const char * 的爱恨纠葛 (BV1ja411M7Di) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 ( 本期 ) 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 10. C++ 异常处理机制的前世今生 自动默默创建的特性反而是个优点了，如果用了 at() 反而会在插入新键值时莫名 其妙报错。此外 [] 默默创建以后把值初始化为 0 的特性，由于调用者是 = val 赋值，所 以初始化也没用了，反正马上会写入 val 。 浅谈这种精分设计的原因 • 总结，要符合你熟悉的 Python 的 [] 行为，在 C++ 中要根据不同情况选择不同的方法访 问： • 读取用 at() 写入用 [] • 很多同学会困惑，为什么要设计两套， 很多同学会困惑，为什么要设计两套， C++ 他爸是精神分裂症吗？ • 恰恰相反， C++ 是中两个函数不论读写都一视同仁： at 总是抛出异常， [] 总是默默创建 。 • 这么看 Python 才是精分：同一个 [] 函数在读取的时候抛出异常，写入的时候又默默创建 。 • 例如：一个同学问小彭老师在干嘛？ • 小彭老师说“我在吃答辩。”那么同学认为这个答辩指的是三体动画，小彭老师在看三体动画。 而不会认为小彭老师真的在吃答辩。

char * 的爱恨纠葛 ( 本期 ) 4. 万能的 map 容器全家桶及其妙用举例 5. 函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 • “you have ” + 42 + “ yuan” 会得到 “ you have 42 yuan” 。 • 他实际上是先把 42 变成 “ 42” ，再把三个字符串相加的，也就是说 java 编 译器会偷偷把他转换成：“ you have ” + 42.toString() + “ yuan” 。 • 但是我们说过 cpp 是不喜欢在编译器里开洞的，他的字符串类型 std::string 其实是同等 地位的。 • 虽然也可以给 std::string 定义很多个不同的 + 重载，每个针对不同的数字类 型（ int 、 float 、 double ）排列组合，但是这样没有可扩展性，而且影响编 译速度。 • 所以 cpp 说，你必须手动把 42 先转换为字符串，然后再和已有的字符串相 加： • “you have ” + std::to_string(42) + “ yuan” std::to_string

pdf CUDA 编译器兼容 C++17 • CUDA 的语法，基本完全兼容 C++ 。包括 C+ +17 新特性，都可以用。甚至可以把任何一个 C++ 项目的文件后缀名全部改成 .cu ，都能编 译出来。 • 这是 CUDA 的一大好处， CUDA 和 C++ 的关 系就像 C++ 和 C 的关系一样，大部分都兼容 ，因此能很方便地重用 C++ 现有的任何代码库 ，引用 C++ 头文件等。 用，只要你用的 CUDA 编译器。 GCC 编译器相应的私货则 是 __attribute__((“inline”)) 。 • 注意声明为 __inline__ 不一定就保证内联了，如果函数太大编 译器可能会放弃内联化。因此 CUDA 还提供 __forceinline__ 这个关键字来强制一个函数为内联。 GCC 也有相应的 __attribute__((“always_inline”)) 也可以运行版本号为 52 的指令码，虽然 不够优化，但是至少能用。也就是要求：编译期指定的 版本 ≤ 运行时显卡的版本。 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES 会自动转换成 --gpu-code 等编 译 flag 版本号不要太新了 • 比如这里设置了 RTX3000 系列的架构版 本号 86 ，在 RTX2080 上就运行不出结 果。 • 最坑的是他不会报错！也不输出任何东西 ！就像没有那个

xmm1 传入。 返回值通过 xmm0 传出。 什么是 xmm 系列寄存器？ • xmm 寄存器有 128 位宽。 • 可以容纳 4 个 float ，或 2 个 double 。 • 刚才的案例中只用到了 xmm 的低 32 位 用于存储 1 个 float 。 addss 是什么意思？ • 可以拆分成三个部分： add ， s ， s 1. add 表示执行加法操作。 2. 第一个 com/pannengzhi/p/2018-04-09-about-got-plt.html 编译器优化： call 变 jmp 多个函数定义在同一个文件中 如果 _Z5otheri 定义在同一个文件中，编 译器会直接调用，没有 @PLT 表示未定义 对象。减轻了链接器的负担。 编译器优化：内联化 只有定义在同一个文件的函数可以被内联 ！否则编译器看不见函数体里的内容怎么 内联呢？ 为了效率我们可以尽量把常用函数定义在 ）上，就可以优化成功 。 而我们可以用 const 禁止写入访问。 结论：所有非 const 的指针都声明 __restrict 。 禁止优化： volatile 结论：加了 volatile 的对象，编 译器会放弃优化对他的读写操作 。 做性能实验的时候非常有用。 注意一下区别 1. volatile int *a 或 int volatile *a 2. int *__restrict a

