过这是个甜蜜的负担。 你们常常感谢我带给你们帮助。你们一定不知道，没有你们细心研读我的心血，并且热心写 信给我，我无法忍受写作的漫漫孤寂！我可以花三天的时间写一篇序，也可以花一个上午设 计一张图。是的，我愿意！我对拥有一群可爱可敬的读者感到骄傲。 12 目 錄 13 目錄 （* 表示本版新增內容） * 讀者來函 / 1 * 第㆓版序 / 5 第㆒版序 / 7 目錄 这个版本已具备打印与预视能力，但并非「所见即所得」（What You See Is What You Get），打印结果明显缩小，这是因为映射模式采用MM_TEXT。15寸监视器的 640 个图素换到300dpi 上才不过两英寸多一点。 我们可以在这个版本中学习以AppWizard 制作骨干，并大量运用ClassWizard 为我 们增添消息处理函数；也可以学习如何设计Document，如何改写CView::OnDraw Routing。 Scribble Step3－增加「笔划宽度对话框」（第10 章）：这个版本做出「画笔宽 度对话框」，使用者可以在其中设定细笔宽度和粗笔宽度。预设的细笔为两个 图素（pixel）宽，粗笔为五个图素宽。 从这个版本中可以学习如何以对话框编辑器设计对话框模板，以ClassWizard 增设对 话盒处理函数，以及如何以MFC 提供的DDX/DDV 机制做出对话框控制组件 （c

. . . . . . . . . . . . . . . . . 184 第 9 章 图 186 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 9.2 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 Hello 算法内容结构 0.1.3 致谢 在本书的创作过程中，我得到了许多人的帮助，包括但不限于：

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 9. 图 163 9.1. 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 9.2. 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 9.3. 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 9.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。 0. 前言

艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 第 9 章 图 188 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 9.2 图的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . 187 第 9 章 图 188 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 9.2 图的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 3 图 0‑1 本书主要内容 0.1.3 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同

艺、 到解放生产力的工业产品、再到宇宙运行的科学规律，几乎每一件平凡或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 第 9 章 图 188 9.1 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 9.2 图的基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 9.3 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 9.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

里的板块数和线程数可以动态指定，无需 先传回到 CPU 再进行调用，这是 CUDA 特有的能力。 常用于这种情况：需要从 GPU 端动态计算出 blockDim 和 gridDim ，而又不希望导回数据到 CPU 导致强制同步影响性能。 这种模式被称为动态并行（ dynamic parallelism ）， OpenGL 有一 个 glDispatchComputeIndirect 的 API 不过，这个功能同样需要开启 CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 。 第 2 章：内存管理 如何从核函数里返回数据？ • 我们试着把 kernel 的返回类型声明为 int ，试 图从 GPU 返回数据到 CPU 。 • 但发现这样做会在编译期出错，为什么？ • 刚刚说了 kernel 的调用是异步的，返回的时候 ，并不会实际让 GPU 把核函数执行完毕，必须 cudaDeviceSynchronize() html#math-libraries 稍微快一些，但不完全精确的 __sinf • 两个下划线的 __sinf 是 GPU intrinstics ，精度相当于 GLSL 里的那种。 适合对精度要求不高，但有性能要求的图 形学任务。 • 类似的这样的低精度內建函数还有 __expf 、 __logf 、 __cosf 、 __powf 等。 • 还有 __fdividef(x, y) 提供更快的浮点除法 ，和一般的除法有相同的精确度，但是在

系统调用。在现代 C++ 出现之前，大部分人当谈及『C 与 C++ 的区别是什么』时， 普遍除了回答面向对象的类特性、泛型编程的模板特性外，就没有其他的看法了，甚至直接回答『差不 多』，也是大有人在。图 1.2 中的韦恩图大致上回答了 C 和 C++ 相关的兼容情况。 从现在开始，你的脑子里应该树立『C++ 不是 C 的一个超集』这个观念（而且从一开始就不是， 后面的进一步阅读的参考文献中给出了 C++98 { #endif int add(int x, int y); #ifdef __cplusplus } #endif 9 1.2 与 C 的兼容性 第 1 章迈向现代 C++ 图 1: 图 1.2: C 和 C++ 互相兼容情况 // foo.c int add(int x, int y) { return x+y; } // 1.1.cpp #include "foo C code: " << add(1, 2))](){ out.get() << ".\n"; }(); 不必担心，本书的后续章节将为你介绍这一切。 进一步阅读的参考文献 • C++ 语言导学. Bjarne Stroustrup • C++ 历史 • C++ 特性在 GCC/Clang 等编译器中的支持情况 • C++98 与 C99 之间的区别 11 第 2 章语言可用性的强化

如果你也有上述烦恼，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对于该问题给出的答案，虽然不一定正确，但至 少代表一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知识地 图”，带你了解不同“地雷”的形状大小和分布位置，让你掌握各种“排雷方法”。有了这些本领，相信你可以 更加得心应手地刷题与阅读文献，逐步搭建起完整的知识体系。 书内的代码配有可一键运行的源文件，托管在 . . . . . . 132 目 录 hello‑algo.com ii 9. 图 134 9.1. 图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 9.2. 图基础操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 9.3. 图的遍历 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 9.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

，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。 • 这样假如当前元素正好在二维网格的边界上，那再往外索引 w 个单位就会超出数组的界限，导致出错。对此有多种解决办法 ： 1. 使用 记得小彭老师说过，性能优化讲究组合拳，光看一 个改动有没有提升是不科学的。 • 所以我们再尝试配合一下其他优化手段，看看有没 有效果吧。 使用预取指令 • 反而更加慢了？ • 可能是因为写入了 b 污染了一级缓存，导 致预取效果不好，我们用直写指令试试看 。 使用直写指令 • 反而更加更加慢了？ • 可能是因为直写的时间点过于分散了，因 为中间还夹杂着加法的运算，导致写入挂 起队列指令太长， CPU