自定义构造函数：单个参数 自定义构造函数：单个参数（陷阱） 自定义构造函数：单个参数（避免陷阱） 避免陷阱体现在哪里？ • 加了 explicit 表示必须用 () 强制转换。 • 否则 show(80) 也能编译通过！ • 所以，如果你不希望这种隐式转换， • 请给单参数的构造函数加上 explicit 。 • 比如 std::vector 的构造函数 vector(size_t n) 也是 explicit 会有马虎犯错的问题。 • 这里 make_unique(...) 可以理解为和 之前的 new C(...) 等价，括号里也可以有 其他构造函数的参数。 unique_ptr ：封装的智慧 • 在旧时代 C++ 里，常常听到这样的说法： • “ 释放一个指针后，必须把这个指针设为 NULL ， 防止空悬指针！” • delete p; • p = nullptr; • unique_ptr false ，且 lock() 也会返回 nullptr 。 可以把 C * 理解为 unique_ptr 的弱引用 。 weak_ptr 理解为 shared_ptr 的弱引用。 但 weak_ptr 能提供失效检测，更安全。 智能指针：作为类的成员变量 • 可以在类中使用智能指针作为成员变量。需要根据实际情况 （主要是看所有权），判断要用哪一种智能指针： 1. unique_ptr ：当该对象仅仅属于我时。比如：父窗口中指向子

交流期間，我 最常被問到的一個問題是“如何入門演算法”。漸漸地，我對這個問題產生了濃厚的興趣。 兩眼一抹黑地刷題似乎是最受歡迎的方法，簡單、直接且有效。然而刷題就如同玩“踩地雷”遊戲，自學能 力強的人能夠順利將地雷逐個排掉，而基礎不足的人很可能被炸得焦頭爛額，並在挫折中步步退縮。通讀教 材也是一種常見做法，但對於面向求職的人來說，畢業論文、投遞履歷、準備筆試和面試已經消耗了大部分 精力，啃厚重的書往往變成了一項艱鉅的挑戰。 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 事實上，在電腦問世之前，演算法和資料結構就已經存在於世界的各個角落。早期的演算法相對簡單，例如 才能脫下； 羽毛球筒則如同“佇列”，一端放入、一端取出；字典就像一個“雜湊表”，能夠快速查找目標詞條。 本書旨在透過清晰易懂的動畫圖解與可執行的程式碼範例，使讀者理解演算法和資料結構的核心概念，並能 夠透過程式設計來實現它們。在此基礎上，本書致力於揭示演算法在複雜世界中的生動體現，展現演算法之 美。希望本書能夠幫助到你！ i 目 錄 第 0 章 前言 1 0.1 關於本書 . .

std::thread 的解构函数会销毁线程 • 作为一个 C++ 类， std::thread 同样遵循 RAII 思想和三五法则：因为管理着资源， 他自定义了解构函数，删除了拷贝构造 / 赋 值函数，但是提供了移动构造 / 赋值函数。 • 因此，当 t1 所在的函数退出时，就会调用 std::thread 的解构函数，这会销毁 t1 线程 。 • 所以， download 函数才会出师未捷身先死 std::thread 不同在于：他的解构函数里会 自动调用 join() 函数，从而保证 pool 解 构时会自动等待全部线程执行完毕。 小彭老师快乐吐槽时间 • 多线程、异步、无阻塞、并发，能提升程序响应速度，对现实世界中的软件工程至关重要 。 • 反面教材： blender 在运行物理解算的时候，界面会卡住，算完一帧后窗口才能刷新一遍 ，导致解算过程中基本别想做事，这一定程度上归功于 get_future() 获取其 std::future 对象，进一步 get() 可 以等待并获取线程返回值。 std::future 小贴士 • future 为了三五法则，删除了拷贝构造 / 赋 值函数。如果需要浅拷贝，实现共享同一个 future 对象，可以用 std::shared_future 。 • 如果不需要返回值， std::async 里 lambda 的返回类型可以为

五、子项目的源文件 • 这里我们给 biology 批量添加了 src/*.cpp 下的全部源码文 件。 • 明明只有 *.cpp 需要编译，为什么还添加了 include/*.h ？ 为了头文件也能被纳入 VS 的项目资源浏览器，方便编辑。 • 因为子项目的 CMakeLists.txt 里指定的路径都是相对路径 ，所以这里指定 src 实际上是：根 /biology/src 。 复习： GLOB 呢？就冲突了。所以“单次有效”虽然劳驾您的高抬贵手每次命令行打一下 - DQt5_DIR=”D:/Qt5” ，但人家也打一下 -DQt5_DIR=”E:/Qt5” ，就没有冲突，各美其美，美美与 共，赋能多元化社会，下沉团队合作发力面。 • 实际上只要你不删 build ，不需要每次都 -DQt5_DIR 一下， CMake 具有“记忆”功能。 • cmake -B build -DQt5_DIR=D:/Qt5

