变成 0 ，相当于 32 + 0 * 10 = 32 + 10 = 32 。 • 这样一来就和原来带 if-else 的版本的效果完全一样，但是取缔了分支，更高效。 • 我称之为“妙用加减乘”优化法。 “ 妙用加减乘”进行无分支优化的通用公式 • 因此我们总结规律得出： • if (cond) return a; • else return b; • 可以被优化成： • a + (cond) if-else 还是 switch ，他都会想方设法帮你优化成查表 法。 • 所以不用纠结性能，你觉得哪种写起来可 读性强，容易维护，你就怎么写。 无分支优化的方法：查表法 • 如果每个判断的值是连续的，这种情况一般 会建立一个表（数组）。 • 这个表里每个元素就是原来要返回的一个个 值，索引就是要判断的参数 x 。 • 因为查表只需要一个指针的加法和读取操作 ，复杂度是 O(1) 的；运算量远远小于最坏 的；运算量远远小于最坏 需要 n 次判断的一堆 if-else ，复杂度是 O(n) 的。因此用查表法去优化有很多次连 续判断的 if-else 会比较赚。 查表法的确定：如果 x 有可能越界，则需要特殊判断 • 不过刚刚的写法无法处理 x 不在 0,1,2,3,4 范围内的情况，如果 x 超出范围，那么就会 触发“未定义行为”，程序可能奔溃！ • 为了避免越界，或者说在越界时，能够安全

字符组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1. 范围表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.2. 排除字符组. . . . . . 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.2 数字的千位分隔符表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4.3. 验证密码问题 . . . . . . . . . . . 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.1. 没有回溯的匹配 . . . . . . . . .

字符组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1. 范围表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.2. 排除字符组. . . . . . 2.4.1. 不匹配任何东西的正则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.4.2 数字的千位分隔符表示法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4.3. 验证密码问题 . . . . . . . . . . . 本章小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4. 第四章 正则表达式回溯法原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.1. 没有回溯的匹配 . . . . . . . . .

特殊寄存器(指向到特定段或内存的偏移量)： EIP 这个寄存器非常的重要。这是一个 32 位宽的寄存器 ，同 CS 一同指向即将执行的 那条指令的地址。不能够直接修改这个寄存器的值，修改它的唯一方法是跳转或分 支指令。(CS 是默认的段或选择器) ESP 这个 32 位寄存器指向堆栈中即将被操作的那个地址。尽管可以修改它的值，然而 并不提倡这样做，因为如果你不是非常明白自己在做什么，那么你可能造成堆栈的 令。这意味着，你可以超越汇编器的能力撰写汇编程序，然而，直接用机器码编程是几乎肯 定是一件费力不讨好的事——汇编器厂商会经常更新它所支持的指令集以适应市场需要，而 且，你可以期待你的汇编其能够产生正确的代码，因为机器查表是不会出错的。既然机器能 够帮我们做将程序转换为代码这件事情，那么为什么不让它来做呢？ 细心的读者不难发现，在程序中我们没有对 DS 进行赋值。那么，这是否意味着程序的 结果将是不可预测的呢？答案是否定的。DOS（或 讨。在后续的章节中，我将介绍 Win32、FreeBSD 5.x 以及 Linux 中提供的内核级线程机制(这 三种操作系统都支持 SMP 及超线程技术，并且以线程作为调度单位)在汇编语言中的使用方 法。 关于线程的讨论就此打住，因为它更多地依赖于操作系统，并且，无论如何，操作系统的线 程调度需要更大的开销并且，到目前为止，真正使用支持超线程的 CPU，并且使用相应操作 系统的人是非常少的。因此

每个项目都可以使用全局库表中列出的库。它们保存在您的主目录中的 sym-lib-table 中（确切路径取决于操作系统; 请检查表上方的路径）。 • 项目专用库 项目专用库中列出的库可用于当前打开的项目。它们保存在项目目录中的 sym-lib-table 文件中（检查表格上方的路 径）。 您可以通过单击库表下方的 全局库或 项目专用库选项卡来查看任一列表。 3.2.1.1 添加一个新库 建议使用普通网格（0.050 英寸或 1,27 毫米）。较小网格用于元件 构建。 总线厚度 用于绘制总线的笔大小。 线条粗细 用于绘制没有对象的对象的笔大小指定的笔大小。 元件 ID 表示法 用于表示符号单元的后缀样式（U1A，U1.A，U1-1 等） 图标比例 调整工具栏图标大小。 显示网格 网格可见性设置。 将总线和电线限制为 H 和 V 方向 如果检查，总线和电线仅用垂直或水平线绘制。否则，可以在任 sym-lib-table 文件将写入当前打开的项目文件的文件夹中。 5.1.5 环境变量替代 符号库表的最强大功能之一是环境变量替换。这允许定义符号库存储在环境变量中的自定义路径。使用库路径中的语 法 ${ENV_VAR_NAME} 支持环境变量替换。 默认情况下，在运行时 KiCad 定义 两个环境变量： • KIPRJMOD 环境变量，始终指向当前打开的项目目录。KIPRJMOD 无法修改。

