8086, 8051 系列及Motorola 68000 系列的assembly 语言比较熟悉，而对framework 这样的软件 制造思想和手段一直并不熟悉。近来偶有机会加入一个project，要生成在Win95 下运行的 代码，因此，想尝试一下使用framework 构造软件。很幸运，我找到了您的书。讲VC++ MFC 的书很多，但能像您这样做到「深入浅出」的，实在很少。看您的书，是享受。我手里这本 088 * ㆕種不同的物件生存方式 / 090 * 所謂 "Unwinding" / 092 執行時期型別資訊（RTTI） / 092 動態生成（Dynamic Creation） / 095 異常處理（Exception Handling） / 096 Template / 100 16 IsKindOf（型別辨識） / 140 Frame4 範例程式 / 141 Dynamic Creation（動態生成） / 143 DECLARE_DYNCREATE / IMPLEMENT_DYNCREATE 巨集 / 144 Frame6 範例程式 / 151

效果有限，可前往 hello‑algo.com 网页版获得更好的阅读体验。 致谢 本书在开源社区的群策群力下逐步成长，感谢每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好，他 们是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, justin‑tse, sjinzh, Reanon, nuomi1, Gonglja, S‑N‑ O‑R‑L‑A‑X, danielsss, RiverTwilight 读时应该多加关注。 ‧ 实践是学习编程的最佳方式，强烈推荐运行源代码，动手敲代码。 ‧ 本书提供了讨论区，遇到疑惑可以随时提问。 8 1. 引言 1.1. 算法无处不在 听到“算法”这个词，我们一般会联想到数学。但实际上，大多数算法并不包含复杂的数学，而更像是在考察 基本逻辑，而这些逻辑在我们日常生活中处处可见。 在正式介绍算法之前，我想告诉你一件有趣的事：其实，你在过去已经学会了很多算法，并且已经习惯将它们 === File: worst_best_time_complexity.cpp === /* 生成一个数组，元素为 { 1, 2, ..., n }，顺序被打乱 */ vector randomNumbers(int n) { vector nums(n); // 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n } 2. 复杂度分析 hello‑algo

效果有限，可前往 hello‑algo.com 网页版获得更好的阅读体验。 致谢 本书在开源社区的群策群力下逐步成长，感谢每一位撰稿人，是他们的无私奉献让这本书变得更好，他 们是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, justin‑tse, sjinzh, Reanon, nuomi1, Gonglja, S‑N‑ O‑R‑L‑A‑X, danielsss, RiverTwilight 读时应该多加关注。 ‧ 实践是学习编程的最佳方式，强烈推荐运行源代码，动手敲代码。 ‧ 本书提供了讨论区，遇到疑惑可以随时提问。 8 1. 引言 1.1. 算法无处不在 听到“算法”这个词，我们一般会联想到数学。但实际上，大多数算法并不包含复杂的数学，而更像是在考察 基本逻辑，而这些逻辑在我们日常生活中处处可见。 在正式介绍算法之前，我想告诉你一件有趣的事：其实，你在过去已经学会了很多算法，并且已经习惯将它们 === File: worst_best_time_complexity.cpp === /* 生成一个数组，元素为 { 1, 2, ..., n }，顺序被打乱 */ vector randomNumbers(int n) { vector nums(n); // 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n } 2. 复杂度分析 hello‑algo

展示效果受限，可访问 hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断成长。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们 是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, sjinzh, justin‑tse, Reanon, nuomi1, Gonglja, S‑N‑O‑ R‑L‑A‑X, danielsss, hpstory, RiverTwilight 实践乃学习编程之最佳途径。强烈建议运行源代码并亲自敲打代码。 ‧ 本书网页版的每个章节都设有讨论区，欢迎随时分享你的疑惑与见解。 7 1. 初识算法 1.1. 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖于基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 === File: worst_best_time_complexity.cpp === /* 生成一个数组，元素为 { 1, 2, ..., n }，顺序被打乱 */ vector randomNumbers(int n) { vector nums(n); // 生成数组 nums = { 1, 2, 3, ..., n } for (int i = 0; i <

