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  • pdf文档 现代C++ 教程:高速上手C++11/14/17/20

    类型别名模板 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 变长参数模板 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 折叠表达式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 非类型模板参数推导 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.6 面向对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 显式虚函数重载 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 显式禁用默认函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
    0 码力 | 83 页 | 2.42 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    C++ 字符串类 第 3 章 C 语言字符串操作繁琐 封装的 std::string 应运而生 封装的 std::string 应运而生 • string 可以从 const char * 隐式构造: • string s = “hello”; • string 具有 + 、 += 、 == 等直观的运算符重载: • string(“hello”) + string(“world”) == 必须告诉他是字符串( %s )还是整数( %d )还是 字符( %c ),必须和右边的参数一致,初学者容易搞错 。 • 而且即使搞错了也能正常编译通过(一些高级的编译器会 给出警告),但是运行结果不对,或者还有可能崩溃。 泛型的 iostream 应运而生 • 得益于 C++ 的重载技术, cout 不用你手动指定类型,他 会自动识别参数的类型,帮你调用相应的格式化函数。 c_str 和 data 的区别 data() 只保证返回长度为 s.size() 的连续内存的首地址指针,不保证 0 结 尾。 • 把 C++ 的 string 作为参数传入像 printf 这种 C 语言函数时,需要用 s.c_str() 。 • 如果只是在 C++ 函数之间传参数,直接用 string 或 string const & 即可。 • void legacy_c(const char *name);
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, 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 deduction / 编 译期参数推断 当代: C++17 引入常用数值算法 未来: C++20 引入区间( ranges ) https://zhuanlan.zhihu.com/p/350068132 未来: C++20 引入模块( module ) https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来: C++20 允许函数参数为自动推断( auto ) 还包括了用于销毁的解构函数( destructor ) 离开 {} 作用域自动释放 手动释放 RAII :避免犯错误 与 Java , Python 等垃圾回收语言不同, C++ 的 解构函数是显式的,离开作用域自动销毁,毫不含 糊(有好处也有坏处,对高性能计算而言利大于 弊) 如果没有解构函数,则每个带有返回的分 支都要手动释放所有之前的资源 : RAII :异常安全( exception-safe
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, 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 以上( GPU 专题) 为什么需要模板函数( template ) • 避免重复写代码。 • 比如,利用重载实现“将一个数乘以 2” 这个 功能,需要: 为什么面向对象在 HPC 不如函数式和元编程香了? 这个例子要是按传统的面向对象思想,可能是这样: 令 Int, Float, Double 继承 Numeric 接口类并实现 ,其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义: template • 是完全等价的,只是个人喜好不同。 模板函数:自动推导参数类型 • 那这样需要手动写 , 用起 来还不如重载方便了? • 别担心, C++ 规定: • 当模板类型参数 T 作为函数参数时,则可 以省略该模板参数。自动根据调用者的参 数判断。 模板函数:特化的重载 • 有时候,一个统一的实现(比如 t * 2
    0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 12 从计算机组成原理看 C 语言指针

    的错误:不会编译时检测参数类型是否正确 • 第一个 bug 是, printf 其实不知道他的参数是什 么类型,他只看到你字符串里写的 “ %f” ,会误以 为输入的是 float 参数。 • 如果你输入的是 3 这样的 int 类型常量, C 语 言不会帮你检测到他和 “ %f” 其实是不匹配的,而 是直接把 int 类型的 4 个字节推到栈上作为 printf 的参数,而 printf abs 只是一个 int 类型的函数: • int abs(int x); • 因此在输入给他一个浮点类型的 x 时,相当于 • x = (float)abs((int)x) • 所以被 x 被隐式转换(不会产生错误)成了 int 之后才调用 abs ,相当于调用了 x = abs(- 3) 。 fabs 函数:取出浮点的绝对值 • abs 是整数的绝对值函数,而这里我们其实是 需要浮点的绝对值函数,他叫做 double 的开销了。 • 此外, 3.14 也最好改成 3.14f 。因为 3.14 是 double 类型的常量, 3.14f 才是 float 类 型的常量。 std::abs 函数:自动根据参数类型判断要使用的重载 • 在 C++ 中可以用 std::abs 替代 abs ,这个 在 std 命名空间中的版本是带有多种重载的。 • 建议别用全局的任何函数( C 语言原始的), 始终带上
    0 码力 | 128 页 | 2.95 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 14 C++ 标准库系列课 - 你所不知道的 set 容器

