. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 第 5 章智能指针与内存管理 52 5.1 RAII 与引用计数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . std::endl; // read only } 2.5 模板 C++ 的模板一直是这门语言的一种特殊的艺术，模板甚至可以独立作为一门新的语言来进行使用。 模板的哲学在于将一切能够在编译期处理的问题丢到编译期进行处理，仅在运行时处理那些最核心的动 态服务，进而大幅优化运行期的性能。因此模板也被很多人视作 C++ 的黑魔法之一。 外部模板 传统 C++ 中，模板只有在使用时才会被编译器实例化。换句话说，只要在每个编译单元（文件）中 extern template class std::vector; // 不在该当前编译文件中实例化模板 尖括号 “>” 在传统 C++ 的编译器中，>> 一律被当做右移运算符来进行处理。但实际上我们很容易就写出了嵌 套模板的代码： std::vector> matrix; 这在传统 C++ 编译器下是不能够被编译的，而 C++11 开始，连续的右尖括号将变得合法，并且

，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh.wikipedia.org/wiki/ASCII 计算机如何表达字符 • 众所周知，计算机只能处理二进制 整数，字符要怎么办呢？ • 于是就有了 ASCII 码表，他规定， 每个英文字符（包括大小写字母、 数字、特殊符号）都对应着一个整 数。在计算机里只要存储这个的整 数，就能代表这个字符了。 char 在 x86 架构是有符号的 (char = signed char) ，而在 arm 架构上则认为是无符号的 (char = unsigned char) ，因为他 认为“ arm 的指令集处理无符号 8 位整数更高效”，所以擅自把 char 魔改成无 符号的…… • 顺便一提， C++ 标准保证 char ， signed char ， unsigned char 是三个完全 不同的类型， 没什么好神秘的，他就是一个普通的字符。 • 仅仅只是 printf 和 scanf 这些特定的函数会对 % 特殊处理而已。 • 而 \ 比较厉害，他是编译器内部专门为他“开了个后门”。 • 编译器检测到字符串中出现 \ 就会把下一个字符特殊处理。 • 而 % ，编译器并不会特殊处理 % ，是 printf 函数内部在运行时处理了 % 的下一个字符。 • % 就像你和同学随手“拉钩”定下的约定，这是 printf 约定俗成的。

o 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 Question 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …

o 算法》，学起来应该会简单 10 倍！” ——李沐，亚马逊资深首席科学家 计算机的出现给世界带来了巨大变革，它凭借高速的计算能力和出色的可编程性，成为了执行算法与处理数 据的理想媒介。无论是电子游戏的逼真画面、自动驾驶的智能决策，还是 AlphaGo 的精彩棋局、ChatGPT 的自然交互，这些应用都是算法在计算机上的精妙演绎。 事实上，在计算机问世之前，算法和数据结构就已经存在于世界的各个角落。早期的算法相对简单，例如古 2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 2‑5 尾递归过程 Tip 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即 使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 Question 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …

其实，当程序顺序访问 a[0], a[1] 时， CPU 会智能地预测到你接下来可 能会读取 a[2] ，于是会提前给缓存发送一个读取指令，让他读取 a[2] 、 a[3] 。缓存在后台默默读取数据的同时， CPU 自己在继续处理 a[0] 的数据。这样等 a[0], a[1] 处理完以后，缓存也刚好读取完 a[2] 了，从而 CPU 不用等待，就可以直接开始处理 a[2] ，避免等待数据的 时候 CPU 简单来说：哪个索引最连续，就在后面，最不连 续的那个索引，就在最前面。 那么行主序其实是 XY 序，列主序其实是 YX 序。 如果你和盆友在电话里实在说不清楚，直接把扁 平化用的公式 (z * ny + y) * nx + x 通过文本信 息发给他也可，他看完就知道是 ZYX 序了。 主流程序都会用 YX 序， ZYX 序。 二维数组的遍历 • 二维数组在内存中的布局有 YX 序， XY 序。 • 二维数组的循环遍历也有 YX 实际上还是 YX 序，和静态数组 的 a[y][x] 一样的，指标出现的顺 序并无关紧要。 …… ndarray ：访问越界问题 • 在物理仿真中，常常需要访问在一个元素附近的几个元素。图 像处理中用到的模糊操作，也需要向上下左右扩散 w 个单位。 • 这样假如当前元素正好在二维网格的边界上，那再往外索引 w 个单位就会超出数组的界限，导致出错。对此有多种解决办法 ： 1. 使用 std::max(n

2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 图 2‑5 尾递归过程 � 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化， 因此即使函数是尾递归形式，仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 � 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, … ，求该数列的第 从本质上看，递归体现了“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略至关重要。 ‧ 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略直接或间接地应用了这种思维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.2.3 两者对比 总结以上内容，如表 2‑1 所示，迭代和递归在实现、性能和适用性上有所不同。 表 2‑1 迭代与递归特点对比

