• （用于伺候 Ubuntu 喜欢把库文件套娃在 /usr/lib/x86_64-linux-gnu 目录下） https://zhuanlan.zhihu.com/p/60479441 举例说明 find_package 搜索路径 • 例如你是 64 位的 Linux 系统， find_package(Qt5 REQUIRED) 会依次搜索： • /usr/lib/cmake/Qt5/Qt5Config cmake • /usr/Qt5/lib/x86_64-linux-gnu/Qt5/Qt5Config.cmake • /usr/Qt5/share/Qt5/Qt5Config.cmake 举例说明 find_package 搜索路径 • 例如你是 64 位的 Windows 系统， find_package(Qt5 REQUIRED) 会依次搜索： • C:/Program Files/Qt5Config Files/Qt5/lib/x86_64-windows-gnu/Qt5/Qt5Config.cmake • C:/Program Files/Qt5/share/Qt5/Qt5Config.cmake 举例说明 find_package 搜索路径 • 还有一点， 可以有额外后缀，且不分大小写（无论 Linux 还是 Windows ）， 例如： • C:/Program Files/Qt5/cmake/Qt5Config

上执行。 • 不过调用 kernel 时，不能直接 kernel() ，而 是要用 kernel<<<1, 1>>>() 这样的三重尖括 号语法。为什么？这里面的两个 1 有什么用 ？稍后会说明。 • 运行以后，就会在 GPU 上执行 printf 了。 • 这里的 kernel 函数在 GPU 上执行，称为核 函数，用 __global__ 修饰的就是核函数。 没有反应？同步一下！ kernel 好像没有执行过一样，只有 CPU 上的代码被执行了。 指定多个版本号 • 可以指定多个版本号，之间用分号分割。 • 运行时可以自动选择最适合当前显卡的版 本号，通常用于打包发布的时候。 • 不过这样会导致 GPU 编译器重复编译很 多遍，每次针对不同的架构，所以编译会 变得非常慢，生成的可执行文件也会变大 。 • 通常在自己的电脑上用时，同学们只要根 据自己显卡的指定一个版本号即可。 中的特殊变量之一，只有在 核函数里才可以访问。 • 可以看到线程编号从 0 开始计数，打印出 了 0 ， 1 ， 2 。这也是我们指定了线程数 量为 3 的缘故。 • 等等，为什么后面有个 .x ？稍后再说明。 获取线程数量 • 还可以用 blockDim.x 获取当前线程数量 ，也就是我们在尖括号里指定的 3 。 • 可是为什么叫 blockDim ？我觉得应该叫 threadNum 才比较合理？

据结构进行实现，但最终执行效率 可能相差很大。 Figure 1‑4. 数据结构与算法的关系 我们可以把数据结构与算法类比为拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 1. 初识算法 hello‑algo.com 11 Figure 1‑5. 拼装积木 两者的详细对应关系如下表所示。 数据结构与算法 LEGO < n; i++) { // +1（每轮都执行 i ++） cout << 0 << endl; // +1 2. 复杂度 hello‑algo.com 17 } } ?(?) 是一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此可以得出时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界 不同语言的需求。 3.4.2. GBK 字符集 后来人们发现，EASCII 码仍然无法满足许多语言的字符数量要求。例如，汉字大约有近十万个，光日常使 用的就有几千个。中国国家标准总局于 1980 年发布了「GB2312」字符集，其收录了 6763 个汉字，基本满 足了汉字的计算机处理需要。 然而，GB2312 无法处理部分的罕见字和繁体字。之后在 GB2312 的基础上，扩展得到了「GBK」字符集，它

有对应最优的数据结构，但最终执行效率可能相 差很大。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 14 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为积木 将数据结构与算法类比为积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 � 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为「大 ? 记号 big‑? notation」，表示函数 ?(?) 的「渐近上界

算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 1‑5 所示的拼装积木。一套积木，除了包含许多零件之外，还附有详细的组装说明书。 我们按照说明书一步步操作，就能组装出精美的积木模型。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 15 图 1‑5 拼装积木 两者的详细对应关系如表 1‑1 所示。 表 1‑1 将数据结构与算法类比为拼装积木 将数据结构与算法类比为拼装积木 数据结构与算法 拼装积木 输入数据 未拼装的积木 数据结构 积木组织形式，包括形状、大小、连接方式等 算法 把积木拼成目标形态的一系列操作步骤 输出数据 积木模型 值得说明的是，数据结构与算法是独立于编程语言的。正因如此，本书得以提供基于多种编程语言的实现。 约定俗成的简称 在实际讨论时，我们通常会将“数据结构与算法”简称为“算法”。比如众所周知的 LeetCode 0 << endl; // +1 } } 设算法的操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以上函数的操作数量为： ?(?) = 3 + 2? ?(?) 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号称为大 ? 记号（big‑? notation），表示函数 ?(?) 的 渐近上界（asymptotic

com 。（不要用 baidu.com ，那个是搜广告用的） • 如果感兴趣，我可以增添一节专门讲动态多态。 回家作业！ • 已经发布到： https://github.com/parallel101/hw02 • 仓库的 README.md 里有详细的作业要求和说明。请按要求修改其中的代码，使得双向 链表类 List 的拷贝构造函数能正常工作，且内存能够安全释放。 • 通过 pull request

to read your new books. x hon.bbs@bbs.ee.ncu.edu.tw 我非常喜欢你的书，不管是著作或是翻译，给人的感觉真的是"深入浅出"，我喜欢你用浅 近的比喻说明，来解释一些比较深入和抽象的东西，读你的书，总让我有突然"顿悟" 的感 觉，欣喜自己能在迷时找到良师。 武汉"wking" Microsoft 请问，想要从DOS 跨足到Windows 程序设计有哪些书值得推荐呢? hschin.bbs@bbs.cs.nthu.edu.tw：建议你看侯俊杰的深入浅出MFC，里面除了对窗口程序 的架构作基础性的说明，让你了解一些基础概论，也说了不少窗口程序设计的课题，是 非常不错的一本书。 xiii News / BBS 论坛（CompBook and/or programming） 请问VISUAL tw：Inside Visual C++ 4.0 不是初学者用的书，因为它未从 最基本观念讲起。深入浅出MFC 前半本都在描述(或说仿真) MFC 的内部技术，甚至挖 出MFC 部份原始程序代码来说明，透过这本书来学MFC 会学得很扎实，不过自己要先 对Windows 这个操作系统的运作方式有一程度的了解，不然会看不懂，以某方面来说， 也不是初学者用的书。基本上侯俊杰写的书不论文笔或是内容都相当的好，相当有购买

它们 应用到日常生活中。接下来，我将介绍两个具体例子来佐证。 例一：拼积木。一套积木，除了有许多部件之外，还会附送详细的拼装说明书。我们按照说明书上一步步操作， 即可拼出复杂的积木模型。 如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 com 16 for (int i = 0; i < n; i++) { // +1（每轮都执行 i ++） cout << 0 << endl; // +1 } } ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic 1 ），直到找到一个空位，则将元素 插入到该空位中。 查找元素：若出现哈希冲突，则使用相同步长执行线性查找，会遇到两种情况： 1. 找到对应元素，返回 value 即可； 2. 若遇到空位，则说明查找键值对不在哈希表中； Figure 6‑5. 线性探测 线性探测存在以下缺陷： ‧ 不能直接删除元素。删除元素会导致桶内出现一个空位，在查找其他元素时，该空位有可能导致程序认 为元素不存在（即上述第