每个项目都可以使用全局库表中列出的库。 它们保存在您的主目录中的 sym- lib-table 中（确切路径取决于操作系统;请检查表上方的路径）。 项目专用库 项目专用库中列出的库可用于当前打开的项目。 它们保存在项目目录中的 sym-lib-table 文件中（检查表格上方的路径）。 您可以通过单击库表下方的 全局库 或 项目专用库 选项卡来查看任一列表。 添加一个新库 通过单击 浏览库… 网格大小选择。 建议 使用普通网格（0.050英寸或1,27毫米）。较小 网格 用于元件构建。 总线厚度 用于绘制总线的笔大小。 线条粗细 用于绘制没有对象的对象的笔大小 指定的笔大小。 元件 ID 表示法 用于表示符号单元的后缀样式（U1A， U1.A，U1-1等） 图标比例 调整工具栏图标大小。 显示网格 网格可见性设置。 将总线和电线限制为 H 和 V 方向 如果检查，总线和 电线仅用垂直或水平线绘制。 即使元件由多个单元组成，每个元件也只能分配一个模型。 在这种情况下， 第一个单元应该具有指定的模型。 ”无源模型” 参考匹配 Spice 表示法中的器件类型的无源元件（R* 表示电阻 器，C* 表示电容器，L* 表示电感器）将隐式分配模型并使用值字段 确定他们 的属性。 注意 请记住，在 Spice 表示法中，“M” 代表 milli，“Meg” 代表 mega。 如果 您更喜欢使用 “M” 来表示超级前缀，您可以在（模拟设置，模拟设置

时间复杂度也存在一定的局限性。比如，虽然算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的 差别。再比如，虽然算法 B 比 C 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 度。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以排除测试环境的干扰，并且非常耗费计算资源。 ‧ 复杂度分析克服了实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且可以体现不同数据大小下的算 法效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度统计算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下 可能失效，比如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣性。 ‧「浮点数」代表小数，根据长度分为 float, double ，同样根据算法的实际需求选用； ‧「字符」在计算机中是以字符集的形式保存的，char 的值实际上是数字，代表字符集中的编号，计算机 通过字符集查表来完成编号到字符的转换。占用空间通常为 2 bytes 或 1 byte ； ‧「布尔」代表逻辑中的“是”与“否”，其占用空间需根据编程语言确定，通常为 1 byte 或 1 bit ； 类别 符号

时间复杂度也存在一定的局限性。比如，虽然算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的 差别。再比如，虽然算法 B 比 C 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 度。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以排除测试环境的干扰，并且非常耗费计算资源。 ‧ 复杂度分析克服了实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且可以体现不同数据大小下的算 法效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度统计算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下 可能失效，比如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣性。 ‧「浮点数」代表小数，根据长度分为 float, double ，同样根据算法的实际需求选用； ‧「字符」在计算机中是以字符集的形式保存的，char 的值实际上是数字，代表字符集中的编号，计算机 通过字符集查表来完成编号到字符的转换。占用空间通常为 2 bytes 或 1 byte ； ‧「布尔」代表逻辑中的“是”与“否”，其占用空间需根据编程语言确定，通常为 1 byte 或 1 bit ； 类别 符号

时间复杂度也存在一定的局限性。比如，虽然算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的 差别。再比如，虽然算法 B 比 C 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 度。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以排除测试环境的干扰，并且非常耗费计算资源。 ‧ 复杂度分析克服了实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且可以体现不同数据大小下的算 法效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度统计算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下 可能失效，比如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣性。 ‧「浮点数」代表小数，根据长度分为 float, double ，同样根据算法的实际需求选用； ‧「字符」在计算机中是以字符集的形式保存的，char 的值实际上是数字，代表字符集中的编号，计算机 通过字符集查表来完成编号到字符的转换。占用空间通常为 2 bytes 或 1 byte ； ‧「布尔」代表逻辑中的“是”与“否”，其占用空间需根据编程语言确定，通常为 1 byte 或 1 bit ； 类别 符号

时间复杂度也存在一定的局限性。比如，虽然算法 A 和 C 的时间复杂度相同，但是实际的运行时间有非常大的 差别。再比如，虽然算法 B 比 C 的时间复杂度要更高，但在输入数据大小 ? 比较小时，算法 B 是要明显优于算 法 C 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 度。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以排除测试环境的干扰，并且非常耗费计算资源。 ‧ 复杂度分析克服了实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且可以体现不同数据大小下的算 法效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度统计算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下 可能失效，比如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣性。 ‧「浮点数」代表小数，根据长度分为 float, double ，同样根据算法的实际需求选用； ‧「字符」在计算机中是以字符集的形式保存的，char 的值实际上是数字，代表字符集中的编号，计算机 通过字符集查表来完成编号到字符的转换。占用空间通常为 2 bytes 或 1 byte ； ‧「布尔」代表逻辑中的“是”与“否”，其占用空间需根据编程语言确定，通常为 1 byte 或 1 bit ； 类别 符号