CMake 学起 by 彭于斌（ @archibate ） 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 关于作者（续） • 我是 Taichi Blend 的作者（ https://github.com/taichi-dev/taichi_blend ） 关于作者（再续） • 主导 Zeno 节点仿真框架的开发（ https://github.com/zenustech/zeno ） 什么是编译器 • 编译器，是一个根据源代码生成机器码的程序。 • > g++ main.cpp -o a.out • 。然后用一个小程序，自动在编译前把引号 内的文件名 hello.h 的内容插入到记号所在的位置，这样不就只用编辑 hello.h 一次了嘛 ~ • 后来，这个编译前替换的步骤逐渐变成编译器的了一部分，称为预处理阶段， #define 定 义的宏也是这个阶段处理的。 • 此外，在实现的文件 hello.cpp 中导入声明的文件 hello.h 是个好习惯，可以保证当 hello.cpp 被修改时，比如改成 hello(int)

代码 开发 代码 评审 入库 测试 发布 1. 非研发人员主导，沟通成本高，推动修复周期长 2. 很难形成标准推动研发实施 3. 形成技术债，偿债成本高 1. 代码签入前，研发人员有义务修复问题 2. 测试人员早期加入，更懂项目研发的情况，沟通成本低，加快上线 3. 能逐步形成好的编码规范和最佳实践 检查代码风格问题挺准，但是 我warning都不看，还看这个？ 大多数开发人员眼中的静态分析工具 成功静态分析应用 代码评审中的静态分析 针对该提交 代码片段自 动触发分析 发现问题，拒绝代码合并 发起代码提交，如Pull Request 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” 代码评审，这些都不是他们自身 的KPI • 一旦工期紧996，人工评审容易 变成走形式 • 任务挂着还容易造成工程师焦虑 降低工程师劳动强度 大规模C/C++静态代码评审系统搭建 数千个活跃开发 的代码仓库 每天上千次代码 评审请求 平均每次代码评 审小于50分钟 • 需要编译C/C++代码 • 使用了定理证明器求解可 行路径（精确，耗时） • 能跨函数分析 • 能处理指针

感谢校铨在知识产权方面提供的专业帮助，这对本开源书的完善起到了重要作用； ‧ 感谢苏潼为本书设计了精美的封面和 logo ，并在我的强迫症的驱使下多次耐心修改； ‧ 感谢 @squidfunk 提供的排版建议，以及他开发的开源文档主题 Material‑for‑MkDocs 。 在写作过程中，我阅读了许多关于数据结构与算法的教材和文章。这些作品为本书提供了优秀的范本，确保 了本书内容的准确性与品质。在此感谢所有老师和前辈的杰出贡献！ 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo

感谢校铨在知识产权方面提供的专业帮助，这对本开源书的完善起到了重要作用； ‧ 感谢苏潼为本书设计了精美的封面和 logo ，并在我的强迫症的驱使下多次耐心修改； ‧ 感谢 @squidfunk 提供的排版建议，以及他开发的开源文档主题 Material‑for‑MkDocs 。 在写作过程中，我阅读了许多关于数据结构与算法的教材和文章。这些作品为本书提供了优秀的范本，确保 了本书内容的准确性与品质。在此感谢所有老师和前辈的杰出贡献！ 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，如“剑指 Offer”和“LeetCode Hot 100”，先积累至少 100 道题目，熟悉 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo

感谢校铨在知识产权方面提供的专业帮助，这对本开源书的完善起到了重要作用； ‧ 感谢苏潼为本书设计了精美的封面和 logo ，并在我的强迫症的驱使下多次耐心修改； ‧ 感谢 @squidfunk 提供的排版建议，以及他开发的开源文档主题 Material‑for‑MkDocs 。 在写作过程中，我阅读了许多关于数据结构与算法的教材和文章。这些作品为本书提供了优秀的范本，确保 了本书内容的准确性与品质。在此感谢所有老师和前辈的杰出贡献！ 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 阶段一：算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效 率等方面的内容。 2. 阶段二：刷算法题。建议从热门题目开刷，先积累至少 100 道题目，熟悉主流的算法问题。初次刷题 时，“知识遗忘”可能是一个挑战，但请 刷题计划请见此 GitHub 仓库。 3. 阶段三：搭建知识体系。在学习方面，我们可以阅读算法专栏文章、解题框架和算法教材，以不断丰富 知识体系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的 刷题心得可以在各个社区找到。 如图 0‑8 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 www.hello‑algo

