. . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5. 栈与队列 59 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5.2. 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 5.3. 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时

. . . . . . . . . . . . . . . . . 58 5. 栈与队列 59 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5.2. 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 5.3. 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算 方法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：常用的基本数据类型，数据在内存中的存储方式、数据结构分类方法。数组、链表、栈、队列、 散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优劣势、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法，内容包括定义、使用场景、优劣势、时

同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基 . . . . . . . . . . . . . . . . 86 第 5 章 栈与队列 89 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . 81 第 5 章 栈与队列 84 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。

. . . . . . . . . . . . . . . . 86 第 5 章 栈与队列 89 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。

同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基 . . . . . . . . . . . . . . . . 86 第 5 章 栈与队列 89 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . 65 5. 栈与队列 68 5.1. 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 5.2. 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 5.3. 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.4. 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书主要内容包括： ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度，算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度的推算方 法、常见类型、示例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型，数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤、 示例题目等。

程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理 4 个 HTTP 请求，如果是单线程的 listen-accept 循环 ，则在处理完 A 的请求之前， B 的请求 就无法处理，造成“无响应”现象。 C 的请 求进来，则还得继续排队…… • 每个请求开启一个线程来处理，这样处理 A 用户的同时还可以继续监听 会由 TBB 在用户层负责调度任务运行在 多个预先分配好的线程，而不是由操作系 统负责调度线程运行在多个物理核心。 封装好了： parallel_invoke 更好的例子 第 1 章：并行循环 时间复杂度（ time-efficiency ）与工作量复杂度（ work-efficiency ） • 在“小学二年级”算法课里，我们学过复杂度的概念，意思是算法执行所花费的时间取决于数据量 是线程数量 封装好了： parallel_for 面向初学者： parallel_for 基于迭代器区间： parallel_for_each 二维区间上的 for 循环： blocked_range2d 三维区间上的 for 循环： blocked_range3d 所有区间类型 第 2 章：缩并与扫描 缩并（ reduce ） 1 个线程，依次处理 8 个元素的缩并，花了 7 秒 用电量：

通常来说，并行只能加速计算的部分，不能加速内存读写的部分 。 • 因此，对 fill 这种没有任何计算量，纯粹只有访存的循环体，并 行没有加速效果。称为内存瓶颈（ memory-bound ）。 • 而 sine 这种内部需要泰勒展开来计算，每次迭代计算量很大的 循环体，并行才有较好的加速效果。称为计算瓶颈（ cpu- bound ）。 • 并行能减轻计算瓶颈，但不减轻内存瓶颈，故后者是优化的重点 1024 并非随意选取，而是要让每 个属性 SOA 数组的大小为一个页 （ 4KB ）才能最高效，原因稍后会说明。 AOSOA ：注意，内部 SOA 的尺寸不宜太小 如果内部 SOA 太小，内部循环只有 16 次连续的读 取， 16 次结束后就会跳跃一段，然后继续连续的 读取。这会导致 CPU 预取机制失效，无法预测下 一次要读哪里，等发现跳跃时已经来不及了，从而 计算的延迟无法隐藏。 如果每个属性都要访问到，那还是 浪费读取的带宽。这样的条件实在有点苛刻，毕 竟小彭老师的电脑还不支持 AVX512 。 • 可以用 _mm_stream_si32 指令代替直接赋值的 写入，他能够绕开缓存，将一个 4 字节的写入操 作，挂起到临时队列，等凑满 64 字节后，直接写 入内存，从而完全避免读的带宽。 • 可惜这货只支持 int 做参数，要用 float 还得转换 一下指针类型， bitcast 一下参数。 stream 的特点：不会读到缓存里

拖放（鼠标左键按下，选中图标后拖动，然后放开） 图标（窗口缩小化后的小图样） 串行 列表框、列表清单 通告消息（发生于控制组件） 强制性、先占式、优先权式 进程（一个执行起来的程序） 队列 template C++ 有所谓的class template，一般译为类别模板； Windows 有所谓的dialog template，我把它译为对话框模板； MFC 有所谓的Document 驱动程序，它们各有侦测回路。 如果把应用程序获得的各种「输入」分类，可以分为由硬件装置所产生的消息（如鼠标 移动或键盘被按下），放在系统队列（system queue）中，以及由Windows 系统或其它 Windows 程序传送过来的消息，放在程序队列（application queue）中。以应用程序的眼 光来看，消息就是消息，来自哪里或放在哪里其实并没有太大区别，反正程序调用 GetMessage 只不过是两个自定函数，为什么我要对此振振有词呢？原 因是MFC 把这两个函数包装成CWinApp 的两个虚拟成员函数。第６章「MFC 程序的 生与死」对此有详细解释。 消息循环 初始化工作完成后，WinMain 进入所谓的消息循环： while (GetMessage(&msg,...)) { TranslateMessage(&msg); // 转换键盘消息 DispatchMessage(&msg);