Pig(pig) 语法 来强制拷贝。 为什么很多面向对象语言，比如 Java ，都没有构造函数全家桶这些概念？ • 因为他们的业务需求大多是：打开数据库，增删改查学生数据，打开一个窗口，写入一个 文件，正则匹配是不是电邮地址，应答 HTTP 请求等。 • 这些业务往往都是在和资源打交道，从而基本都是刚刚说的要删除拷贝函数的那一类，解 决这种需求，几乎总是在用 shared_ptr 脆简化：一切非基础类型的对象都是浅拷贝，引用计数由垃圾回收机制自动管理。 • 因此，以系统级编程、算法数据结构、高性能计算为主要业务的 C++ ，才发展出了这些思 想，并将拷贝 / 移动 / 指针 / 可变性 / 多线程等概念作为语言基本元素存在。这些在我们的 业务里面是非常重要的，所以不可替代。 • （试图升华文章中心主旨） 扩展阅读关键字 • 限于篇幅，此处放出一些扩展知识供学有余力的同学研究：

没有问题，允许合入 开发者 代码仓库 静态代码评审的样子 为何代码评审阶段？ 2K Bugs 12K Warnings 225K Code Smell “找到几万个问题，没法修” “这是以前的业务逻辑，不用修” “这别人写的代码，不关我事” 大量报告引起不适 刚写的代码立即自动扫描，程序员强迫使用 只体现新增代码问题，责任边界清晰 评审流程多人督促 渐进式开启更多检查器 增量分析减少不适

为串行的 （如果他们没办法并行调用的话）而其他 filter 可以 和他同时并行运行。这可以应对一些不方便并行，或 者执行前后的数据有依赖，但是可以拆分成多个步骤 （ filter ）的复杂业务。 • 还有好处是他无需先把数据全读到一个内存数组里， 可以流式处理数据（ on-fly ），节省内存。 • 不过需要注意流水线每个步骤（ filter ）里的工作量最 好足够大，否则无法掩盖调度

<<>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像，觉得 这样很方便，并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。 • 三维情况下同样可以获取总的线程编号（扁平化）。 • 如需总的线程数量： blockDim *

开洞。但“移动语义”这个概念在旧 cpp 里没有，所以这个是真正必要的语言本身的改动。 • 而 java 就是在语言层面，直接在 jvm 里引入了引用计数，宣称“一切皆对象”，虽然方便了 富连网业务中常见的面向对象编程范式，但也妨碍了 java 进军数据处理，高性能计算等领域 。 java 第八帝国 cpp 第十一共和国 chrono 和 complex 也定义了一些 literials

12.2.3. Docker 部署 你可以使用 Docker 来部署本项目。稍等片刻，即可使用浏览器打开 http://localhost:8000 访问本项目。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git cd hello-algo docker-compose up -d 使用以下命令即可删除部署。 docker-compose

12.2.3. Docker 部署 你可以使用 Docker 来部署本项目。稍等片刻，即可使用浏览器打开 http://localhost:8000 访问本项目。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git cd hello-algo docker-compose up -d 使用以下命令即可删除部署。 docker-compose

保证了跨平台统一性 。 在自己的项目中，我推荐全部用对象库 (OBJECT) 替代静态库 (STATIC) 避免跨平台的麻烦 。 对象库仅仅作为组织代码的方式，而实际生成的可执行文件只有一个，减轻了部署的困难。 静态库的麻烦： GCC 编译器自作聪明，会自动剔除没有引用符号的那些对 象 对象库可以绕开编译器的不统一：保证不会自动剔除没引用到的对象文件 虽然动态库也可以避免剔除没引用的对象文件，但引入了运行时链接的麻烦

request”按钮即可发起拉取请求。 16.2.3. Docker 部署 执行以下 Docker 脚本，稍等片刻，即可在网页 http://localhost:8000 访问本项目。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo.git cd hello-algo docker-compose up -d 使用以下命令即可删除部署。 docker-compose down

request”按钮即可发起拉取请求。 第 16 章 附录 hello‑algo.com 367 3. Docker 部署 在 hello-algo 根目录下，执行以下 Docker 脚本，即可在 http://localhost:8000 访问本项目： docker-compose up -d 使用以下命令即可删除部署： docker-compose down 16.3 术语表 表 16‑1 列出了书中出现的重要术语，值得注意以下几点。