2 张扑克已经有序。 3. 不断循环步骤 2. ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都存在插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 图 2‑5 尾递归过程 请注意，许多编译器或解释器并不支持尾递归优化。例如，Python 默认不支持尾递归优化，因此即使函数 是尾递归形式，但仍然可能会遇到栈溢出问题。 3. 递归树 当处理与“分治”相关的算法问题时，递归往往比迭代的思路更加直观、代码更加易读。以“斐波那契数列” 为例。 � 给定一个斐波那契数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, … ，求该数列的第 本质上看，递归体现“将问题分解为更小子问题”的思维范式，这种分治策略是至关重要的。 ‧ 从算法角度看，搜索、排序、回溯、分治、动态规划等许多重要算法策略都直接或间接地应用这种思维 方式。 ‧ 从数据结构角度看，递归天然适合处理链表、树和图的相关问题，因为它们非常适合用分治思想进行分 析。 2.3 时间复杂度 运行时间可以直观且准确地反映算法的效率。如果我们想要准确预估一段代码的运行时间，应该如何操作 呢？ 1.

典型的例子包括，图形学某知名应用中， 可以简化函数具有多个返回值的处理。 • 和 std::tuple 相比，最大的好处是每个属性都有名字 ，不容易搞错。举个例子： • auto [hit, pos, ...] = intersect(...) • 每增加一个属性都要全部改一次代码。 • 更加 fancy 的写法： 编译器默认生成的构造函数：初始化列表（妙用，处理函数的复杂类型参 数） • 还有，函数的参数，如果是很复杂的类型 限于篇幅，其实构造函数还完全没讲完…… 下一讲继续完善我们刚才发明的 Vector 类 ！ 也会详解 && 到底有哪些意思…… 来学智能指针压压惊 • 如果构造函数全家桶搞得你晕头转向了，那让我们来点（相对）简单的作为饭后甜点吧！ C++98 ：令人头疼的内存管理 • 在没有智能指针的 C++ 中，我们只能手 动去 new 和 delete 指针。这非常容易出 错，一旦马虎的程序员忘记释放指针，就 前，提前通过 p.get() 获取原始指针： 解决方案：提前获取原始指针（续） • 不过你得保证 raw_p 的存在时间不超过 p 的生命周期，否则会出现危险的空悬指 针。比如右边这样： 更智能的指针： shared_ptr • 使用起来很困难的原因，在于 unique_ptr 解决重复释放 的方式是禁止拷贝，这样虽然有效率高的优势，但导致使 用困难，容易犯错等。 • 相比之下， 牺牲效率换来自由度的

上的编译器（通常是系统自带的编译 器比如 gcc 和 msvc ）生成 CPU 部分的指令码。然后送到真 正的 GPU 编译器生成 GPU 指令码。最后再链接成同一个文件 ，看起来好像只编译了一次一样，实际上你的代码会被预处理很 多次。 • 他在 GPU 编译模式下会定义 __CUDA_ARCH__ 这个宏，利用 #ifdef 判断该宏是否定义，就可以判断当前是否处于 GPU 模式 ，从而实现一个函数针对 GPU Hello, world! 打印了三遍！ • 原来，三重尖括号里的第二个参数决定着启动 kernel 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx.x 获取当前线程的编 号，我们打印一下试试看。 • 这是 CUDA 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 ），而每个板块具有的线程 数量（ blockDim ）则是固定的 128 。 • 因此，我们可以用 n / 128 作为 gridDim ， 这样总的线程数刚好的 n ，实现了每个线程 负责处理一个元素。 边角料难题 • 但这样的话， n 只能是的 128 的整数倍 ，如果不是就会漏掉最后几个元素。 • 主要是 C 语言的整数除法 n / nthreads ，他是向下取整的，比如

通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 10. C++ 异常处理机制的前世今生 我们都要认真鞋习哦 我们都要认真鞋习哦 第一章：读取与写入 我负责监督你鞋习 ! 我负责监督你鞋习 ! map 查找元素的两个接口 • map 提供了两个查找元素的接口，一曰 • val = m.at(“key”); // 读取键值为 “ key” 的元素，如果不存在，抛出异常 • 所以 [] 和 at() 唯一的区别，在于键值不存在这一特殊情况的处理方式。 • [] 默默创建。 • at() 抛出异常。 读取 map 元素 • map m; • val = m[“key”]; • 读取键值为 “ key” 的元素，如果不存在，那就创建一个 一视同仁的接口就能处理这种罕见的情况，不过 Python 用一些 if 语句套一套一样可以。 深入理解 Python 中 [] 能自动区分是读是写的原理 • 写入要创建元素，而读取则要在元素不存在时出错，确实应该是两个不同的函数。 • 为什么 Python 不用区分读取和写入两个函数？只有统一的 [] ？因为 Python 作为老牌胶水语言，为了 用户体验做了些特殊处理。他的 ast 模块能自动识别