C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容 器 by 小彭老师（ @archibate ） 课件 & 代码： https://github.com/parallel101/course 上期回顾： https://www.bilibili.com/video/BV1qF411T7sd 课程安排 1. vector 容器初体验 & 迭代器入门 (BV1qF411T7sd) 2. 你所不知道的 拟出来的 + n 复杂度为 O(n) 。虽然低效，但至少可 以用了。 std::next 等价于 + • 但是这样手写三个 ++ 太麻烦了 ，而且是就地操作，会改变迭代 器本身。 • 因此标准库提供了 std::next 函 数，他的内部实现相当于这样： • 没错，他会自动判断迭代器是否 支持 + 运算，如果不支持，会 改为比较低效的调用 n 次 ++ 。 std::advance 等价于 • 如果找不到，则返回 end() 迭代器。 • 刚刚说过， end() 指向的是 set 的尾部 再之后一格元素，他指向的是一个不存在 的地址，不可能有任何元素在那里！因此 end() 常被标准库用作一个标记，来表示 找不到的情况。 Python 中的 find 找不 到元素时会返回 -1 来表示，也是这个思 想。 • iterator find(int const &val) const;

理解，在 会与不会之间反复横跳，那么这本书就是为你而写！ 如果您是「算法老手」，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书可以帮助你回顾与梳理算法知识 体系，仓库源代码可以被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 评论区示例 0. 写在前面 hello‑algo.com 7 0.3. 小结 ‧ 本书主要面向算法初学者。对于已经有一定积累的同学，这本书可以帮助你系统回顾算法知识，源代码 可被当作“刷题工具库”来使用。 ‧ 书中内容主要分为复杂度分析、数据结构、算法三部分，覆盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法小白，在初学阶段阅读一本入门书是非常有必要的，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解往 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 运行时间更短；但换到另一台配置不同的计算机中，可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的大小

理解，在 会与不会之间反复横跳，那么这本书就是为你而写！ 如果您是「算法老手」，已经积累一定刷题量，接触过大多数题型，那么本书可以帮助你回顾与梳理算法知识 体系，仓库源代码可以被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 如果您是「算法大佬」，希望可以得到你的宝贵意见建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 评论区示例 0. 写在前面 hello‑algo.com 7 0.3. 小结 ‧ 本书主要面向算法初学者。对于已经有一定积累的同学，这本书可以帮助你系统回顾算法知识，源代码 可被当作“刷题工具库”来使用。 ‧ 书中内容主要分为复杂度分析、数据结构、算法三部分，覆盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法小白，在初学阶段阅读一本入门书是非常有必要的，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解往 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 运行时间更短；但换到另一台配置不同的计算机中，可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的大小

结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么这本书正是为您量身定制！ 如果您已经积累一定刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助您回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可以 被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若您是算法大神，我们期待收到您的宝贵建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2. 内容结构 本书主要内容包括： 开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解通常用于 方法就是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够 反映真实情况，但也存在较大局限性。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 的运行时 间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种 机器上进行测试，而这是不现实的。 展开完整测试非常耗费资源。随着输入数据量的变

结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 前言 hello‑algo.com 9 图 0‑8 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。

结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 前言 hello‑algo.com 9 图 0‑8 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费资源。

结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么这本书正是为您量身定制！ 如果您已经积累一定刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助您回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可以 被当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若您是算法大神，我们期待收到您的宝贵建议，或者一起参与创作。 � 前置条件 您需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书主要内容如图 前言 hello‑algo.com 8 图 0‑7 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书内的动画和图解通常用于 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。 另一方面，展开完整测试非常耗费

据结构与算法有模糊的认识，在会与 不会之间反复横跳，那么本书正是为你量身定制的！ 如果你已经积累一定的刷题量，熟悉大部分题型，那么本书可助你回顾与梳理算法知识体系，仓库源代码可 以当作“刷题工具库”或“算法字典”来使用。 若你是算法“大神”，我们期待收到你的宝贵建议，或者一起参与创作。 前置条件 你需要至少具备任一语言的编程基础，能够阅读和编写简单代码。 0.1.2 内容结构 本书的主要内容如图 www.hello‑algo.com 9 图 0‑8 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 ‧ 书中的动画图解通常用于介绍 法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是

左图的案例中，我们在根目录下，创建了 两个子项目 biology 和 pybmain ，他们 分别在各自的目录下有自己的 CMakeLists.txt 。 二、根项目的 CMakeLists.txt 配置 • 在根项目的 CMakeLists.txt 中，设置了默 认的构建模式，设置了统一的 C++ 版本 等各种选项。然后通过 project 命令初始 化了根项目。 • 随后通过 add_subdirectory pybmain/CMakeLists.txt 和 biology/CMakeLists.txt 。 三、子项目的 CMakeLists.txt 配置 • 子项目的 CMakeLists.txt 就干净许多，只是创建了 biology 这个静态库对象，并通过 GLOB_RECRUSE 为他批量添加 了所有位于 src 和 include 下源码和头文件。 • 根项目的 CMakeLists CMakeLists.txt 负责处理全局有效的设定。而子 项目的 CMakeLists.txt 则仅考虑该子项目自身的设定，比 如他的头文件目录，要链接的库等等。 四、子项目的头文件 • 这里我们给 biology 设置了头文件搜索路径 include 。 • 因为子项目的 CMakeLists.txt 里指定的路径都是相对路径 ，所以这里指定 include 实际上是：根 /biology/include