让不占用相同资源的任务同时进行，这也是 CPU 流水线的初衷。但理想是美好的，现实 是骨感的，对于程序来说，指令不只是一个 个简单的任务，有时候我们需要做判断，来 决定要执行的具体任务，这就是分支，在汇 编语言中体现为条件跳转指令。 • 例如我们这里给任务清单加一个，如果烧开 水时被烫伤，则直接去医院的特殊任务。 • 特点：一旦触发去医院这个支线，则后面的 任务都不用做了，直接跳过。 任务 时间 成功的次数越来越多， CPU 对自己的结果就越来越自信，并进一 步加大预执行分支 A 所占的比例，从最初的 50% 到 60% 、 90% 、 99% 直到有一次， 突然出现了一次分支 B 成功的案例， CPU 瞬间被打脸！不得不浪费 99% 已经填满 A 数 据的流水线清空，重启整个流水线，这就是分支预测失败，他是导致分支性能低下的罪魁祸 首。不过被打了一次脸的 CPU 还不敢相信，觉得这可能只是碰巧，下一次还是会执行分 的时候手动优化才有优势，开 启 -O1 优化以后都区别不大了。 • 因此对于简单的分支，完全可以不考虑优化， 交给编译器自动优化掉。 • 一般只需要把 if-else 改成三目运算符 ?: 编 译器就能成功识别了（见开头的例子）。 • 建议只有当性能遇到瓶颈时，再去针对性对 “热代码”优化，而不是一股脑儿全部改成无分 支，影响可读性。 “ 妙用加减乘”的无分支优化是万能的吗？ •

C++11 开始的多线程编 程 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 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。 // 获取两个时间点的差（时间 段） • int64_t sec = chrono::duration_cast(dt).count(); // 时间差的秒数 案例：计算花费的时间 时间段：作为 double 类型 duration_cast 可以在任意的 duration 类型之间转换 duration 表示用 T 类型表示，且时间单位是 R std::future 。 • 同理有 std::promise ，他的 set_value() 不接受参数，仅仅作为同步用， 不传递任何实际的值。 第 3 章：互斥量 多线程打架案例 • 两个线程试图往同一个数组里推数据。 • 奔溃了！为什么？ • vector 不是多线程安全（ MT-safe ）的容 器。 • 多个线程同时访问同一个 vector 会出现 数据竞争（

C++17 。 CUDA 的 -arch=sm_75 也是同理，请使用 CUDA_ARCHITECTURES 属 性。 再说了 -std=c++17 只是 GCC 编译器的选项，无法跨平台用于 MSVC 编 译器。 假如你一定要用动态链接库（ Windows 对动态链接很不友好） 假如你一定要用动态链接库（ Windows 对动态链接很不友好） 常见问题：老师，我链接了自己的 dll ，但是为什么运行时会找不到？ 后安装 Arch Linux 系统 。 • 需要手动修改或查看一个 ELF 文件的 RPATH ，可以用 chrpath 或 patchelf 命令。 yyds 第 5 章：链接第三方库 案例：需要使用 tbb 这个库 直接链接 tbb 的缺点 如果这样直接指定 tbb ， CMake 会让链接器在系统的库目录里查找 tbb ， 他会找到 /usr/lib/libtbb.so 这个系统自带的，但这对于没有一个固定库安装位 ，这个文件通常 由库的作者提供，在 Linux 的包管理器安装 tbb 后也会自动安装 这个文件。少部分对 CMake 不友好的第三方库，需要自己写 FindXXX.cmake 才能使用。 老年项目案例： OpenVDB （反面教材） 一些老年项目作者喜欢在项目里自己塞几个 FindXXX.cmake ，然而版本可能和系统里 的不一样，比如用 3.0 的 finder 去找 2.0 的包，容易出现一些奇奇怪怪的错误。

am your reader of 《深入浅出WINDOWS MFC 程序设计》（编按：深入浅出MFC 简体 版）. I'm leaving in HUBEI__WUHAN（编按：湖北武汉）. Now, I have already get the book in HUA_ZHONG_LI_GONG_DA_XUE（编按：华中理工大学）. And I am interested in this book 大陆Mike Dong 尊敬的侯俊杰先生：我叫董旬。我对C/C++ 非常有兴趣。畅读了您写的书《深入浅出 WINDOWS MFC 程序设计》（编按：深入浅出MFC 简体版），对我有非常大的帮助。在 此，先感谢您。现在我感到对C++ 语言本身和MFC 框架十分了解，但在编程过程中仍然 感到生疏，主要是函数的运用和函数的参数十分复杂。我对WINDOWS 大陆"BaiLu" 侯先生：您好！以前我一直是用DELPHI 和PB 主要做调制解调器的，近日在看您编写的《深 入浅出WINDOWS MFC 程序设计》（编按：深入浅出MFC 简体版），收益非浅，很佩 服您的写作水平，讲得非常好。在大陆还是很少有您这般水准写C++ 的书。在此表示感谢。 北京"Zhang Yongzhong"

0 码力 | 1009 页 | 11.08 MB | 1 年前

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能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 古 代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步，算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、 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； 展示了在实际应用中常见的哈希算法。 ‧ MD5 和 SHA‑1 已多次被成功攻击，因此它们被各类安全应用弃用。 ‧ SHA‑2 系列中的 SHA‑256 是最安全的哈希算法之一，仍未出现成功的攻击案例，因此常用在各类安全 应用与协议中。 ‧ SHA‑3 相较 SHA‑2 的实现开销更低、计算效率更高，但目前使用覆盖度不如 SHA‑2 系列。 表 6‑2 常见的哈希算法 第 6 章 哈希表

能力 强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 古 代的计数方法和工具制作步骤等。随着文明的进步，算法逐渐变得更加精细和复杂。从巧夺天工的匠人技艺、 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； 展示了在实际应用中常见的哈希算法。 ‧ MD5 和 SHA‑1 已多次被成功攻击，因此它们被各类安全应用弃用。 ‧ SHA‑2 系列中的 SHA‑256 是最安全的哈希算法之一，仍未出现成功的攻击案例，因此常用在各类安全 应用与协议中。 ‧ SHA‑3 相较 SHA‑2 的实现开销更低、计算效率更高，但目前使用覆盖度不如 SHA‑2 系列。 表 6‑2 常见的哈希算法 第 6 章 哈希表