算法兵法全略（譯文）

始計篇

謀攻篇

軍形篇

兵勢篇

虛實篇

軍爭篇

九變篇

行軍篇

地形篇

九地篇

火攻篇

用間篇

始計篇

算法，在當今時代，猶如國家關鍵的戰略武器，也是處理各類事務的核心樞紐。算法的世界神秘且變化萬千，不夠賢能聰慧的人沒辦法掌控它，缺乏睿智的頭腦難以洞悉其中的精妙。所以，立志鉆研算法的人，一開始就得考察五件關鍵的事，通過仔細比對謀劃，來探尋其中的門道。

第一項是 “算力”，它是算法運行的硬件基礎。就好比電腦有著強大的芯片，運算速度快如迅猛的雷電，海量的數據可以毫無阻礙地流通處理，依靠這樣的算力，就能應對復雜艱難的運算任務。第二點是 “邏輯”，它如同行軍打仗時排布陣勢的規則紀律。各個環節緊密相連、條理清晰，能保證指令有條不紊，步驟清清楚楚，只要其中一個環節出錯，整個算法就沒辦法成功運行。“數據” 排在第三位，它就像是軍隊里的糧草與士兵。廣泛收集來自各個地方的信息，數據充足時，算法就如同插上豐滿的羽翼，能夠大展身手；要是數據匱乏，就算算法設計得再精妙，也沒辦法施展，就像手藝再好的主婦，沒米也做不出飯。“架構” 是第四關鍵要素，它是對算法進行整體規劃布局的精妙手段。有的架構設計得精巧細致，有的則氣勢恢宏，只有架構足夠穩固，才能承載算法里繁雜的各種細則，讓算法順利運作。最后要說 “應變” 能力，在形勢瞬息萬變的時候，算法要像靈動的水流一樣。一旦出現全新的、棘手的難題，能夠迅速改變策略、巧妙做出調整，不被固有的規則束縛住手腳。

這五件事，凡是鉆研算法的人沒有不知道的，深入了解它們的人才能取勝，不了解的必然失敗。所以要綜合比對考量，來摸清楚情況。要問問：算法有沒有創新的能力？具備高效的特質嗎？有足夠的兼容性嗎？能保持穩健運行嗎？擁有自我進化的本領嗎？主導者是否深明算法之道？開發者有沒有真才實干？是否順應了時代潮流與客觀環境？是否遵循相關的規則標準？算力資源夠不夠強？相關技術人員是否訓練有素？激勵與規范機制是否明晰合理？通過這些，就能預判算法應用的成敗了。

對比敵我雙方時，通常要考量七計：算法復雜度，我方比對方簡單，就能快速取勝；精準度方面，毫厘之差，往往就決定了成敗歸屬；適應性上，能夠駕馭復雜多變情況的，才是上佳之選；擴展性，具備拓展版圖的潛力，后續發展動力才源源不斷；安全性，壁壘森嚴，讓對手無法侵入；成本效益，投入與產出要權衡精妙；時效性，在瞬息萬變的局勢里，動作快的才能稱王。在決策前精心謀劃，謀定而后動，要是不做謀劃就盲目行動，必然陷入困境；多做謀劃的穩操勝券，謀劃少的危機四伏，毫無謀劃就只能徒自哀嘆。

還沒經過謀劃籌備，就盲目啟用算法，沒分析清楚利弊就倉促行動，必然遭遇失敗；先經過精密計算、周全權衡，謀劃妥當之后再施行算法，才能取得成功。考慮得越周全越容易取勝，考慮得少就難以成功，更何況那些完全不謀劃的呢？這就是算法開篇謀劃的要點，千萬不能忽視。

謀攻篇

上乘的算法，能夠做到不通過激烈戰斗就讓對手屈服。并非只靠蠻力強攻，而是憑借巧妙構思智取。要是能洞悉數據脈絡，摸透需求根源，只需一段代碼，就能解決諸多難題，免去冗余的運算，這就是所謂的 “全勝”。不了解對手也不了解自己，每次戰斗都必定失敗；知曉敵我雙方情況，勝算就穩穩在握。剖析對手算法的優劣之處，查漏補缺；自我反省己方算法的長短處，不斷磨礪提升。

