快，你的程序动作也比较简单。所以，你也可以在Windows 程序中产生console 窗口， 独立出来操作。 这也许不是你所认知的console 程序。总之，有这种混合式的东西存在。 这一节将以我自己的一个极简易的个人备份软件JBACKUP 为实例，说明Win32 console 程序的撰写，以及如何在其中使用Win32 API（其实直接调用就是了）。再以另 一个极小的程序MFCCON 示范MFC console 那么相当于把g:\u002\doc 备份到k:\u002\doc 中，并杀掉k:\u002\doc 的赘余文件。 JBACK 检查SrcDir 中所有的文件和DstDir 中所有的文件，把比较新的文件从SrcDir 中拷贝到DstDir 去，并把DstDir 中多出来的文件删除，使ScrDir 和DstDir 的文件保 33 持完全相同。之所以不做xcopy 完全拷贝动作，为的是节省拷贝时间（做为备份装置， 通 public: #0023 virtual void display() { cout << "Triangle \n"; } #0024 }; 不必设计复杂的串行函数如add 或getNext 才能验证这件事，我们看看下面这个简单例 子。如果我把职员一例中所有四个类别的computePay 函数前面都加上virtual 保留字， 使它们成为虚拟函数，那么： 现在重新回到Shape 例子，我打算让display

224/256/384/512 bits 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低，已被成功攻击 低，已被成功 攻击 高 高 应用 已被弃用，仍用于数据完整 性检查 已被弃用 加密货币交易验证、数字 签名等 可用于替代 SHA‑2 6. 散列表 hello‑algo.com 110 6.3.4. 数据结构的哈希值 我们知道，哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项“，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并 在求解过程中验证它。 14. 动态规划 hello‑algo.com 283 14.3.2. 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同，但通常遵循以下步骤：描述决策，定义状态，建立 ?? 为了保证正确性，我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明，通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而，正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪，我们通常会选择面向测试用例进行 Debug ，一步 步修改与验证贪心策略。 15.1.4. 贪心典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中，以下是一些典型的贪心算法问题： 1. 硬币找零问题：在某些硬币组合下，贪心算法总是可以得到最优解。

224/256/384/512 bit 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低，已被成功攻击 低，已被成功攻 击 高 高 应用 已被弃用，仍用于数据完整性检 查 已被弃用 加密货币交易验证、数字签名 等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道，哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法，用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项”，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在 求解过程中验证它。 第 14 章 动态规划 hello‑algo.com 313 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同，但通常遵循以下步骤：描述决策，定义状态，建立 为了保证正确性，我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明，通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而，正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪，我们通常会选择面向测试用例进行代码调试，一 步步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心算法典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中，以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题：在某些硬币组合下，贪心算法总是可以得到最优解。

224/256/384/512 bits 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低，已被成功攻击 低，已被成功 攻击 高 高 应用 已被弃用，仍用于数据完整 性检查 已被弃用 加密货币交易验证、数字 签名等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道，哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法，用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项“，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并 在求解过程中验证它。 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同，但通常遵循以下步骤：描述决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示 为了保证正确性，我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明，通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而，正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪，我们通常会选择面向测试用例进行 Debug ，一步 步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中，以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题：在某些硬币组合下，贪心算法总是可以得到最优解。

224/256/384/512 bit 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低，已被成功攻击 低，已被成功攻 击 高 高 应用 已被弃用，仍用于数据完整性检 查 已被弃用 加密货币交易验证、数字签名 等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道，哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法，用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项”，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在 求解过程中验证它。 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同，但通常遵循以下步骤：描述决策，定义状态，建立 ?? 表，推导状态转移方程，确定边界条件等。 为了更形象地展示 为了保证正确性，我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明，通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而，正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪，我们通常会选择面向测试用例进行代码调试，一 步步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心算法典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中，以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题：在某些硬币组合下，贪心算法总是可以得到最优解。

224/256/384/512 bit 哈希冲 突 较多 较多 很少 很少 安全等 级 低，已被成功攻击 低，已被成功攻 击 高 高 应用 已被弃用，仍用于数据完整性检 查 已被弃用 加密货币交易验证、数字签名 等 可用于替代 SHA‑2 6.3.4 数据结构的哈希值 我们知道，哈希表的 key 可以是整数、小数或字符串等数据类型。编程语言通常会为这些数据类型提供内置 的哈希算法，用于计算哈希表中的桶索引。以 问题的目标是找出所有可能的解决方案，而不是找出最优解。 ‧ 问题描述中有明显的排列组合的特征，需要返回具体的多个方案。 如果一个问题满足决策树模型，并具有较为明显的“加分项”，我们就可以假设它是一个动态规划问题，并在 求解过程中验证它。 第 14 章 动态规划 www.hello‑algo.com 313 14.3.2 问题求解步骤 动态规划的解题流程会因问题的性质和难度而有所不同，但通常遵循以下步骤：描述决策，定义状态，建立 为了保证正确性，我们应该对贪心策略进行严谨的数学证明，通常需要用到反证法或数学归纳法。 然而，正确性证明也很可能不是一件易事。如若没有头绪，我们通常会选择面向测试用例进行代码调试，一 步步修改与验证贪心策略。 15.1.4 贪心算法典型例题 贪心算法常常应用在满足贪心选择性质和最优子结构的优化问题中，以下列举了一些典型的贪心算法问题。 ‧ 硬币找零问题：在某些硬币组合下，贪心算法总是可以得到最优解。

代码质量管理是个大问题 静态分析+代码评审的实践  学习和强调，红线和惩罚，100%的测试 覆盖率，和事后复盘并不够  有经验的程序员也会犯错  对代码提要求很难监督落实  测试更多是验证功能，很难检测编码缺陷  代码的快速变化使质量更难管 生产质量是责任 靠运维和事后复盘善后够吗？  静态分析工具：半智能的代码分析机器人  静态分析辅助代码评审 自动化工具+流程才是未来

比插一块 16GB 的内存更快，不过价格可能还是翻倍的。 • 系统会自动在两者之间均匀分配内存，保证读写均匀分配 到两个内存上，实现内存的并行读写，这和磁盘 RAID 有 一定相似之处。 验证一下刚刚的 parallel_add 是不是用足了全部带宽 • 刚刚 a 数组的大小是 1024 MB 。 • 因为不光读取了 a ，计算完还写回了 a ，实际搬运 了 2048 MB 的数据。

变得合法，若需重现编译报错的现象需要使用老版本的编译器。 C++11 提供了 constexpr 让用户显式的声明函数或对象构造函数在编译期会成为常量表达式，这 个关键字明确的告诉编译器应该去验证 len_foo 在编译期就应该是一个常量表达式。 此外，constexpr 修饰的函数可以使用递归： constexpr int fibonacci(const int n) { return

工作流程： 1. 登录 GitHub ，并 Fork 本仓库 至个人账号； 2. 进入 Fork 仓库网页，使用 git clone 克隆该仓库至本地； 3. 在本地进行内容创作，并通过运行测试来验证代码正确性； 4. 将本地更改 Commit ，并 Push 至远程仓库； 5. 刷新仓库网页，点击“Create pull request”按钮发起拉取请求即可； 12.2.3. Docker