C++ STL 容器全解之 vector 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 C++ 标准库五大件：容器（ container ） C++ 标准库五大件：迭代器（ iterator std::out_of_range 让程序提前终止（或者被 try-catch 捕获），配合任意一款调试器，就可 以很快速地定位到出错点。 • 不过 at 需要额外检测下标是否越界，虽然更安 全方便调试，但和 [] 相比有一定性能损失。 • int &at(size_t i); • int const &at(size_t i) const; vector 容器： operator[] ，同时还能享受到 vector 容器 RAII 的安 全性。 • ~vector() noexcept; vector 容器： RAII 避免内存泄露 • 如果用 new/delete 或者 malloc/free 就很容易出现忘记释放内存的情况，造成内存泄露 。 • 而 vector 会在离开作用域时，自动调用解构函数，释放内存，就不必手动释放了，更安 全。 https://github.com

面向开发者的云原生 DevOps 平台 角色： 产品 / 架构 开发 测试 运维 运维 / 开发 技术支持 事件 需求设计 架构设计 拆任务、写代码 代码集成 xN 单元测试验证 xN 代码扫描 xN 自测、联调 xN 集成验证 xN 写测试用例 系统验证 xN 自动化测试 xN 性能测试 xN 安全测试 xN 数据变更 xN 测试 | 发布 特点： ● 重复流程自动化 ● 边开发、边验证 ● 服务全生命周期而非只关注代码 ● 每天多次提交提早验证 Zadig 采用「云原生产品级交付」设计理念 数字化产研协同 • 环境 - 统一开发者协作平面 • 工作流 - 统一交付变更通道 • 异构支持 - 统一产研运管理平面 重视开发者体验，工程师不再做脏活累活 传统 DevOps 体系 Zadig 开 源 基 本 能 力 开 源 1.5 个月核心重构 65% 功能实现开源 支撑开源社区开发者环境 易 用 性 增 强 接入：安装 10 分钟以内，成功率达 90% 集成环境：支持开发者 Remote debug 工作流：效率和性能、开发者体验提升 贡献者流程建立 开 放 社 区 搭 建 2021 年 5 月 2021 年 7 月 2021 年 9 月 2021

研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路：通过「平台工程」解决流程挑战，通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同：“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线，沉 淀全流程数据，从感知到赋 能，服务于工程师 释放云基建能力：链接任何云 及自建资源（容器、主机、车 机、端等），释放云原生价值 和企业创新力 生态开放：广泛开放系统 模块和 OpenAPI 运行效率低，管理维护成本高 方案局限性大，安全性风险高 无法支持敏捷交付模式 支持从需求到发布全流程敏捷交付。尤其面向 多服务并行部署发布，云原生构建环境和运行 环境，基础设施对接及企业级 SSO/ 权限管理 等 运维管理类平台 蓝鲸 Rainbond KubeSphere KubeVela 面向资源管理的运维工具集 面向开发者，需结合 CI/CD 工具额外 搭建全流程能力 专门面向开发者的生产力平台，涵盖需求到开 华为云 DevCloud 阿里云效 腾讯 CODING 云厂商引流为主，锁定风险高 对多云跨地域支持不够 实施负担较重难以推广 面向多云友好，厂商中立，全球多地跨云跨域 安全可靠自动化部署 云原生 CI/CD 工具 Tekton Argo 使用门槛高、学习成本高 需要额外建设全流程能力 接入和使用都极其简单，内置模板库 和最佳实践，基于平台工程打造，可以轻松连 接一切工具链

t 使 用 TDengine: 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库（ Time Series Database ），专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型 为提升写入和查询效率，要求一个数据采集点一张表  为实现多表聚合，引入超级表概念  子表通过超级表创建，带有标签，通过标签实现多表 高效聚合 高效写入  支持标准 SQL 写入，支持批量写入  支持 Schemaless 写入  支持从 Kafaka, MQTT, OPC, PI System 以及文 件直接导入  数据源导入时，可定义规则引擎 TDengine: 与上下游应用的关系 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github.com/taosdata/TDengine 全球 50 多个国家安装实例超 270k ｜ GitHub 全球趋势排行榜多次排名第一 TDengine - 数据模型

少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux   Windows) Windows) • 访问速度飞快，是所有 访问速度飞快，是所有 MySQL MySQL 文件引擎中速度最快的 文件引擎中速度最快的 • 不支持一些数据库特性，比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性，比如 Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata1, ib_logfile0) (ibdata1, ib_logfile0) • 支持 事务、外键约束等数据库特性 支持 事务、外键约束等数据库特性 • Rows level lock , Rows level lock , 读写性能都非常优秀 读写性能都非常优秀 • 能够承载大数据量的存储和访问 key_buffer_size 8M 512M 用来存放索引区块的缓存值 , 建议 128M 以上，不要大于内存的 30% read_buffer_size 128K 64M 用来做 MyISAM 表全表扫描的缓冲大 小 . 为从数据表顺序读取数据的读操 作保留的缓存区的长度 myisam_sort_buffer_size 16M 128M 设置 , 恢复 , 修改表的时候使用的缓冲 大小，值不要设的太大

