数据: {traffic_changes}")
+
+#使用分治法
+max_sum_dc, start_dc, end_dc = find_maximum_subarray(traffic_changes, 0, len(traffic_changes) - 1)
+print(f"分治法结果: 最大增量 = {max_sum_dc}, 时段 = Day {start_dc} to Day {end_dc}")
+
+#使用暴力法验证
+max_sum_brute, start_brute, end_brute = find_maximum_subarray_brute(traffic_changes)
+print(f"暴力法结果: 最大增量 = {max_sum_brute}, 时段 = Day {start_brute} to Day {end_brute}")
+
+#性能测试
+large_data = [random.randint(-50, 50) for _ in range(2000)]
+start_time = time.perf_counter()
+find_maximum_subarray(large_data, 0, len(large_data) - 1)
+dc_time = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
+print(f"\n在 n=2000 的数据集上，分治法耗时: {dc_time:.2f} ms")
+
+start_time = time.perf_counter()
+find_maximum_subarray_brute(large_data)
+brute_time = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
+print(f"在 n=2000 的数据集上，暴力法耗时: {brute_time:.2f} ms")
+
+分治经典算法：快速排序
+快速排序原理
+快速排序（Quick Sort）是分治法的经典应用之一。与归并排序不同的是，快速排序通过原地划分数组来完成排序，无需额外的同规模辅助存储空间。它在平均情况下表现极为高效，是实际应用中常用的排序算法之一。
+快速排序的分治核心思路非常好理解，对于一个未排序的数组，希望分解为左区间和一个“枢轴（pivot）”元素和右区间，其中左区间的数都小于等于枢轴，右区间的都大于等于枢轴。
+我们这里用一种固定枢轴法来将序列变成上述的区间情况：
+”选取数组第一个元素作为枢轴，用一个移动变量指向数组末尾元素并不断向前移动，直到找到第一个小于枢轴的元素，将该元素与枢轴位置交换，然后从枢轴原位置的下一位个元素开始往后找第一大于的交替，重复上述过程，最终实现以枢轴为界划分出左小右大的区间，再对左右区间递归执行此操作完成排序“
+任务：编码与实验
+现在你需要亲手实现快速排序算法，并通过实验验证其在不同输入情况下的性能差异。
+实现 quick_sort(arr) 函数，使用分治策略对传入的数组进行排序。为简单起见，可选择每次固定使用数组的第一个元素作为枢轴，将比枢轴小的元素放在左侧，比枢轴大的放在右侧，然后递归地排序左右子数组。完成实现后，我们将利用性能测试函数对比有序输入（近似最坏情况）和随机输入（平均情况）下算法的运行时间。
+代码框架
+请在下方代码编辑区完成 quick_sort(arr) 的实现。
+import random
+import time
+
+def quick_sort(arr):
+ """
+ 实现快速排序算法（固定枢轴策略）
+ 参数arr: 待排序的数组
+ 返回: 排序后的数组
+ """
+ # TODO: 实现快速排序的分治逻辑
+ # 提示：选取第一个元素为枢轴，递归排序左右子数组
+
+def measure_performance(sort_func, data):
+ start_time = time.perf_counter_ns()
+ sort_func(data.copy()) # 对数据副本排序，避免影响原数据
+ end_time = time.perf_counter_ns()
+ return (end_time - start_time) / 10**6 # 转换为毫秒
+
+#性能测试：对比有序输入和随机输入
+sizes = [1000, 5000, 10000]
+print("快速排序性能测试（固定枢轴）:")
+for n in sizes:
+ sorted_data = list(range(n))
+ random_data = [random.randint(0, 10**6) for _ in range(n)]
+ time_sorted = measure_performance(quick_sort, sorted_data)
+ time_random = measure_performance(quick_sort, random_data)
+ print(f"数据规模 n={n}: 有序输入 {time_sorted:.2f} ms, 随机输入 {time_random:.2f} ms")
+
+完成编码并运行测试，报告时间差异。
+快速排序的复杂度分析
+时间复杂度
+基于 “划分 - 递归” 核心逻辑，时间复杂度由划分效率（枢轴选择）和递归深度共同决定
+三种典型场景：最坏情况、平均情况、最佳情况
+最坏情况：每次划分得规模 n-1 和 0 的子数组
+平均情况：输入随机 / 等概率选枢轴
+最佳情况：每次划分平分数组
+空间复杂度
+快速排序比归并排序更常用的一点在于，快排是“原地的”。
+注入随机进行优化：随机快排与期望复杂度
+分析
+为了避免固定枢轴选择导致的最坏情况，我们可以引入随机化策略优化快速排序。
+随机快排在每次划分时随机选择枢轴，从概率上保证划分均衡，从而将最坏情况表现转化为极低概率事件。
+理论上可以证明，随机快排对任何输入的期望时间复杂度为O(n \log n)，且大幅降低了出现O(n^2)耗时的概率。
+实践
+import random
+import time
+
+def random_quick_sort(arr):
+ """
+ 实现随机快速排序算法（随机选择枢轴）
+ 参数arr: 待排序的数组
+ 返回: 排序后的数组
+ """
+
+
+def quick_sort(arr):
+ """
+ 你在上一章实现的快排内容
+ """
+
+#验证随机快排在极端有序输入下的性能
+n = 10000
+sorted_data = list(range(n))
+time_fixed = measure_performance(quick_sort, sorted_data)
+time_random = measure_performance(random_quick_sort, sorted_data)
+print(f"数据规模 n={n}: 固定枢轴快排 {time_fixed:.2f} ms, 随机枢轴快排 {time_random:.2f} ms")
+
+
+
+
+
+
\ No newline at end of file
diff --git a/Html/apps/templates/navbar.html b/Html/apps/templates/navbar.html
index b530009..bc8e2fd 100644
--- a/Html/apps/templates/navbar.html
+++ b/Html/apps/templates/navbar.html
@@ -11,8 +11,8 @@
{% if role == 'teacher' %}
{% else %}
diff --git a/Html/config.ini b/Html/config.ini
index 5ad9972..4ec4054 100644
--- a/Html/config.ini
+++ b/Html/config.ini
@@ -28,4 +28,4 @@ region = ap-guangzhou
[ASE_ENGINE]
url = https://asengine.net
-namespace = /socket.io/7100eebf7a909e1ee3f4e06766f512f0358ecb6ac51d5434c17d31dd70890dc1
+namespace = /socket.io/c159a41d238b00f35ff33e036d007a0dec4d03197084b5557949a2f7f5ffce03
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new file mode 100644
index 0000000..6b8a6b9
--- /dev/null
+++ b/Html/db/data/user/cjf10235101566.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"username": "cjf10235101566"}
\ No newline at end of file
diff --git a/Html/db/data/user/qs.json b/Html/db/data/user/qs.json
new file mode 100644
index 0000000..29d0a69
--- /dev/null
+++ b/Html/db/data/user/qs.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"username": "qs"}
\ No newline at end of file