wikipedia.org/wiki/ASCII 计算机如何表达字符 • 众所周知，计算机只能处理二进制 整数，字符要怎么办呢？ • 于是就有了 ASCII 码表，他规定， 每个英文字符（包括大小写字母、 数字、特殊符号）都对应着一个整 数。在计算机里只要存储这个的整 数，就能代表这个字符了。 • 例如 32 代表空格， 48 代表 ‘ 0’ ， 65 代表 ‘ A’ ， 97 代表 ‘ a’…… • ‘z’ ）。 • isalpha(c) 判断是否为字母（包括大写和小写）。 • isdigit(c) 判断是否为数字（‘ 0’ <= c && c <= ‘9’ ）。 • isalnum(c) 判断是否为字母或数字（包括字母和数字）。 • isxdigit(c) 判断是否为十六进制数字（ 0~9 或 a-f 或 A-F ）。 • isspace(c) 判断是否为等价于空格的字符（‘ ’ 或 ‘ \t’ std::literials::string_literials std::literials::chrono_literials 字符串 <--> 数字 第 4 章 java 经典操作：字符串 + 数字 = 字符串 • 在 java 中，你甚至可以直接把字符串和数字相加，例如： • “you have ” + 42 + “ yuan” 会得到 “ you have 42 yuan” 。 • 他实际上是先把

52 3.2 基本数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.3 数字编码 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4 字符编码 * . ，求该数列的第 ? 个数字。 设斐波那契数列的第 ? 个数字为 ?(?) ，易得两个结论。 ‧ 数列的前两个数字为 ?(1) = 0 和 ?(2) = 1 。 ‧ 数列中的每个数字是前两个数字的和，即 ?(?) = ?(? − 1) + ?(? − 2) 。 按照递推关系进行递归调用，将前两个数字作为终止条件，便可写出递归代码。调用 fib(n) 即可得到斐波那 契数列的第 ? 个数字： // === 较大时也是不可接受的。 2.3.5 最差、最佳、平均时间复杂度 算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度

52 3.2 基本数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.3 数字编码 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4 字符编码 * . ，求该数列的第 ? 个数字。 设斐波那契数列的第 ? 个数字为 ?(?) ，易得两个结论。 ‧ 数列的前两个数字为 ?(1) = 0 和 ?(2) = 1 。 ‧ 数列中的每个数字是前两个数字的和，即 ?(?) = ?(? − 1) + ?(? − 2) 。 按照递推关系进行递归调用，将前两个数字作为终止条件，便可写出递归代码。调用 fib(n) 即可得到斐波那 契数列的第 ? 个数字： // === 较大时也是不可接受的。 2.3.5 最差、最佳、平均时间复杂度 算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度

50 3.2 基本数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.3 数字编码 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.4 字符编码 * . ，求该数列的第 ? 个数字。 设斐波那契数列的第 ? 个数字为 ?(?) ，易得两个结论。 ‧ 数列的前两个数字为 ?(1) = 0 和 ?(2) = 1 。 ‧ 数列中的每个数字是前两个数字的和，即 ?(?) = ?(? − 1) + ?(? − 2) 。 按照递推关系进行递归调用，将前两个数字作为终止条件，便可写出递归代码。调用 fib(n) 即可得到斐波那 契数列的第 ? 个数字。 // === com 38 2.3.5 最差、最佳、平均时间复杂度 算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度

52 3.2 基本数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.3 数字编码 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4 字符编码 * . ，求该数列的第 ? 个数字。 设斐波那契数列的第 ? 个数字为 ?(?) ，易得两个结论。 ‧ 数列的前两个数字为 ?(1) = 0 和 ?(2) = 1 。 ‧ 数列中的每个数字是前两个数字的和，即 ?(?) = ?(? − 1) + ?(? − 2) 。 按照递推关系进行递归调用，将前两个数字作为终止条件，便可写出递归代码。调用 fib(n) 即可得到斐波那 契数列的第 ? 个数字： // === 较大时也是不可接受的。 2.3.5 最差、最佳、平均时间复杂度 算法的时间效率往往不是固定的，而是与输入数据的分布有关。假设输入一个长度为 ? 的数组 nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，每个数字只出现一次；但元素顺序是随机打乱的，任务目标是返回元素 1 的 索引。我们可以得出以下结论。 ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，达到最差时间复杂度

nums ， 其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，但元素顺序是随机打乱的；算法的任务是返回元素 1 的索引。我们可以得 出以下结论： ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1]，即当末尾元素是 1 时，则需完整遍历数组，此时达到 最差时间复杂度 ?(?) ； ‧ 当 nums = [1, ?, ?, ...] ，即当首个数字为 1 时，无论数组多长都不需要继续遍历，此时达到 随机打乱数组元素 shuffle(nums.begin(), nums.end(), default_random_engine(seed)); return nums; } /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */ int findOne(vector& nums) { for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 当元素 1 在数组头部时，达到最佳时间复杂度 满二叉树产生的指数阶空间复杂度 对数阶 ?(log ?) 对数阶常见于分治算法、数据类型转换等。 例如「归并排序」，长度为 ? 的数组可以形成高度为 log ? 的递归树，因此空间复杂度为 ?(log ?) 。 再例如「数字转化为字符串」，输入任意正整数 ? ，它的位数为 log10 ? ，即对应字符串长度为 log10 ? ，因 此空间复杂度为 ?(log10 ?) = ?(log ?) 。 2.4. 权衡时间与空间