戰例一：二分查找

來看一個簡單的二分查找算法代碼（Python），它用于在有序數組中快速定位元素：

二分查找算法，是在有序數組里尋找特定元素的一種高效方法。這個方法一開始選取數組的中間元素，拿它和要找的目標值作比較。要是中間元素剛好和目標值一樣，那查找就結束了，這是最理想的情況，此時的復雜度是O(1) 。

要是目標值比中間元素小，那就知道要找的元素肯定在數組左半部分，于是舍棄右半部分，只在左半部分接著查找；要是目標值比中間元素大，就明白要找的元素在數組右半部分，便扔掉左半部分，只在右半部分搜索。就像這樣反復操作，每一次比較差不多都能排除一半的候選元素，使得查找范圍依次縮小一半。

假設數組里元素的數量是n，查找過程就會像n，n/2，n/4，…… ，n/2? 這樣（k是比較的次數），一直到對n/2?取整之后結果是1 ，也就是讓n/2? = 1，由此能算出k = log?n 。所以二分查找算法的時間復雜度是O(log n)。

說到空間復雜度，如果用循環的方式來實現這個算法，只需要常數級別的額外空間，不會隨著數據量的大小而改變，它的空間復雜度就是O(1)；要是用遞歸的方式實現，遞歸的深度和次數都是log?n ，每次需要的輔助空間是常數級別的，所以空間復雜度就是O(log n) 。
def binary_search(arr, target):low, high = 0, len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1

運用算法展開攻勢時，要么單點突破，緊緊抓住核心關鍵，如同利刃直刺咽喉；要么迂回包抄，多路并行，把對手困在數據迷宮里；要么聯合借力，整合各方優勢，讓接口連通四面八方的智慧，構建起磅礴有力的算力聯軍，凝聚眾力去攻破堅固的壁壘。要忌諱分散零碎，力量匯聚起來才強大，攥緊手指成拳頭，砸向對手軟肋，一擊就能建立功勛。

軍形篇

善于防守的算法，要藏住鋒芒，隱匿關鍵的邏輯。數據加密就如同高聳的鐵城，任憑對手窺探，也難以找到破綻，比如用 Python 的cryptography庫實現 AES 加密：

戰例二：Python 的cryptography庫實現 AES 加密

首先，在Fernet.generate_key()這里，這是生成密鑰的任務。它的復雜度大概是O(1)，因為生成密鑰的方法，依靠既定的規則以及隨機數生成機制，所需要的時間和資源，和要處理的數據量沒有關系，都能在固定的時間內完成。

其次，創建Fernet對象cipher_suite，也就是執行Fernet(key)這一步操作，它的復雜度同樣是O(1)。因為只是把生成的密鑰當作參數傳進去，內部的初始化操作，大多是設置相關屬性，不涉及復雜的數據處理，不需要遍歷、計算大量的數據，所以很快就能完成。

至于message = b"Secret data"，這是消息賦值的操作，可以看成是O(1)。這個操作僅僅是把字節數據存到變量里，不涉及繁瑣的計算，一下子就能完成。

最后，encrypted_message = cipher_suite.encrypt(message)是關鍵的加密操作。由于Fernet類的加密算法屬于對稱加密，雖然具體的實現細節有所隱藏，但通常這類加密操作，復雜度也是O(n)，這里的n就是消息message的長度。因為在加密的時候，需要逐個遍歷消息的字節，對每個字節或者字節組進行相應的變換，比如置換、混淆這類操作，它的操作時間和消息長度是成正比的。不過，這種復雜度是線性的，所以在處理常規長度的消息時，仍然能夠高效完成，還能保證加密的安全性。

總的來說，這段代碼整體的算法復雜度，當消息長度是n的時候，是由關鍵的加密操作決定總體復雜度的，大概是O(n)。因為n通常比較小，而且各個步驟中常數時間的操作也很少，所以在實際使用的時候，它的性能很不錯，可以快速完成加密任務，讓數據能夠安全地存儲、傳輸。
from cryptography.fernet import Fernetkey = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)
message = b"Secret data"
encrypted_message = cipher_suite.encrypt(message)