    警告:千万别用 set 做字符串集合。 这样只会按字符串指针的地址去判断相等, 而不是所指向字符串的内容。 set 的排序:自定义排序函数 • set 作为模板类,其实有两 个模板参数: set • 第一个 T 是容器内元素的类 型,例如 int 或 string 等。 • 第二个 CompT 定义了你想 要的比较函子, set 内部会 调用这个函数来决定怎么排 不会改变原迭代器。 • advance 相当于 += , next 相当于 + 。 next 和 advance 同样支持负数 • next 的第二个参数 n 通常是正 数,表示向前走的距离。 • 如果迭代器类型是双向迭代器。 next 的第二个参数 n 还可以是 负数,这时他会让迭代器往前走 一段距离,例如: • std::next(it, -3) 相当于 it - 3 。 • 还可以用另一个专门的函数 multiset 就不 去重。对于能去重的 set , count 只可能 返回 0 或 1 。 • 个数为 0 就说明集合中没有该元素。 个数为 1 就说明集合中存在该元素 。 • 因为 int 类型能隐式转换为 bool , 所以 != 0 可以省略不写。 • size_t count(int const &val) const; 从 set 中删除指定元素 • set.erase(x) 可以删除集合中值为
    0 码力 | 83 页 | 10.23 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    ,后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建: cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门:常用 STL 容器, 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 需要准确地指明每个项目之间的依赖关系,有头文件时特别头疼。 3. make 的语法非常简单,不像 shell 或 python 可以做很多判断等。 4. 不同的编译器有不同的 flag 规则,为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 构建系统的构建系统( CMake ) • 为了解决 make 的以上问题,跨平台的 CMake 应运而生! • make 在 Unix 类系统上是通用的,但在 Windows python 可以做很多判断等。 • CMake 具有相对高级的语法,内置的函数能够处理 configure , install 等常见需求。 • 不同的编译器有不同的 flag 规则,为 g++ 准备的参数可能对 MSVC 不适用。 • CMake 可以自动检测当前的编译器,需要添加哪些 flag 。比如 OpenMP ,只需要在 CMakeLists.txt 中指明 target_link_libraries(a
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.1.0 C++ 版

    1. 递:程序不断深入地调用自身,通常传入更小或更简化的参数,直到达到“终止条件”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 return n + res; } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看,迭代与递归可以得到相同的结果,但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代:“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始,然后不断重复或累加这些步骤,直到任务完成。 ‧ 递归:“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题,这些子问题和原问题具有相同的形式。 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无须继续执行其他 操作,因此系统无须保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归: // === File: recursion.cpp === /* 尾递归 */ int tailRecur(int n, int res) { // 终止条件 if (n
    0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0 C++版

    1. 递:程序不断深入地调用自身,通常传入更小或更简化的参数,直到达到“终止条件”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 return n + res; } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看,迭代与递归可以得到相同的结果,但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代:“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始,然后不断重复或累加这些步骤,直到任务完成。 ‧ 递归:“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题,这些子问题和原问题具有相同的形式。 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无须继续执行其他 操作,因此系统无须保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归: // === File: recursion.cpp === /* 尾递归 */ int tailRecur(int n, int res) { // 终止条件 if (n
    0 码力 | 378 页 | 17.59 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Hello 算法 1.0.0b5 C++版

    1. 递:程序不断深入地调用自身,通常传入更小或更简化的参数,直到达到“终止条件”。 2. 归:触发“终止条件”后,程序从最深层的递归函数开始逐层返回,汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看,递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件:用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用:对应“递”,函数调用自身,通常输入更小或更简化的参数。 3. 返回结果:对应“归”,将当前递归层级的结果返回至上一层。 return n + res; } 图 2‑3 展示了该函数的递归过程。 图 2‑3 求和函数的递归过程 虽然从计算角度看,迭代与递归可以得到相同的结果,但它们代表了两种完全不同的思考和解决问题的范 式。 ‧ 迭代:“自下而上”地解决问题。从最基础的步骤开始,然后不断重复或累加这些步骤,直到任务完成。 ‧ 递归:“自上而下”地解决问题。将原问题分解为更小的子问题,这些子问题和原问题具有相同的形式。 尾递归:递归调用是函数返回前的最后一个操作,这意味着函数返回到上一层级后,无需继续执行其他 操作,因此系统无需保存上一层函数的上下文。 以计算 1 + 2 + ⋯ + ? 为例,我们可以将结果变量 res 设为函数参数,从而实现尾递归。 // === File: recursion.cpp === /* 尾递归 */ int tailRecur(int n, int res) { // 终止条件 if (n
    0 码力 | 377 页 | 30.69 MB | 1 年前
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