本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 忘曲线”来 复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 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”

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码被托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 图 0‑3 运行代码示例 一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按 照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3‑5 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 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 0‑7 所示，本书内容主要涵盖“第一阶段

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 ，但请放心，这是很正常的。 我们可以按照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 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”

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2. 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，因此更易于理解。在本书中，重点和难点知识 综合两者来理解内容。 Figure 0‑2. 动画图解示例 0. 前言 hello‑algo.com 4 0.2.3. 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在GitHub 仓库，源代码包含详细注释，并附有测试样例，可直接运行。 如果学习时间有限，建议你至少通读并运行所有代码。如果时间充裕，建议参照代码自行敲一遍。与仅阅读 代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。 Figure 0‑3. 运行代码示例 是一个挑战，但请放心，这是很正常的。我们可以按 照“艾宾浩斯遗忘曲线”来复习题目，通常在进行 3‑5 轮的重复后，就能将其牢记在心。 3. 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。 作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”

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 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， 可见，并行后虽然降低了时间复杂度，但是以提升工作复杂度为代价！ 更多细节，敬请期待 GPU 专题，我们会以 CUDA 为例详细探讨两全方案。 封装好了： parallel_scan 第 3 章：性能测试 案例： map 与 reduce 的组合 测试所花费时间： tbb::tick_count::now() 并行和串行的速度比较 如何评价 • 公式：加速比 = 串行用时 ÷ 并行用时 • 理想加速比应该是核心的数量。 ，需要做大量数学运算，因此瓶颈在 ALU 。 • 这里卖个关子，欲知后事如何，请待下集揭晓！ 更专业的性能测试框架： Google benchmark • 手动计算时间差有点太硬核了，而且只运 行一次的结果可能不准确，最好是多次运 行取平均值才行。 • 因此可以利用谷歌提供的这个框架。 • 只需将你要测试的代码放在他的 • for (auto _: bm) • 里面即可。他会自动决定要重复多少次，

本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 5 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 忘曲线”来 复习题目，通常在进行 3～5 轮的重复后，就能将其牢记在心。推荐的题单和刷题计划请见此 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”

无分支编程 Branchless Programming by 彭于斌（ @archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的 uppercase 255) 不同写法的性能测试 • ifelse_clamp 带 if-else 分支的原始版本。 • bailan_clamp 用摆烂的态度坐等编译器优化。 • addmul_clamp 用“妙用加减乘”的方法优化。 • 我们照常编写了测试用例，禁止内联优化，同样 生成 10^7 个随机数（ -512 到 512 区间）。 • 为什么采用需要三个分支的 clamp 做测试？ • 优化级别在 if-else ，编译器往往会自动检测到可以优化，帮你 应用“妙用加减乘”了，无法体现手动优化的意义。 不同写法的性能测试 • 我们照常编写了测试用例，禁止内联优化，同样生成 10^7 个随机数（ -512 到 512 区间）。 • 至于为什么采用需要三个分支的 clamp 做测试？ • 优化级别在 -O1 以上时，对于只有两个分支的 if- else ，编译器往往会自动检测到可以优化，帮你应用

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 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， 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 旨在补充标准库没有的常用功能 6. bombela/backward-cpp - 实现了 C++ 的堆栈回溯便于调试 7. google/googletest - 谷歌单元测试框架 8. google/benchmark - 谷歌性能评估框架 9. glfw/glfw - OpenGL 窗口和上下文管理 10.libigl/libigl - 各种图形学算法大合集 fmt - 使用这个神奇的格式化库

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 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， barrier 9.并行算法实战： reduce ， 便于存储在传统容器； AOSOA 两者得兼！是王鑫磊的最 爱。 缺点：需要两层 for 循环，不利于随机访 问；需要数组大小是 4 的整数倍，不过 可以用边界特判法解决。 测试一下加速了多少倍？ 优化前： 优化后： 测试结果 SOA + unroll 的方案，比优化前快了 5 倍 ！ 并行情况下最快的也是 SOA 。 单线程的 SOA + unroll 甚至略微超过了并 行版的 AOS