，比如 O(n²) 表示花费时间和数据量的平方成正比。 • 对于并行算法，复杂度的评估则要分为两种： • 时间复杂度：程序所用的总时间（重点） • 工作复杂度：程序所用的计算量（次要） • 这两个指标都是越低越好。时间复杂度决定了快慢，工作复杂度决定了耗电量。 • 通常来说，工作复杂度 = 时间复杂度 * 核心数量 • 1 个核心工作一小时， 4 个核心工作一小时。时间复杂度一样，而后者工作复杂度更高。 为串行的 （如果他们没办法并行调用的话）而其他 filter 可以 和他同时并行运行。这可以应对一些不方便并行，或 者执行前后的数据有依赖，但是可以拆分成多个步骤 （ filter ）的复杂业务。 • 还有好处是他无需先把数据全读到一个内存数组里， 可以流式处理数据（ on-fly ），节省内存。 • 不过需要注意流水线每个步骤（ filter ）里的工作量最 好足够大，否则无法掩盖调度

MyClass 内部是 SOA ，而外部仍是一个 vector 的 AOS—— 这种内存布局称为 AOSOA 。 • 缺点是必须保证数量是 1024 的整数倍， 而且因为要两次指标索引，随机访问比较 烦。 • 这里的 1024 并非随意选取，而是要让每 个属性 SOA 数组的大小为一个页 （ 4KB ）才能最高效，原因稍后会说明。 AOSOA ：注意，内部 SOA 的尺寸不宜太小 ndarray<3, int> 声明一个三维整型数组。 这里的 ndarray 通过 a(x, y) 来 索引，看起来像 Fortran ，但是 实际上还是 YX 序，和静态数组 的 a[y][x] 一样的，指标出现的顺 序并无关紧要。 …… ndarray ：访问越界问题 • 在物理仿真中，常常需要访问在一个元素附近的几个元素。图 像处理中用到的模糊操作，也需要向上下左右扩散 w 个单位。 •

Pig(pig) 语法 来强制拷贝。 为什么很多面向对象语言，比如 Java ，都没有构造函数全家桶这些概念？ • 因为他们的业务需求大多是：打开数据库，增删改查学生数据，打开一个窗口，写入一个 文件，正则匹配是不是电邮地址，应答 HTTP 请求等。 • 这些业务往往都是在和资源打交道，从而基本都是刚刚说的要删除拷贝函数的那一类，解 决这种需求，几乎总是在用 shared_ptr 脆简化：一切非基础类型的对象都是浅拷贝，引用计数由垃圾回收机制自动管理。 • 因此，以系统级编程、算法数据结构、高性能计算为主要业务的 C++ ，才发展出了这些思 想，并将拷贝 / 移动 / 指针 / 可变性 / 多线程等概念作为语言基本元素存在。这些在我们的 业务里面是非常重要的，所以不可替代。 • （试图升华文章中心主旨） 扩展阅读关键字 • 限于篇幅，此处放出一些扩展知识供学有余力的同学研究：

找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 “以空间换时间”通 常是更常用的策略。当然，在数据量很大的情况下，控制空间复杂度也非常重要。 2.5 小结 1. 重点回顾 算法效率评估 ‧ 时间效率和空间效率是衡量算法优劣的两个主要评价指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 49 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端， 不得不从速度较慢的内存中加载所需数据。 显然，“缓存未命中”越少，CPU 读写数据的效率就越高，程序性能也就越好。我们将 CPU 从缓存中成功获 取数据的比例称为缓存命中率（cache hit rate），这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行 的传输形式更加高效。

找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 “以空间换时间”通 常是更常用的策略。当然，在数据量很大的情况下，控制空间复杂度也非常重要。 2.5 小结 1. 重点回顾 算法效率评估 ‧ 时间效率和空间效率是衡量算法优劣的两个主要评价指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 49 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端， 不得不从速度较慢的内存中加载所需数据。 显然，“缓存未命中”越少，CPU 读写数据的效率就越高，程序性能也就越好。我们将 CPU 从缓存中成功获 取数据的比例称为「缓存命中率 cache hit rate」，这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行 的传输形式更加高效。

找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行时间的长短。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 “以空间换时间”通 常是更常用的策略。当然，在数据量很大的情况下，控制空间复杂度也非常重要。 2.5 小结 1. 重点回顾 算法效率评估 ‧ 时间效率和空间效率是衡量算法优劣的两个主要评价指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 49 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试 不得不从速度较慢的内存中加载所需数据。 显然，“缓存未命中”越少，CPU 读写数据的效率就越高，程序性能也就越好。我们将 CPU 从缓存中成功获 取数据的比例称为缓存命中率（cache hit rate），这个指标通常用来衡量缓存效率。 为了尽可能达到更高的效率，缓存会采取以下数据加载机制。 ‧ 缓存行：缓存不是单个字节地存储与加载数据，而是以缓存行为单位。相比于单个字节的传输，缓存行 的传输形式更加高效。

没有问题，允许合入 开发者 代码仓库 静态代码评审的样子 为何代码评审阶段？ 2K Bugs 12K Warnings 225K Code Smell “找到几万个问题，没法修” “这是以前的业务逻辑，不用修” “这别人写的代码，不关我事” 大量报告引起不适 刚写的代码立即自动扫描，程序员强迫使用 只体现新增代码问题，责任边界清晰 评审流程多人督促 渐进式开启更多检查器 增量分析减少不适

找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内，可靠地求得问题的正确解。 2. 寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。 也就是说，在能够解决问题的前提下，算法效率已成为衡量算法优劣的主要评价指标，它包括以下两个维 度。 ‧ 时间效率：算法运行速度的快慢。 ‧ 空间效率：算法占用内存空间的大小。 简而言之，我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法。而有效地评估算法效率至关重要，因为只有 空间换时间”通 常是更常用的策略。当然，在数据量很大的情况下，控制空间复杂度也是非常重要的。 2.5 小结 1. 重点回顾 算法效率评估 ‧ 时间效率和空间效率是衡量算法优劣的两个主要评价指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 47 ‧ 复杂度分析可以克服实际测试的弊端，

<<>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像，觉得 这样很方便，并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。 • 三维情况下同样可以获取总的线程编号（扁平化）。 • 如需总的线程数量： blockDim *

开洞。但“移动语义”这个概念在旧 cpp 里没有，所以这个是真正必要的语言本身的改动。 • 而 java 就是在语言层面，直接在 jvm 里引入了引用计数，宣称“一切皆对象”，虽然方便了 富连网业务中常见的面向对象编程范式，但也妨碍了 java 进军数据处理，高性能计算等领域 。 java 第八帝国 cpp 第十一共和国 chrono 和 complex 也定义了一些 literials