问题时，不 妨读一读随书附上的源码，你可以在这里中找到书中介绍过的全部的源码，所有代码按章节组织，文件 夹名称为章节序号。 随书习题 本书每章最后还加入了少量难度极小的习题，仅用于检验你是否能混合运用当前章节中的知识点。你 可以在这里找到习题的答案，文件夹名称为章节序号。 第 1 章迈向现代 C++ 编译环境：本书将使用 clang++ 作为唯一使用的编译器，同时总是在代码中使用 -std=c++2a foo(int)，从而导致代码违反直觉。 为了解决这个问题，C++11 引入了 nullptr 关键字，专门用来区分空指针、0。而 nullptr 的类型 为 nullptr_t，能够隐式的转换为任何指针或成员指针的类型，也能和他们进行相等或者不等的比较。 你可以尝试使用 clang++ 编译下面的代码： #include #include void foo(char 例化。这就产生了重复实例化而导致的编译时间的增加。 并且，我们没有办法通知编译器不要触发模板的实例化。 为此，C++11 引入了外部模板，扩充了原来的强制编译器在特定位置实例化模板的语法，使我们能 够显式的通知编译器何时进行模板的实例化： template class std::vector; // 强行实例化 extern template class std::vector;

作为一本入门教程，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 Figure 0‑7. 算法学习路线 0.3. 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要，可以少走许多弯路。 复杂度分析可以克服实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，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。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，即函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，?(?) 的增长级别。 ‧ 推算时间复杂 界范围内的所有语言和符号都收录其中，不 就可以解决跨语言环境和乱码问题了吗？在这种想法的驱动下，一个大而全的字符集 Unicode 应运而生。 「Unicode」的全称为“统一字符编码”，理论上能容纳一百多万个字符。它致力于将全球范围内的字符纳入 到统一的字符集之中，提供一种通用的字符集来处理和显示各种语言文字，减少因为编码标准不同而产生的 乱码问题。 自 1991 年发布以来，Unicode

index 以及之后的所有元素向后移动一位 for (int i = size - 1; i > index; i--) { nums[i] = nums[i - 1]; } // 将 num 赋给 index 处元素 4. 数组与链表 hello‑algo.com 47 nums[index] = num; } 删除元素也是类似，如果我们想要删除索引 ? 处的元素，则需要把索引 ? 之后的元素都向前移动一位。值得注 的递归树，此时使用的栈帧空间大小劣化至 ?(?) 。 为了避免栈帧空间的累积，我们可以在每轮哨兵排序完成后，判断两个子数组的长度大小，仅递归排序较短的 子数组。由于较短的子数组长度不会超过 ? 2 ，因此这样做能保证递归深度不超过 log ? ，即最差空间复杂度 被优化至 ?(log ?) 。 // === File: quick_sort.cpp === /* 快速排序（尾递归优化） */ void 看到这里，你也许会觉得计数排序太妙了，咔咔一通操作，时间复杂度就下来了。然而，使用技术排序的前置 条件比较苛刻。 计数排序只适用于非负整数。若想要用在其他类型数据上，则要求该数据必须可以被转化为非负整数，并且不 能改变各个元素之间的相对大小关系。例如，对于包含负数的整数数组，可以先给所有数字加上一个常数，将 全部数字转化为正数，排序完成后再转换回去即可。 计数排序适用于数据量大但数据范围不大的情况。比如，上述示例中

在评论区提出你的问题，我和小伙伴们将竭诚 为你解答，一般情况下可在两天内回复。 如图 0‑7 所示，网页版每个章节的底部都配有评论区。希望你能多关注评论区的内容。一方面，你可以了解 大家遇到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 0‑8 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的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。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。

为你解答，一般情况下可在两天内回复。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 7 如图 0‑6 所示，每篇文章的底部都配有评论区。希望你能多关注评论区的内容。一方面，你可以了解大家遇 到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分享您 的见解，帮助他人进步。 图 0‑6 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 所示，本书内容主要涵盖“第一阶段”，旨在帮助你更高效地展开第二和第三阶段的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 8 图 0‑7 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果已有一定基础，本书能帮助您系统回顾算法知识，书内源代码也可 作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构、算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书籍至关重要，可以少走许多弯路。 复杂度分析可以克服实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的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。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。

在评论区提出你的问题，我和小伙伴们将竭诚 为你解答，一般情况下可在两天内回复。 如图 0‑7 所示，网页版每个章节的底部都配有评论区。希望你能多关注评论区的内容。一方面，你可以了解 大家遇到的问题，从而查漏补缺，激发更深入的思考。另一方面，期待你能慷慨地回答其他小伙伴的问题，分 享你的见解，帮助他人进步。 图 0‑7 评论区示例 0.2.5 算法学习路线 从总体上看，我们可以将学习数据结构与算法的过程划分为三个阶段。 所示，本书内容主要涵盖“阶段一”，旨在帮助你更高效地展开阶段二和阶段三的学习。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 9 图 0‑8 算法学习路线 0.3 小结 ‧ 本书的主要受众是算法初学者。如果你已有一定基础，本书能帮助你系统回顾算法知识，书中源代码也 可作为“刷题工具库”使用。 ‧ 书中内容主要包括复杂度分析、数据结构和算法三部分，涵盖了该领域的大部分主题。 ‧ 对于算法新手，在初学阶段阅读一本入门书至关重要，可以少走许多弯路。 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的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。 ‧ 最差时间复杂度使用大 ? 符号表示，对应函数渐近上界，反映当 ? 趋向正无穷时，操作数量 ?(?) 的 增长级别。