简体版在大陆被扫描上网。亦有读者 告诉我，大陆某些书籍明显对本书侵权（详细情况我不清楚）。这种不尊重作 者的行为，我虽感遗憾，并没有太大的震惊或难过。一个社会的进化，终究是 一步一步衍化而来。台湾也曾经走过相同的阶段。但盼所有华人，尤其是我们 从事智能财产行为者，都能够尽快走过灰暗的一面。 在现代科技的协助下，文件影印、文件复制如此方便，智财权之尊重有如「君 子不欺暗室」。没有人知道我们私下的行为，只有我们自己心知肚明。《深入 cn> Microsoft Developer Studio 与MFC（Microsoft Foundation Classes）相配合，构成了一个强大 的利用C++ 进行32 位Windows 程序开发的工具，但是由于MFC 系统相当庞大，内 容繁杂，并且夹杂着大量令初学者莫明其妙的macros，更加大了学习上的难度。 当今市面上有不少讲解C++ 和VC++ 程序设计的书籍，但C++ 书籍单纯只讲C++，从 印尼、香港、中国大陆、美 国...），也是另一种安慰。在BBS 及Internet News 看到各界对此书的评介，以及对此书内容 的探讨，亦让我感到十分欣喜。 3 这本书（第二版）所使用的开发环境是Visual C++ 5.0 & MFC 4.21。就在第五刷即将印行的 今天，Visual C++ 6.0 也已问世；其中的programming 关键，也就是MFC，在主干上没有什 么变化，因此我不打算为了Visual

Qt5Config.cmake 文件包含所有相关信息（类似于 nodejs 的 package.json ），比你单独的一个个去找动态库文件要灵活的多。 • 包配置文件由第三方库的作者（ Qt 的开发团队）提供，在这个库安装时（ Qt 的安装程序 或 apt install 等）会自动放到 /usr/lib/cmake/XXX/XXXConfig.cmake 这个路径（其中 XXX 是包名），供 g.cmake ，那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置（注意要加引号）： • cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。右键“我的电脑” 1/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那么请你设 置变量 Qt5_DIR 为 /opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置： • cmake -B build -DQt5_DIR=”/opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。修改你的 ~/.bashrc 文件添加环境变量：

第一行代码“Hello World!”的 美好回忆。 ‧ 感谢苏潼为本书设计了精美的封面和 LOGO，并在我的强迫症下多次耐心修改。 ‧ 感谢 @squidfunk 提供的写作排版建议，以及他开发的开源文档主题 Material‑for‑MkDocs 。 在写作过程中，我阅读了许多关于数据结构与算法的教材和文章。这些作品为本书提供了优秀的范本，确保 了本书内容的准确性与品质。在此感谢所有老师和前辈们的杰出贡献！ 到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分享您 的见解，帮助他人进步。 图 0‑6 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 断丰富知识体 系。在刷题方面，可以尝试采用进阶刷题策略，如按专题分类、一题多解、一解多题等，相关的刷题心 得可以在各个社区找到。 如图 0‑7 所示，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 图 0‑7 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可

平台支持；std::regex 提供了完整的正则表达式支持等等。C++98 已经被实践证明了是一种非常成功 的『范型』，而现代 C++ 的出现，则进一步推动这种范型，让 C++ 成为系统程序设计和库开发更好的 语言。Concept 提供了对模板参数编译期的检查，进一步增强了语言整体的可用性。 总而言之，我们作为 C++ 的拥护与实践者，始终保持接纳新事物的开放心态，才能更快的推进 C++ 的 本身已经具备了常量表达式的概念，比如 1+2, 3*4 这种表达式总是会产生相同的结果并且没 有任何副作用。如果编译器能够在编译时就把这些表达式直接优化并植入到程序运行时，将能增加程序 的性能。一个非常明显的例子就是在数组的定义阶段： #include #define LEN 10 int len_foo() { int i = 2; return i; } constexpr int len_foo_constexpr() 在传统 C 和 C++ 中，参数的类型都必须明确定义，这其实对我们快速进行编码没有任何帮助，尤 其是当我们面对一大堆复杂的模板类型时，必须明确的指出变量的类型才能进行后续的编码，这不仅拖 慢我们的开发效率，也让代码变得又臭又长。 C++11 引入了 auto 和 decltype 这两个关键字实现了类型推导，让编译器来操心变量的类型。这 使得 C++ 也具有了和其他现代编程语言一样，某种意义上提供了无需操心变量类型的使用习惯。

家共同学习和 进步。 0. 前言 hello‑algo.com 6 Figure 0‑6. 评论区示例 0.2.5. 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段： 1. 算法入门。我们需要熟悉各种数据结构的特点和用法，学习不同算法的原理、流程、用途和效率等方面 内容。 2. 刷算法题。建议从热门题目开刷，如剑指 Offer和LeetCode Hot 100，先积累至少 作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要，可以少走许多弯路。 指数阶 < 阶乘阶 Figure 2‑3. 时间复杂度的常见类型 � 部分示例代码需要一些预备知识，包括数组、递归算法等。如果遇到不理解的部分，请不要担 心，可以在学习完后面章节后再回顾。现阶段，请先专注于理解时间复杂度的含义和推算方法。 常数阶 ?(1) 常数阶的操作数量与输入数据大小 ? 无关，即不随着 ? 的变化而变化。 对于以下算法，尽管操作数量 size 可能很大，但由于其与数据大小