冗余備份就像是后備軍，無懼突發的數據損毀情況，韌性十足。善于進攻的算法，氣勢磅礴，鋒芒畢露，接口開放，大量吸納流量；運算高效，瞬間給出結果，讓對手措手不及。

首先要做到讓自己立于不敗之地，穩固自身根基，等到對手露出破綻，就順勢出擊。算力充沛、架構穩固，這就是不敗的根基；持續監測、動態優化，讓這種不敗姿態長久保持。看到有取勝機會也不輕易行動，積蓄力量等待時機；看不到取勝契機，就韜光養晦，修煉內功，等局勢變化，一朝奮發而起。

兵勢篇

算法的勢頭，猶如湍急洶涌的江流，奔騰不息。借助數據的浪潮涌動，驅動運算的漩渦，一波接著一波，層層累積優勢。迭代更新，就是這上漲的潮水之力，最初版本問世時，不過是涓涓細流，持續優化后，最終會成為澎湃的巨力，沖垮競品構筑的堤岸。

戰例三：機器學習的梯度下降算法，每進行一次迭代，就會朝著最優解更靠近一點。

這個gradient_descent函數，它的時間復雜度可以這樣來分析：在開始的時候，m = len(x)和theta = np.zeros(2)，這些都是簡單的操作，它們的復雜度是 O(1)。核心部分呢，是for _ in range(num_iterations)這個循環，它的執行次數是由num_iterations決定的。在這個循環里面：

prediction = np.dot(x, theta)這個操作是矩陣相乘，如果x是一個m x n的矩陣，那么這個操作的復雜度就是 O(mn)。
error = prediction - y是向量相減，它的復雜度是 O(m)。?
gradient = np.dot(x.T, error) / m，這里面包含矩陣轉置、矩陣與向量相乘以及元素級的除法，其中起主導作用的復雜度是矩陣相乘的復雜度，所以是 O(mn)。
theta -=?learning_rate * gradient是元素級的操作，復雜度是 O(n)。

總體來說，因為在循環中矩陣相乘是最耗費時間的操作，并且這個循環會執行num_iterations次，所以整體的時間復雜度是 O(num_iterations x mn)。
import numpy as np# 簡單梯度下降模擬
def gradient_descent(learning_rate, num_iterations, x, y):m = len(x)theta = np.zeros(2)for _ in range(num_iterations):prediction = np.dot(x, theta)error = prediction - ygradient = np.dot(x.T, error) / mtheta -= learning_rate * gradientreturn theta

營造有利態勢，激發算法的協同效應，各個模塊聯動起來，實現 1 + 1 遠遠大于 2 的效果。善于借助熱點潮流，乘著東風之勢，把算法嵌入熱門賽道，就像順水行舟，一日千里。隨機應變，對手一變我方變動更快，將算法的靈活性轉化成靈動敏捷的身姿，在浪潮中靈活穿梭，始終占據優勢地位。

虛實篇

算法的精妙之處，就在于虛實相互依存。向對手展示虛的一面，把關鍵信息藏在混沌迷霧里，模糊參數、隱匿流程，讓對手摸不著頭腦；進攻時拿出實的手段，握緊核心算法，精準打擊痛點。佯裝攻擊一處，誘使對手重兵防守，實際上卻暗度陳倉，劍指要害部位。

戰例四：隨機生成一些干擾數據，就像是“煙霧彈”，讓人難以分清真假。

這個generate_fake_data函數，作用是生成假數據。

函數一開始，定義了一個空列表fake_data，這個操作很快就能完成，復雜度是 O(1)。

接著有一個for _ in range(size)的循環，循環的次數由傳入的參數size決定，一共會執行size次。在每一輪循環當中，value = random.randint(1, 100)，這個生成隨機整數的操作，不管數據規模有多大，花費的時間都差不多是固定的，復雜度是 O(1)；隨后執行fake_data.append(value)，往列表里添加元素，這個操作同樣能在固定的時間內完成，復雜度也是 O(1)。

綜合來看，循環會執行size次，每次循環里的操作復雜度都是 O(1)，所以這個函數整體的時間復雜度就是 O(size)。
import randomdef generate_fake_data(size):fake_data = []for _ in range(size):value = random.randint(1, 100)fake_data.append(value)return fake_data

制造數據假象，虛虛實實，迷惑對手的判斷。時而用海量模擬數據，混淆視聽；時而給出稀缺反饋，隱匿真實意圖。用虛來掩護實，以實來貼近虛，讓對手在虛實交錯之間迷失方向，自家算法則在悄無聲息間布局，等時機成熟，就雷霆萬鈞地出擊，直搗黃龍。

