从计算机组成原理看 C 语言指针 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 请问下面这三段代码有什么错误？ • float x = -3.14; • printf(“%f\n”, abs(x)); ：自动随系统位数决定大小 • 刚刚说过，计算机的位数决定了内存地址的大小。 • 而指针的本质就是内存地址，所以指针的大小在 32 位系统上就 32 位， 64 位系统上就 64 位。 • 稍后我们再来详细讲解一下指针，有时候我们需要把指针的地址值存在整型变量里。 • 而 32 位平台上的指针是 32 位， 64 位平台上的指针是 64 位。 • 所以是不是需要根据当前平台来判断要使用哪一种代码了？ 也就是说： sizeof(intptr_t) = sizeof(void *) = sizeof(uintptr_t) size_t ：表示大小的整数类型，其实等价于 uintptr_t • 除了指针需要随系统位数变化之外，数组的长度也是需要随系统位数变化的。 • 如果 64 位系统上 size_t 还是 uint32_t ，那就无法表示超过 4GB 大小的数组了。 • 今日乳 ja 笑话：

C++20 modules ）因此我们的课程 基于 C++17 标准，有时会谈到 C++20 作为扩展阅读。 C++ 有哪些面向对象思想？ C++ 思想：封装 比如要表达一个数组，需要：起始地址指针 v ，数组大小 nv 将多个逻辑上相关的变量包装成一个类 因此 C++ 的 vector 将他俩打包起来，避免程序员犯错 封装：不变性 比如当我要设置数组大小为 4 时，不能只 nv = 4 Pig() ，他会调用每个成员的无参构造函数。 • 但是请注意，这些类型不会被初始化为 0 ： 1. int, float, double 等基础类型 2. void *, Object * 等指针类型 3. 完全由这些类型组成的类 • 这些类型被称为 POD （ plain-old-data ）。 • POD 的存在是出于兼容性和性能的考虑。 << 取决于内存的随机值 编译器默认生成的构造函数：无参数（ CppCoreGuidelines 三五法则：拷贝构造函数 • 在 = 时，默认是会拷贝的。比如右边这样： • 但是这样对我们当前 Vector 的实现造成一个很大 的问题。其 m_data 指针是按地址值浅拷贝的， 而不深拷贝其指向的数组！ • 这就是说，在退出 main 函数作用域的时 候， v1.m_data 会被释放两次！更危险的则是 v1 被解构而 v2 仍在被使用的情况。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 第 5 章智能指针与内存管理 52 5.1 RAII 与引用计数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . foo(NULL); 这个语句将会去调用 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 C++11 使用 using 引入了下面这种形式的写法，并且同时支持对传统 typedef 相同的功效： 通常我们使用 typedef 定义别名的语法是：typedef 原名称 新名称;，但是对函数指针等别 名的定义语法却不相同，这通常给直接阅读造成了一定程度的困难。 typedef int (*process)(void *); using NewProcess = int(*)(void

GPU 上执行。所以核函 数返回类型必须是 void 。 试图解决：通过指针传递 • 那你可能会想，既然不能返回，那作为指 针传入局部变量的引用，不就好了。 • 这样，在 cudaDeviceSynchronize() 以后 ，应该可以获取数据了吧？ • 结果令人失望，尽管给 kernel 传了指向 ret 的指针，但 ret 的值并没有被改写成 功。 分析返回的错误代码 • CUDA 因此可以用用 cudaMalloc 分配 GPU 上的显存， 这样就不出错了，结束时 cudaFree 释放。 • 注意到 cudaMalloc 的返回值已经用来表示错误代 码，所以返回指针只能通过 &pret 二级指针。 反之亦然， CPU 也不能访问 GPU 的内存地址 • 你可能已经迫不及待想通过 *pret 访问其 返回值了。但是不行，因为 GPU 访问不 了 CPU 的内存地址，同理， 分配出来的地址，不论在 CPU 还是 GPU 上都是一模一样的，都可以访问。而 且拷贝也会自动按需进行（当从 CPU 访 问时），无需手动调用 cudaMemcpy ，大 大方便了编程人员，特别是含有指针的一 些数据结构。 注意不要混淆 • 主机内存 (host) ： malloc 、 free • 设备内存 (device) ： cudaMalloc 、 cudaFree • 统一内存 (managed)

v2; } 纹丝不动 ~ • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based loop 语法支持引用，也非常简单： 语法支持引用，也非常简单： • for (auto &[k, v]: m) { • v = v2; // 引用比指针还方便，自动解引用。此处等价于迭代器版的 (*it).second = v2; • } map 的遍历：如果要修改，请你加引用 k v map 中的 堆空间 执行你这段代码 的栈空间 v2 要写入的数 执行中的代码 for (auto &[k, v]: m) { v2; } 未初 始化 • 如果你想让你对局部变量 v 的修改，能对原本 map 中的 v 生效，就要得到 v 的指针， 因为只有指针是浅拷贝的，是可以远程修改另一个对象的。 • 这里说的指针，不光是 T * 指针，还包括 T & 引用， iterator 迭代器，他们都是指针的 变体。 • 而 structural-binding 和 range-based loop 语法支持引用，也非常简单：

