虽说连续、顺序访问是最理想的，然而在使用哈希表等数据结构中，不 可避免的会通过哈希函数得到随机的地址来访问，且 Value 类型可能小 于 64 字节，浪费部分带宽。怎么办？ 解决：按 64 字节分块地随机访问 • 解决方法就是，把数据按 64 字节大小分块。随 机访问时，只随机块的位置，而块的内部仍然按 顺序访问。 • 可以看到 64 字节分块的效果拔群，但还是比顺 序访问慢一些，为什么？明明没有浪费带宽了？ 小。 • 加速比： 16 倍，大概已经到极限了？ 进亿步优化 • 将两个方法一起用上，并用 stream_ps 防止 写回操作污染缓存。 • 最终加速比： 24 倍。这里可以看到 i - 2 和 i + 2 跨步的访存似乎不是很理想，可能还能 进亿步优化，出于时间原因就没继续深入， 同学们可以课后研究一下。 第 5 章：内存分配与分页 vector ：写入两次，时间都是一样的（理所当然） 分配比机器大得多的内存（比如 2048*2028*1024 的三维网格），然后 在里面索引，这样就相当于利用硬件的分页机制实现了稀疏数据结构，既能高效利用内存 ，随机访问和插桩又特别高效。有兴趣可以研究一下他们的论文，也用了莫顿序增强 TLB 和缓存的局域性，非常精彩。 vector 也可以不初始化：只需使用一个帮手类 也可以使用小彭老师封装好的帮手类 重复分配效率低 • 即使第二次分配

这两 本书买下来，准备好好享受一下。对于深入浅出MFC，我给予极高的评价，因为它完全 满足我的需要。我去年才从台大电机博士班计算器科学组毕业，目前在资策会信息技术处服 国防役。先前作的纯是理论研究，现在才开始接触Windows Programming。您的深入浅出 MFC 对我而言是圣经。 真的很感谢您为知识传授所作的努力！ 台中Fox Wang 自从阅读深入浅出MFC 之后，我便成 某些读者多大的正面意 义！就我自己而言，从几乎放弃对信息科学的兴趣，到留下来继续努力，从排拒原文书到阅 读原文书成为习惯，从害怕阅读原文期刊到慢慢发现阅读它们的乐趣，然后，我打算往信息 方面的研究所前进。我想，不管将来我是否能将工作和兴趣互相结合，您都丰富了我追求资 讯科学这个兴趣时的生活，非常感谢您！ 当然，身为一位读者，还是忍不住要自私地说，希望在很久很久以后，还可以看到您仍然在 写作！当然，身子也要好好照顾。 麟角。本人在市面上找了将近四个月，才发现这样的一本，这就是由蜚声海峡两岸的著名电 脑专家侯俊杰先生所着之《深入浅出WINDOWS MFC 程序设计》（按：深入浅出MFC 简体版）。 本人在一月前购得此书，仔细研究月余，自我感觉比以前大有长进，其间由于印刷错误等原 因，发现多处错误，于是向先生去信求教，得先生热情支持和辅导。当先生得知本书（简体 本）未附光盘，且书中有多处误印，深恐贻误读者，于是将原书光盘所附之源程序和执行文

向。尽管它的出现并不如 C++11 的分量之重，但它包含了大量小而美的语言与特性（例如结构化绑定）， 这些特性的出现再一次修正了我们在 C++ 中的编程范式。 现代 C++ 还为自身的标准库增加了非常多的工具和方法，诸如在语言自身标准的层面上制定了 std::thread，从而支持了并发编程，在不同平台上不再依赖于系统底层的 API，实现了语言层面的跨 平台支持；std::regex 提供了完整的正则表达式支持等等。C++98 象进行初始化时进行使用。在传统 C++ 中， 不同的对象有着不同的初始化方法，例如普通数组、POD （Plain Old Data，即没有构造、析构和虚函 数的类或结构体）类型都可以使用 {} 进行初始化，也就是我们所说的初始化列表。而对于类对象的初始 化，要么需要通过拷贝构造、要么就需要使用 () 进行。这些不同方法都针对各自对象，不能通用。例如： #include 为解决这个问题，C++11 首先把初始化列表的概念绑定到类型上，称其为 std::initializer_list， 允许构造函数或其他函数像参数一样使用初始化列表，这就为类对象的初始化与普通数组和 POD 的初 始化方法提供了统一的桥梁，例如： #include #include #include class MagicFoo {