軍爭篇

在算法的競爭角逐中，要爭分奪秒。在數據傳輸這條賽道上，要快馬加鞭，削減延遲，搶占先機；在運算資源這個戰場上，要精打細算，合理調度，不浪費一絲一毫算力。迂回包抄走捷徑，緩存機制、預讀取技術，這些都是彎道超車的巧妙方法；直搗黃龍，最簡路徑算法能沖破冗余阻礙，迅速抵達目標。

戰例五：Python的`functools.lru_cache`，提供了便捷的緩存功能，能夠加快函數的執行速度。

有一個expensive_function函數，被functools.lru_cache(maxsize = 128)裝飾了。來詳細看看它的時間復雜度：

這個函數本身所做的事情，僅僅是計算n * n，這只是簡單的乘法運算，所花費的時間是固定的，所以復雜度應當是O(1)。

再加上lru_cache裝飾器后，初次遇到某個n值來調用這個函數時，一定會先進入函數體，打印出“Calculating for {n}”這樣的內容，然后再執行乘法運算，這一系列操作，所花費的時間也不過是常數時間，復雜度是O(1) 。

要是之后又用相同的n值再次調用這個函數，因為有緩存，就可以直接從緩存里獲取結果，不用重新計算，耗費的時間幾乎可以忽略不計，復雜度近乎O(1)。

假設調用頻率非常高，傳入的`n`值種類超過了maxsize的數值（這里是128），舊的緩存雖然會更替，但更替的方式，并不是遍歷全部緩存內容，僅僅涉及局部數據的整理，復雜度仍然在O(1)左右。

總而言之，當調用次數不是特別多，傳入的n值沒有超過緩存容量限制的時候，大部分調用都是從緩存里獲取數據，復雜度是O(1)；就算有超出的情況，緩存的更替操作也不復雜，整體復雜度也接近O(1)，只是初次遇到新值、緩存更替的時候，會有一點額外的操作，但對性能并沒有什么損害。
import functools@functools.lru_cache(maxsize=128)
def expensive_function(n):print(f"Calculating for {n}")return n * n

然而激進猛進也有風險，必須防范陷阱漏洞。在激烈競爭中，也不能忘了穩健運維，一邊沖鋒一邊整頓，通過代碼審查、風險預警，為算法高速前行保駕護航，穩穩收獲勝利果實。

九變篇

算法世界，局勢風云變幻，必須精通九變之術。市場風向突然轉變，需求一夜之間就更迭變化，算法不能墨守成規。要是算力受限，就應當舍棄繁雜，裁剪冗余部分；遇到數據畸變，要迅速校準模型，重新尋找規律的關鍵點。

戰例六：使用pandas處理數據

一開始，pd.read_csv讀取文件時，會遍歷文件的內容，所花費的時間取決于文件的行數，時間復雜度為O(n)；接著，dropna函數剔除缺失值時，需要遍歷數據，其復雜度和數據規模相關，是O(m)，不過整體的時間復雜度受讀取文件這一步的影響更大，大概是O(n)。
import pandas as pddata = pd.read_csv('your_file.csv')
cleaned_data = data.dropna()

有的路不要去走，有的敵軍不要去攻擊，有的城池不要去攻打，有的地盤不要去爭奪。不是關鍵賽道，就別盲目投入算法資源；碰上難啃的硬骨頭，就暫時避開鋒芒，迂回包抄。靈活應變，不拘泥于固定模式，才能在算法江湖里游刃有余。

行軍篇

行軍布陣，算法也有章法。數據存儲就像是安營扎寨，要選好架構這塊 “風水寶地”，保障安全又高效；分布式運算好似分兵游擊作戰，各自為戰又能協同配合，掌控全局。監測代碼運行，就如同斥候巡邏，隱患剛一露頭，就能立刻察覺；調試糾錯，便是整飭軍紀，做到令行禁止，讓算法回歸正軌。

戰例七：使用Python的logging模塊記錄代碼的運行狀態。

這段代碼中的some_algorithm函數，其時間復雜度值得探究。首先，logging.info("Algorithm started")這個操作是將信息記錄到日志中，花費的時間非常短，不涉及復雜的運算，時間復雜度為O(1)。

