之前做了一套团检报告生成方案 - 上篇博文。期间有遇到一些问题，今天有空归纳总结了一下，整套方案的运行效果还是很理想的，当然我们的业务访问量其实不大，不然有可能会暴露出更多的问题，特别是 puppeteer 是很耗内存资源的，在访问量大的情况下，可能要去重点优化 puppeteer 的使用效率问题,但以现在公司的业务基本不用太担心这个问题。

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几经波折，由厦门辗转到了广州。由于换了新工作，繁忙了些，博客也断更了两个月，今天想把最近两个月做的一些工作整理一下。适当是对过去做一些总结，不管是技术也好，生活也好，既是对发生的事的一些思考，也是未来发展的基石。

刚到新岗位的第一项任务便是实现一个前端 html 转 pdf 的功能，背景是这样的：我司是做健康管理相关的业务的，就有体检报告生成的功能，之前的体检报告一直都是由后端用模版引擎去做渲染，然后再使用 IText去做 html 转 pdf 的实现，由于体检报告中有大量的 ECharts 图表，还需先将图表转成图片，再将图片转为 pdf，这样一来，一份四十几页的团检报告，总的生成时间需要十几分钟，还不方便调试(需前端调好 html 样式，再给后端生成 pdf，再去看最终生成效果)。

总结，主要有两个不好的点：

• 生成效率差，需要十几分钟
• 报告样式不好调

由于我之前使用过 puppeteer 做过自动化测试，是知道 puppeteer 具有这个功能的，原理也挺简单，莫过于就是自动化的去实现浏览器自带的打印功能。

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之前学到二叉堆的时候，发现可以利用二叉堆来做排序算法。其基本原理就是利用其堆顶元素为数组的最大值或者最小值的特性，截取堆顶元素后再重新调整为最大或最小堆，最后按顺序截取的堆顶元素就是一个升序序列或将序序列。

堆化算法

移除堆顶元素，将堆的最后一个元素移动到堆顶，从堆顶开始调整堆，直到合适的位置。

算法思路

1. 构建一个最大堆，堆顶元素为最大值;
2. 交换堆顶元素和堆的最后一个元素，标记最后的元素为堆化截止点；
3. 调整堆为最大堆，直到堆化截止点；
4. 交换堆顶元素和上次的堆化截止点，重新调整截止点；
5. 重复 2-3 步骤；
6. 直到截止点为 1；

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Dijkstra’s algorithm (迪杰斯特拉算法)是一个单源最短路径的算法，即从一个顶点出发到其它顶点的最短路径计算。

图：来自小破站 up 主

最近发现一个挺有意思的 up 主，ID 是 - “笑笑的计算之心”，有想学习算法的同学可以关注下。小姐姐用了 Manim CE 制作了很多经典算法的动画演变过程。同时，也使用了很多《算法导论》里的伪代码，感觉质量还是蛮高的。

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图是一组由边连接的节点（或顶点）。它有以下几种表示方法：

1. 邻接矩阵；
2. 邻接表；
3. 关联矩阵；

邻接矩阵表示法

• 可以使用二维数组来存储邻接矩阵，数组的下标表示节点，值表示两个节点直接有没边，有边则为 1，否则为 0
• 如果图的边带有权重，则可以把 1 换为权重的值

邻接表表示法
记录每个节点，及其相邻节点的数据结构。可以用字典、对象来存储邻接表

以下，我们使用邻接表法来创建一个图。

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