两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 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 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 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， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 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。

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两年前，我在力扣上分享了“剑指 Offer”系列题解，受到了许多读者的鼓励和支持。在与读者交流期间，我 最常被问的一个问题是“如何入门算法”。逐渐地，我对这个问题产生了浓厚的兴趣。 两眼一抹黑地刷题似乎是最受欢迎的方法，简单、直接且有效。然而刷题就如同玩“扫雷”游戏，自学能力 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 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 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， 相信你可以更加自如地刷题和阅读文献，逐步构建起完整的知识体系。 我深深赞同费曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 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。

面向亿行C/C++代码的 静态分析系统设计及实践 肖枭 自我介绍 2016年香港科技大学取得博士学位 过去10年一直以极高的热情从事静态 分析技术的学术用研究 合作创办源伞科技，致力于推动静态 分析技术在企业中的应用 目录 代码质量管理是个大问题 静态分析+代码评审的实践  学习和强调，红线和惩罚，100%的测试 覆盖率，和事后复盘并不够  有经验的程序员也会犯错  对代码提要求很难监督落实 2019：路径遍历内 存泄漏分析的多项式算法 需求2：误报率要低 方法1： 数据驱动的改进循环 降低 误报率 标注反馈 优化 代码扫描 新增分析器 淘汰分析器 感知误报率 数据驱动的开发管理 方法2： 高低搭配 高危，误报率偏高的高价值检查器 搭配其他误报率低的检查器 避免重要问题被忽略的同时降低 “感知误报率” 降低感知误报率 方法3：易于理解的报告  关键步骤高亮和行为解释  降低感知误报率 回忆下代码评审 时最不能忍的事 是啥？对，就是 不能像在IDE里 面一样查看符号 定义使用。 代码交叉索引 方法4：Bug生命周期跟踪  精确查找类似Bug，利用 标记数据排除潜在误报  通过修复率等参数对分析 器进行综合评价 降低感知误报率 方法5：防止误标和作弊  标记量，间隔时间，标记内容  用基线数据训练模型  用聚类和离群检测找到违反者  红黑榜鼓励参与者

兩年前，我在力扣上分享了“劍指 Offer”系列題解，受到了許多讀者的鼓勵與支持。在與讀者交流期間，我 最常被問到的一個問題是“如何入門演算法”。漸漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。 兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“踩地雷”遊戲，自學能 力強的人能夠順利將地雷逐個排掉，而基礎不足的人很可能被炸得焦頭爛額，並在挫折中步步退縮。通讀教 材也是一種常見做法，但對於面向求職的人 ，即使不是最 佳解，也至少是一種積極的嘗試。本書雖然不足以讓你直接拿到 Offer，但會引導你探索資料結構與演算法 的“知識地圖”，帶你了解不同“地雷”的形狀、大小與分布位置，讓你掌握各種“排雷方法”。有了這些本 領，相信你可以更加自如地刷題與閱讀文獻，逐步構建起完整的知識體系。 我深深認同費曼教授所言：“Knowledge isn’t free. You have to pay attention AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 事實上，在電腦問世之前，演算法和資料結構就已經存在於世界的各個角落。早期的演算法相對簡單，例如 古代的計數方法與工具製作步驟等。隨著文明的進步，演算法逐漸變得更加精細和複雜。從巧奪天工的匠人 技藝、到解放生產力的工業產品、再到宇宙運行的科學規律，幾乎每一件平凡或令人驚嘆的事物背後，都隱 藏著精妙的演算法思想。

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