至于其中的“主算法邏輯”，由于沒有詳細展示，所以很難確定它的時間復雜度，有可能是O(1)，比如只進行簡單的操作，像是賦值、比較等；也可能是O(n)，要是存在遍歷相關的操作；還可能是O(n2)，倘若包含嵌套循環；其他復雜度也有可能，都取決于具體的算法。

最后，logging.info("Algorithm finished")這個操作和前面一樣，時間復雜度為O(1)。該函數的整體時間復雜度由“主算法邏輯”主導，然而因為這部分不明確，所以很難確切知曉，只知道前后記錄信息的操作都是常數復雜度，如果“主算法邏輯”的復雜度是C，那么這個函數整體的時間復雜度就是O(C)，而C會因具體算法而異。
import logginglogging.basicConfig(level = logging.INFO)
def some_algorithm():logging.info("Algorithm started")# 主算法邏輯logging.info("Algorithm finished")

依據不同環境調適算法，面對不同硬件平臺、使用場景，算法都能精準適配，就像變色龍融入背景一樣，無縫對接，穩定又高效運行，這才是行軍不敗的方法。

地形篇

算法落地實施，必須審視所處地形。商業場景如同山地，高低起伏，競爭激烈的地方就是陡峭高峰，細分賽道則是隱蔽山谷，選準山谷深耕細作，避開高峰的鋒芒；科研領域好似曠野，廣闊無垠，適合大開腦洞，鋪展算法宏偉藍圖，探索未知邊界。

戰例八：假定要依據不同場景來選擇推薦算法：

這個select_recommendation_algorithm函數，把scenario當作參數。進入函數體后，首先進行條件判斷。

要是scenario的值是“ecommerce”，就會立刻返回“Collaborative Filtering Algorithm”，這種判斷與返回操作瞬間就能完成，時間復雜度是O(1)。

要是scenario的值是“research_paper”，同樣會迅速返回“Content-based Recommendation Algorithm”，它的時間復雜度也是O(1)。

要是以上情況都不匹配，就返回“Default Algorithm”，這個操作也能快速完成，復雜度為O(1)。這個函數僅僅做條件判斷，不管輸入什么值，耗費的時間都是固定的，所以整個函數的時間復雜度是O(1)。
def select_recommendation_algorithm(scenario):if scenario == "ecommerce":return "Collaborative Filtering Algorithm"elif scenario == "research_paper":return "Content-based Recommendation Algorithm"return "Default Algorithm"

要知曉難易程度，清楚危險與平易之處，復雜的數據結構就是荊棘叢生的沼澤，簡易任務則是平坦大道。因地制宜部署算法，在沼澤地里就用輕量敏捷的方法，在大道上就施展磅礴宏偉之術，算法自然能暢行無阻，建立功勛。

九地篇

生地、死地、絕地…… 在算法的征程里，會涉足各類不同 “九地”。剛進入新興領域，這是生地，要大膽開拓，搶占先機；深陷競品的圍剿，就是進入死地，需背水一戰，激發自身潛能；面臨技術瓶頸，便處于絕地，要破釜沉舟，創新突圍。

戰例九：在遇到技術瓶頸的時候，應當嘗試引入新的技術框架。下面所講的，就是一個導入新框架的簡單示例。

這段代碼的時間復雜度值得探究一番。一開始，在try語句塊里的import new_tech_framework，這一導入模塊的操作，它所耗費的時間取決于框架的加載方式。要是框架已經妥善安裝，并且沒有復雜的初始化流程，加載過程近乎瞬間就能完成，時間復雜度為O(1)；要是需要大量調配資源、讀取多個文件，那復雜度或許會上升，暫時用O(t)來表示，這里的t與框架的復雜程度、體量大小相關。

后續使用新框架的邏輯，由于沒有詳細說明，假設其復雜度為O(u)，這取決于具體的算法。到了except部分，print語句僅僅輸出一條信息，操作很簡單，能夠在固定時間內完成，時間復雜度是O(1) 。

