让我非常感动。 《深入浅出MFC》2/e 早已于1998/05 于台湾出版。之所以迟迟没有授权给大 陆进行简体翻译，原因我曾于回复读者的时候说过很多遍。我在此再说一次。 1998 年中，本书之发行公司松岗（UNALIS）即希望我授权简体版，然因当时 我已在构思3/e，预判3/e 繁体版出版时，2/e 简体版恐怕还未能完成。老是让 大陆读者慢一步看到我的书，令我至感难过，所以便请松岗公司不要进行2/e to read your new books. x hon.bbs@bbs.ee.ncu.edu.tw 我非常喜欢你的书，不管是著作或是翻译，给人的感觉真的是"深入浅出"，我喜欢你用浅 近的比喻说明，来解释一些比较深入和抽象的东西，读你的书，总让我有突然"顿悟" 的感 觉，欣喜自己能在迷时找到良师。 武汉"wking" Microsoft 请问，想要从DOS 跨足到Windows 程序设计有哪些书值得推荐呢? hschin.bbs@bbs.cs.nthu.edu.tw：建议你看侯俊杰的深入浅出MFC，里面除了对窗口程序 的架构作基础性的说明，让你了解一些基础概论，也说了不少窗口程序设计的课题，是 非常不错的一本书。 xiii News / BBS 论坛（CompBook and/or programming） 请问VISUAL

有对应最优的数据结构，但最终执行效率可能相 差很大。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为积木 将数据结构与算法类比为积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界

据结构进行实现，但最终执行效率 可能相差很大。 Figure 1‑4. 数据结构与算法的关系 我们可以把数据结构与算法类比为拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 1. 初识算法 hello‑algo.com 11 Figure 1‑5. 拼装积木 两者的详细对应关系如下表所示。 数据结构与算法 LEGO < n; i++) { // +1（每轮都执行 i ++） cout << 0 << endl; // +1 2. 复杂度 hello‑algo.com 17 } } ?(?) 是一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此可以得出时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 冲突位置向后线性遍历（步长通常 为 1 ），直至找到空位，将元素插入其中。 ‧ 查找元素：若发现哈希冲突，则使用相同步长向后线性遍历，直到找到对应元素，返回 value 即可；如 果遇到空位，说明目标键值对不在哈希表中，返回 None 。 Figure 6‑6. 线性探测 然而，线性探测存在以下缺陷： ‧ 不能直接删除元素。删除元素会在数组内产生一个空位，当查找该空位之后的元素时，该空位可能导致

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic

它们 应用到日常生活中。接下来，我将介绍两个具体例子来佐证。 例一：拼积木。一套积木，除了有许多部件之外，还会附送详细的拼装说明书。我们按照说明书上一步步操作， 即可拼出复杂的积木模型。 如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 com 16 for (int i = 0; i < n; i++) { // +1（每轮都执行 i ++） cout << 0 << endl; // +1 } } ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic 1 ），直到找到一个空位，则将元素 插入到该空位中。 查找元素：若出现哈希冲突，则使用相同步长执行线性查找，会遇到两种情况： 1. 找到对应元素，返回 value 即可； 2. 若遇到空位，则说明查找键值对不在哈希表中； Figure 6‑5. 线性探测 线性探测存在以下缺陷： ‧ 不能直接删除元素。删除元素会导致桶内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认 为元素不存在（即上述第

它们 应用到日常生活中。接下来，我将介绍两个具体例子来佐证。 例一：拼积木。一套积木，除了有许多部件之外，还会附送详细的拼装说明书。我们按照说明书上一步步操作， 即可拼出复杂的积木模型。 如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 com 16 for (int i = 0; i < n; i++) { // +1（每轮都执行 i ++） cout << 0 << endl; // +1 } } ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic 1 ），直到找到一个空位，则将元素 插入到该空位中。 查找元素：若出现哈希冲突，则使用相同步长执行线性查找，会遇到两种情况： 1. 找到对应元素，返回 value 即可； 2. 若遇到空位，则说明查找键值对不在哈希表中； Figure 6‑5. 线性探测 线性探测存在以下缺陷： 6. 散列表 hello‑algo.com 90 ‧ 不能直接删除元素。删除元素会导致数组内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序

计算个数而不是直接返回 bool… 因为他们 考虑到接口的泛用性，毕竟 multiset 就不 去重。对于能去重的 set ， count 只可能 返回 0 或 1 。 • 个数为 0 就说明集合中没有该元素。 个数为 1 就说明集合中存在该元素 。 • 因为 int 类型能隐式转换为 bool ， 所以 != 0 可以省略不写。 • size_t count(int const &val) const; set 中删除指定元素 • set.erase(x) 可以删除集合中值为 x 的元素。 • erase 返回一个整数，表示被他删除元素的个 数。 • 个数为 0 就说明集合中没有该元素，删除失败 。 • 个数为 1 就说明集合中存在该元素，删除成功 。 • 这里的“个数”和 count 的情况很像，因为 set 中不会有重复的元素，所以 erase 只可能返回 0 或 1 ，表示是否删除成功。

• （用于伺候 Ubuntu 喜欢把库文件套娃在 /usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下） https://zhuanlan.zhihu.com/p/60479441 举例说明 find_package 搜索路径 • 例如你是 64 位的 Linux 系统， find_package(Qt5 REQUIRED) 会依次搜索： • /usr/lib/cmake/Qt5/Qt5Config cmake • /usr/Qt5/lib/x86_64-linux-gnu/Qt5/Qt5Config.cmake • /usr/Qt5/share/Qt5/Qt5Config.cmake 举例说明 find_package 搜索路径 • 例如你是 64 位的 Windows 系统， find_package(Qt5 REQUIRED) 会依次搜索： • C:/Program Files/Qt5Config Files/Qt5/lib/x86_64-windows-gnu/Qt5/Qt5Config.cmake • C:/Program Files/Qt5/share/Qt5/Qt5Config.cmake 举例说明 find_package 搜索路径 • 还有一点， 可以有额外后缀，且不分大小写（无论 Linux 还是 Windows ）， 例如： • C:/Program Files/Qt5/cmake/Qt5Config