37 3.2. 基本数据类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.3. 数字编码 * . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 3.4. 字符编码 * nums ，其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，但元素顺序是随机打乱的；算法的任务是返回元素 1 的索引。我们可 以得出以下结论： ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1] ，即当末尾元素是 1 时，需要完整遍历数组，此时达到 最差时间复杂度 ?(?) 。 ‧ 当 nums = [1, ?, ?, ...] ，即当首个数字为 1 时，无论数组多长都不需要继续遍历，此时达到 随机打乱数组元素 shuffle(nums.begin(), nums.end(), default_random_engine(seed)); return nums; } /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */ int findOne(vector &nums) { for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 当元素 1 在数组头部时，达到最佳时间复杂度

nums ， 其中 nums 由从 1 至 ? 的数字组成，但元素顺序是随机打乱的；算法的任务是返回元素 1 的索引。我们可以得 出以下结论： ‧ 当 nums = [?, ?, ..., 1]，即当末尾元素是 1 时，则需完整遍历数组，此时达到 最差时间复杂度 ?(?) ； ‧ 当 nums = [1, ?, ?, ...] ，即当首个数字为 1 时，无论数组多长都不需要继续遍历，此时达到 随机打乱数组元素 shuffle(nums.begin(), nums.end(), default_random_engine(seed)); return nums; } /* 查找数组 nums 中数字 1 所在索引 */ int findOne(vector& nums) { for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 当元素 1 在数组头部时，达到最佳时间复杂度 满二叉树产生的指数阶空间复杂度 对数阶 ?(log ?) 对数阶常见于分治算法、数据类型转换等。 例如「归并排序」，长度为 ? 的数组可以形成高度为 log ? 的递归树，因此空间复杂度为 ?(log ?) 。 再例如「数字转化为字符串」，输入任意正整数 ? ，它的位数为 log10 ? ，即对应字符串长度为 log10 ? ，因 此空间复杂度为 ?(log10 ?) = ?(log ?) 。 2.4. 权衡时间与空间

科普：语义版本号（ semantic versioning ）系统 • 软件行业记录版本迭代普遍采用的是一套所谓的语义版本号系统，英文简称 semver 。 • 通常他的格式是三个用点分隔开来的十进制数字： .. • 例如： 1.2.0 ， 0.6.8 ， 18.11.0 • major 称为主版本号，出现功能重大变更，以至于和旧 API 不兼容的时候会增加该号。 称为补丁版号，功能没有改变，只是修复了一些 bug 就重新发布时会增加该号。 • 也有的软件不拘一格（例如我们的 zeno ），索性用发布的日期作为版本号的三个数字， 例如 2022.11.2 。不论采用哪种编号方案，都是几个用点分开的数字，并且数字越大越新 ，且优先比较靠前面的数字。因此为了通用， CMake 支持最多四个点分开的版本号： ... 。并且如果你写

unsigned long long 其实 C 语言也有 signed 修饰符，但是因为不加默认就是 signed 的，所以其实没有使用 signed 的必要。 字面常量：通过修饰符来确定 • 在数字后面追加 U 和 L 可以表示不同类型的字面常量，例如： • 32 是 int 类型 • 32L 是 long 类型 • 32LL 是 long long 类型 • 32U 是 unsigned 代替 NULL ， 因为 C++ 额外规定了 0 可以是表示空指 针，也可以是数字 0 。 用 0 代替 NULL ，会产生重载的麻烦 • 不过这样问题也非常大，如果正好 func 有两个重载，分别是 func(int*) 和 func(int) 。 • 那么 C++ 会优先认为 func(0) 是数字 0 ，而不是空指针。从而会去调用 func(int) 的那个重载。 现代 表示一个英文字符 a 。实际上 ‘ a’ 等价于 他的 ASCII 码 97 。 • 不信的话，你可以作为 %d 打印和 %c 打印看看，可见 char 的确有双重身份， 一方面是字符，一方面又是数字。 字符常量其实就是对应的 ASCII 码 • 我们知道 C 语言中的字符常量形如：‘ a’ 表示一个英文字符 a 。实际上 ‘ a’ 等价于 他的 ASCII 码 97 。 • 作为实验，我们可以把