中心性算法 • 社区算法 • 路径算法 • … 图深度学习 • 图嵌入 • 图卷积 • 图注意力网络 • 图自编码器 图查询及其应用场景 图查询 • 使用图数据库的查询语言进行点边的关联查询，可以快速完成传统数据库难以完成的 多度点边关 联 当前图的典型应用场景 路径识别 群体挖掘 节点识别 相似节点 链接预测 连接强度 一致行动人 同事关系 实际控制人 可能认识的人 上下游 同爱好的人 担保关系 资金圈 / 链 …  设别出带有某种共同特征 的企业或个人群体 舆情传导 营销传导 风险传导 …  计算某个事件在关联的企业、个人 之间的传递过程和传递概率 图深度学习及其应用场景 图嵌入 • 将高维的图信息映射到低维向量中 • 通过图嵌入将客户关系表示为低维向量，可以结合其 他客户行为特征进行机器学习训练 图卷积神经网络 • 对图结构数据进行卷积计算 • 通过已有的企业数据，通过 Cloud-Native Graph Database 支持弹性伸缩，有 效利用硬件资源，高可用，高 可靠，故障自愈，低成本运维 HTAP Hybrid Transactional/Analytical Processing ，高性能图计算引 擎，预置 20 余种图计算算法 ，可扩展的分析引擎支持更复 杂的数据挖掘和机器学习场景 MPP Massively Parallel Processing

允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine ）和生成器（ generator ） 未来： C++20 标准库加入 format 支持 跑远了！ • 鉴于 C++20 还没有普遍落地（例如 CMake 不支持 C++20 modules ）因此我们的课程 基于 C++17 标准，有时会谈到 C++20 作为扩展阅读。 C++ 有哪些面向对象思想？ C++ 思想：封装 员一样的构造函数。 • 他会将 {} 内的内容，会按顺序赋值给对象的每 一个成员。 • 目的是为了方便程序员不必手写冗长的构造函 数一个个赋值给成员。 • 不过初始化列表的构造函数只支持通过 {} 或 = {} 来构造，不支持通过 () 构造。其实是为了向 下兼容 C++98 编译器默认生成的构造函数：初始化列表（初始化一部分，剩余的为默认 值） • 这个编译器自动生成的初始化列表构造函 数，除了可以指定全部成员来构造以外， 追求性能时推荐用拷贝构造，因为可以避免一次无参构造，拷贝赋值是出于需要临时修改 对象的灵活性需要。 • 这个函数同样可以由 = delete 和 = default 控制是否默认生成。 • 注： return *this 是为了支持连等号 a = b = c; 编译器自动生成的函数：全家桶 • 其实，除了拷贝构造和拷贝赋值，编译器会自动生成的特殊函数还有这些： • 这在其他面向对象语言中是看不到的。他们分别是什么作用？稍后揭晓。

十六进制的字母无视大小写，例如 stoi(“7CFE”, nullptr, 16) 的也会得到 31198 。 stoi 的第三参数： base stoi 的 base 参数实战案例 冷知识： stof 支持科学计数法 字符串流 第 5 章 那 to_string 能不能指定十六进制？ • 很遗憾， to_string 是个缓解“键盘压力”的帮手函数，功能根本不全。 • 用 + 来拼接字符串也只 里手撸的两个函数（能支持任意 STL 容器的打印） ： • https://github.com/zenustech/zeno/blob/master/zeno/include/zeno/utils/to_string.h • https://github.com/zenustech/zeno/blob/master/zeno/include/zeno/utils/format.h cout 支持十六进制 也可以模仿 cin ，用 >> 即可。 • 总结： • << 可以模仿 cout ，取代 to_string 。 • >> 可以模仿 cin ，取代 stoi/stof/stod 。 • 最重要的是他支持各种控制选项（如 hex ）， 功能性比 to_string 和 stoi 更强大。 • 要导入他，只需 #include 即可。 字符串常用操作 第 6 章 at

结论：改进后的并行扫描的时间复杂度为 O(logn) ，工作复杂度为 O(nlogn) 。 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 *(it + i) 这样需要迭代器跨步 访问的也不推荐。 推荐通过迭代器顺序访问 • 最好的方式是用 begin() 和 end() 的迭代 器区间，按顺序访问。 parallel_for 也支持迭代器 • 冷知识： tbb::blocked_range 的参数不一 定是 size_t ，也可以是迭代器表示的区间 。 • 这样 lambda 体内 r 的 begin 和 end 也会返回 每一个步骤（ filter ）的输入和返回类型都可以不一 样。要求：流水线上一步的返回类型，必须和下一 步的输入类型一致。且第一步的没有输入，最后一 步没有返回，所以都为 void 。 • TBB 支持嵌套的并行，因此流水线内部也可以调用 tbb::parallel_for 进一步并行。 流水线的利弊 • 流水线式的并行，因为每个线程执行的指令之间往往 没有关系，主要适用于各个核心可以独立工作的

• github.com/zenustech/zeno ZENO 中的流体仿真，就是基于 OpenVDB 的稀疏体积 • github.com/zenustech/zeno Taichi 也支持稀疏数据结构 • https://yuanming.taichi.graphics/publication/2019-taichi/taichi-lang-slides.pdf 第 4 章：并行与随机访问 是线程局部的，因此对他的访问不需要加锁， 更快。 应用在刚刚的 SNode 系统中 std::unordered_map 不支持 omp parallel for 遍历…… tbb::concurrent_unordered_map 可以 tbb::parallel_for 为了支持 std::unordered_map 先把要遍历的坐标和块 指针放到一个数组里，然后再对这个平坦的数组遍历。 指针数组的话，本来就是平坦的二维数组，直接 指针数组的话，本来就是平坦的二维数组，直接 用 omp parallel for collapse(2) 遍历二维区间。 把 func 捕获为 firstprivate ，从而支持用 lambda 捕获的访问者模式。 实现访问者模式 • 额，总之就是每一层都有一个缓存。 第 5 章：量化整型 使用 int ：每个占据 4 字节 • 记得我第七课说过，一个简单的循环体往 往会导致内存成为瓶颈（