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努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets、Gonglja、nuomi1、codingonion、Reanon、justin‑tse、hpstory、 danielsss、curtishd、night‑cruise 一位少女翩翩起舞，与数据交织在一起，裙摆上飘扬着算法的旋律。 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 11 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 linearLogRecur(n / 2); for (int i = 0; i < n; i++) { count++; } return count; } 图 2‑13 展示了线性对数阶的生成方式。二叉树的每一层的操作总数都为 ? ，树共有 log2 ? + 1 层，因此时 间复杂度为 ?(? log ?) 。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 39 图 2‑13

算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 致谢 本书在开源社区众多贡献者的共同努力下不断成长。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是 （按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets, justin‑tse, sjinzh, nuomi1, Reanon, Gonglja, S‑N‑O‑R‑ L‑A‑X, hpstory, danielsss, RiverTwilight 一位少女翩翩起舞，与数据交织在一起，裙摆上飘扬着算法的旋律。 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 10 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖于基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 linearLogRecur(n / 2); for (int i = 0; i < n; i++) { count++; } return count; } 图 2‑13 展示了线性对数阶的生成方式。二叉树的每一层的操作总数都为 ? ，树共有 log2 ? + 1 层，因此时 间复杂度为 ?(? log ?) 。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 37 图 2‑13

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努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets、codingonion、nuomi1、Gonglja、Reanon、justin‑tse、danielsss、 hpstory、S‑N‑O‑R‑L‑A‑X、night‑c 一位少女翩翩起舞，与数据交织在一起，裙摆上飘扬着算法的旋律。 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 11 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 linearLogRecur(n / 2); for (int i = 0; i < n; i++) { count++; } return count; } 图 2‑13 展示了线性对数阶的生成方式。二叉树的每一层的操作总数都为 ? ，树共有 log2 ? + 1 层，因此时 间复杂度为 ?(? log ?) 。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 39 图 2‑13

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努力下不断完善。感谢每一位投入时间与精力的撰稿人，他们是（按照 GitHub 自动生成的顺序）：krahets、coderonion、Gonglja、nuomi1、Reanon、justin‑tse、hpstory、 danielsss、curtishd、night‑cruise、 扬着算法的旋律。 她邀请你共舞，请紧跟她的步伐，踏入充满逻辑与美感的算法世界。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 11 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 linearLogRecur(n / 2); for (int i = 0; i < n; i++) { count++; } return count; } 图 2‑13 展示了线性对数阶的生成方式。二叉树的每一层的操作总数都为 ? ，树共有 log2 ? + 1 层，因此时 间复杂度为 ?(? log ?) 。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 39 图

-j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 • 切换到 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 上调用 devenv.exe ） • 结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake ，请使用更方便的 -B 和 --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码

4GB 限制外，也有一定性能优势。 8 位， 16 位， 32 位， 64 位版本 al, ax, eax, rax r15b, r15w, r15d, r15 AT&T 汇编语言 GCC 编译器所生成的汇编语言就属于这种 返回值：通过 eax 传出 movl $42, %eax 相当于： eax = 42; 前 6 个参数：分别通过 edi ， esi ， edx ， ecx ， r8d ， rsi 并不是指针 整数加常数乘整数：都可以被优化成 leal 因为这种线性变换在地址索引 中很常见，所以被 x86 做成 了单独一个指令。这里尽管不 是地址，但同样可以利用 lea 指令简化生成的代码大小。 eax = rdi + rsi * 8 指针访问对象：线性访问地址 rsi = (int64_t)esi eax = *(int *)(rdi + rsi * 4) 为什么乘以 ：一个 float 加法。 • addsd ：一个 double 加法。 • addps ：四个 float 加法。 • addpd ：两个 double 加法。 省流助手： 如果你看到编译器生成的汇编里，有大量 ss 结尾 的指令则说明矢量化失败；如果看到大多数都是 ps 结尾则说明矢量化成功。 xmm0 xmm1 xmm0 addss %xmm1, %xmm0 addps %xmm1