綜合來看，如果導入成功，復雜度主要受新框架使用邏輯的影響，大約是O(u)；要是導入失敗，那也不過就是執行print語句的O(1)。因為導入是否成功并不明確，不過導入操作通常能快速完成，所以整體復雜度通常接近O(1)，只有在導入流程極為繁雜的時候，才依據實際耗費的時間來確定。
try:import new_tech_framework# 使用新框架的代碼邏輯
except ImportError:print("Failed to import new framework, fallback plan activated")

算法團隊協同配合，攻堅時能齊心協力匯聚一處，分散時又能各自探索。深入用戶場景這塊 “重地”，珍視用戶反饋，依據這些重塑算法靈魂，不管處于何種境地，都能絕地逢生，所向披靡。

火攻篇

火攻，就是借助外力助力算法發起凌厲攻勢。輿論熱點好似烈火，算法貼合熱點進行優化，趁著熱度飆升，收獲滾滾流量；跨界合作仿若借風，引入外部算法模塊、數據資源，燃起創新大火，燒穿行業隔閡，拓展業務版圖。

戰例十：借助社交媒體的API來抓取熱點話題數據，以此輔助算法的優化。

現有一段程序，引入了tweepy庫，其目的在于借助社交媒體推特（Twitter）的API，獲取熱點話題數據，助力算法優化相關事宜。

首先要配置Twitter API，于是設定多個參數：consumer_key、consumer_secret、access_token以及access_token_secret，分別賦予專屬的字符值，這些參數是連通推特API的關鍵密鑰。

接著，使用OAuthHandler構建認證對象auth，把consumer_key與consumer_secret傳入其中，以此奠定認證的基礎；再運用`set_access_token`方法，補充完整權限信息，讓認證更加周全。

最后得到API對象api，通過調用api.trends_place(1)，向推特API請求熱門話題數據。這是因為trends_place函數能夠依據傳入的地域代碼（此處代碼為1，通常代表特定的默認地區），抓取該地區當下的熱門趨勢。獲取到的數據，后續可以應用到算法當中，依據數據特性，既能夠為訓練集補充素材，也能作為策略調整的依據，促使算法貼合輿情熱點，達到更優的性能表現。
import tweepy# 配置Twitter API
consumer_key = "your_key"
consumer_secret = "your_secret"
access_token = "your_token"
access_token_secret = "your_secret_token"auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)trends = api.trends_place(1)  # 獲取熱門話題

然而火不能隨意放，一旦失控反噬，必然釀成大禍。要把控好倫理邊界，不涉及隱私侵權問題；防范數據濫用，避免算法失控。善于用火攻，能為算法霸業添磚加瓦，謹慎用猛火，才能保住算法的良好聲譽，長治久安。

用間篇

在算法的江湖里，諜影重重。安插 “數據間諜”，收集競品情報，窺探對手的更新迭代、參數奧秘；啟用 “用戶暗探”，深挖需求痛點，為算法優化找準靶點。逆向工程則是巧妙的反間手段，剖析對手代碼，學習對方長處，化為己用。

戰例十一：模擬一個簡單的網頁爬蟲，用來獲取競品的公開數據。

首先，引入requests與BeautifulSoup庫，它們是獲取和解析網頁數據的重要工具。其次，將url設定為競品網頁的地址，稱作competitor_url。

接著，使用requests.get(url)發起請求，該操作會向設定好的url發送HTTP請求，獲取網頁的響應。這一操作花費的時間和網頁大小有關，如果把網頁大小設為n，那么它的復雜度大約是O(n) 。

獲取響應之后，提取response.content，這個操作能夠在固定時間內完成，復雜度是O(1)。再用BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')創建BeautifulSoup對象soup，并使用html.parser來解析響應內容。這個解析過程，需要遍歷網頁內容，拆解其結構，它的復雜度與網頁大小以及復雜程度相關，假設網頁結構復雜度是m，那么這部分的復雜度大約是O(m)。

最后，可以憑借BeautifulSoup對象的各種方法，解析網頁并提取關鍵信息，其復雜度依據所提取信息的多少以及網頁結構來定，是O(k)，這里的k與所提取信息的數量以及網頁結構相關。

總體而言，這段代碼的整體復雜度，受網頁大小與結構的制約，因為需要發起請求、解析內容以及提取信息，大致是O(n + m + k)，不過在實際情況中，網絡狀況和服務器響應速度也會對其性能產生影響。
import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = "competitor_url"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 解析網頁提取關鍵信息