每个字符都连续地排列在这个数组中，那么末尾的 0 是怎么回事？原来 C 语言的字符串因为只保留数组的 首地址指针（指向第一个字符的指针），在以 char * 类型 传递给其他函数时，其数组的长度无法知晓。为了确切知 道数组在什么地方结束，规定用 ASCII 码中的“空字符”也 就是 0 来表示数组的结尾。这样只需要一个首地址指针就 能表示一个动态长度的数组，高，实在是高。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • 利用 个字符写入 0 ，就会只保留前 n 个字符作为一个子字 符串，删除后半部分。 “0 结尾字符串”知识点应用举例 • C 语言所谓的字符串类型 char * 实际上就是个首地址指 针，如果让首地址指针向前移动 n 位，那就实现删除前 n 个字符的效果，而不用实际修改数组本身（更高效）。 C 语言转义符 • 常见的转义符： • ‘\n’ 换行符：另起一行（光标移到下一行行首） • ‘\r’ 会自动识别参数的类型，帮你调用相应的格式化函数。 c_str 和 data 的区别 • s.c_str() 保证返回的是以 0 结尾的字符串首地址指针，总长度为 s.size() + 1 。 • s.data() 只保证返回长度为 s.size() 的连续内存的首地址指针，不保证 0 结 尾。 • 把 C++ 的 string 作为参数传入像 printf 这种 C 语言函数时，需要用 s.c_str()

下次课会进一步深入探讨访存优化，详细剖析 这个案例，那么下周六 14 点敬请期待。 第 6 章：并发容器 std::vector 扩容时会移动元素 • std::vector 内部存储了一个指针，指向一段容量 capacity 大于等于其 size 的内存。 • 众所周知， push_back 会导致 size 加 1 ，但 当他看到容量 capacity 等于当前 size 时，意 这就导致前半段的元素的地址被改变，从而导致 之前保存的指针和迭代器失效。 reserve 预留足够的 capacity • 如果预先知道 size 最后会是 n ，则可以 调用 reserve(n) 预分配一段大小为 n 的 内存，从而 capacity 一开始就等于 n 。 这样 push_back 就不需要动态扩容，从 而避免了元素被移动造成指针和迭代器失 效。 不连续的 tbb::concurrent_vector tbb::concurrent_vector • std::vector 造成指针失效的根本原因在于他 必须保证内存是连续的，从而不得不在扩容 时移动元素。 • 因此可以用 tbb::concurrent_vector ，他不 保证元素在内存中是连续的。换来的优点是 push_back 进去的元素，扩容时不需要移动 位置，从而指针和迭代器不会失效。 • 同时他的 push_back 会额外返回一个迭代

字节分块的效果拔群，但还是比顺 序访问慢一些，为什么？明明没有浪费带宽了？ 缓存行预取技术：吃着一碗饭的同时，先喊妈妈烧下一碗饭 • 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 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 • 因为 _mm_stream_si32 会绕开缓存，直 接把数据写到内存，之后读取的话，反而 需要等待 stream m> a; 可以在栈上分配 n 行 m 列的二维数组。 • 通过 a[i][j] 访问第 i 行，第 j 列的元素。 • array 和 C 语言的 [] 数组相比，好处是作为参数传入时不会退化成指针。 C 语言动态数组 • float *a = malloc(n * sizeof(float)); 可以在堆上分配有 n 个元素的一维数组。 • 通过 a[i] 访问第 i 个元素。 • float

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 C、C++、Go 和 Rust 等支持指针的语言中，上述“引用”应被替换为“指针”。 如以下代码所示，链表节点 ListNode 除了包含值，还需额外保存一个引用（指针）。因此在相同数据量下，链 表比数组占用更多的内存空间。 /* 链表节点结构体 */ struct ListNode { int val; // 节点值 ListNode *next; // 指向下一节点的指针 ListNode(int 代码中的链表可记作链表 n0 。 2. 插入节点 在链表中插入节点非常容易。如图 4‑6 所示，假设我们想在相邻的两个节点 n0 和 n1 之间插入一个新节点 P ， 则只需改变两个节点引用（指针）即可，时间复杂度为 ?(1) 。 相比之下，在数组中插入元素的时间复杂度为 ?(?) ，在大数据量下的效率较低。 图 4‑6 链表插入节点示例 // === File: linked_list

有经验的程序员也会犯错  对代码提要求很难监督落实  测试更多是验证功能，很难检测编码缺陷  代码的快速变化使质量更难管 生产质量是责任 靠运维和事后复盘善后够吗？  静态分析工具：半智能的代码分析机器人  静态分析辅助代码评审 自动化工具+流程才是未来 Bug! Thx! Bug!  投入大  KPI不痛不痒  使用主体和责任主体不一致  一步登天想要终极AI 大多数开发人员眼中的静态分析工具 检查逻辑问题好，但耗时长 还挺多误报，想用而不敢用  编译器里的Errors and warnings  自带静态分析的语言如Typescript, Rust  IDE里的智能提示  代码混淆和美化  代码交叉索引  Eclipse等IDE中的一键重构  App市场的审核 成功静态分析应用 代码评审中的静态分析 针对该提交 代码片段自 动触发分析 发现问题，拒绝代码合并 数千个活跃开发 的代码仓库 每天上千次代码 评审请求 平均每次代码评 审小于50分钟 • 需要编译C/C++代码 • 使用了定理证明器求解可 行路径（精确，耗时） • 能跨函数分析 • 能处理指针 使用有深度的代码分析器 做到快速和准确 用尽量少机器完成一天几千次分析 每次分析10分钟要能结束 控制误报并建立反馈和改进机制 挑战：超大规模代码仓库 项目平均40分钟单机编译时间 项目平均编译代码量超百万行