分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 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 会导致内存泄露等情况，更可能被黑客利 用空悬指针篡改系统内存从而盗取重要数 据等。 RAII 解决内存管理的问题： unique_ptr • 似曾相识的情形……是的，和我们刚刚提 放时。比如：指向窗口中上一次被点击的元素。 5. 初学者可以多用 shared_ptr 和 weak_ptr 的组合，更安全。 shared_ptr 管理的对象生命周期，取决于所有引用中，最长寿的那一个。 unique_ptr 管理的对象生命周期长度，取决于他所属的唯一一个引用的寿命 。 那是不是只要 shared_ptr 就行，不用 unique_ptr 了？ • 可以适当使用减轻初学者的压力，因为他的行为和

现代 CMake 模块化项目管理指南 彭于斌（ @archibate ） 课件 & 源码： https://github.com/parallel101/course 往期录播： https://space.bilibili.com/263032155 找不到头文 件怎么办呀 CMake Cookbook 小彭老师建议 : ~~-·~·~-·~ -~·-·~·- 第一章：文件 / 1/lib/cmake/Qt5” 设置。 举例， Windows 系统， Qt5 • 例如我把 Qt5 安装到了 D:/Qt5.12.1 。 • 首先找到他里面的 Qt5Config.cmake 文件所在位置（可以用文件管理器的“搜索”功能）。 • 假如你找到该文件的位置是 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为 阶段，可以从命令行设置（注意要加引号）： • cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” • (2) 全局启用。右键“我的电脑” ->“ 管理” ->“ 高级”添加一个环境变量 Qt5_DIR 值为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 ，然后重启 Visual Studio 。这样以后你每次构建任 何项目，

静态分析系统设计及实践 肖枭 自我介绍 2016年香港科技大学取得博士学位 过去10年一直以极高的热情从事静态 分析技术的学术用研究 合作创办源伞科技，致力于推动静态 分析技术在企业中的应用 目录 代码质量管理是个大问题 静态分析+代码评审的实践  学习和强调，红线和惩罚，100%的测试 覆盖率，和事后复盘并不够  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 2019：路径遍历内 存泄漏分析的多项式算法 需求2：误报率要低 方法1： 数据驱动的改进循环 降低 误报率 标注反馈 优化 代码扫描 新增分析器 淘汰分析器 感知误报率 数据驱动的开发管理 方法2： 高低搭配 高危，误报率偏高的高价值检查器 搭配其他误报率低的检查器 避免重要问题被忽略的同时降低 “感知误报率” 降低感知误报率 方法3：易于理解的报告  关键步骤高亮和行为解释 用基线数据训练模型  用聚类和离群检测找到违反者  红黑榜鼓励参与者 降低感知误报率 用数据风控的方式管理 总结：代码评审中的静态分析  无需额外操作，不改变程序员习惯的流程  只分析变化的代码引起的问题  使用频次高，可形成数据驱动的分析器改进和 代码质量监控  推动规范落地和培训教育新员工  提高人工评审效果  零培训成本强制使用 基于gitlab的自动代码评审演示

化过程。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的 方法就是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够 反映真实情况，但也存在较大局限性。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 的运行时 间比算法 结构中的栈和堆不是同一概念）。 1. 栈不灵活，分配的内存大小不可更改；堆相对灵活，可以动态分配内存。 2. 栈是一块比较小的内存，容易出现内存不足；堆内存很大，但是由于是动态分配，容易 碎片化，管理堆内存的难度更大、成本更高。 3. 访问栈比访问堆更快，因为栈内存较小、对缓存友好，堆帧分散在很大的空间内，会出 现更多的缓存未命中。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 66 � 我们打开新的网页，浏览器就会将上一个网页执 行入栈，这样我们就可以通过「后退」操作回到上一页面。后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时 支持后退和前进，那么需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每次调用函数时，系统都会在栈顶添加一个栈帧，用于记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推阶段会不断执行入栈操作，而向上回溯阶段则会执行出栈操作。 5.2. 队列 「队列 Queue」是一种遵循先入先出（First

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 址，程序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 当我们打开新的网页，浏览器就会对上一个网页执 行入栈，这样我们就可以通过后退操作回到上一个网页。后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时支 持后退和前进，那么需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每次调用函数时，系统都会在栈顶添加一个栈帧，用于记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推阶段会不断执行入栈操作，而向上回溯阶段则会不断执行出栈操作。 5.2 队列 队列（queue）是

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法 A 的 运行时间比算法 结构中的栈和堆不是同一概念）。 1. 栈不灵活，分配的内存大小不可更改；堆相对灵活，可以动态分配内存。 2. 栈是一块比较小的内存，容易出现内存不足；堆内存很大，但是由于是动态分配，容易 碎片化，管理堆内存的难度更大、成本更高。 3. 访问栈比访问堆更快，因为栈内存较小、对缓存友好，堆帧分散在很大的空间内，会出 现更多的缓存未命中。 � 为什么数组要求相同类型的元素，而在链表中却没有强调同类型呢？ 每当我们打开新的网页，浏览器就会将上一个网页执 行入栈，这样我们就可以通过后退操作回到上一页面。后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时支持 后退和前进，那么需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每次调用函数时，系统都会在栈顶添加一个栈帧，用于记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推阶段会不断执行入栈操作，而向上回溯阶段则会执行出栈操作。 5.2 队列 「队列 queue」是一

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 A 的运行 时间比算法 些地址，程序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 � 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉 及地址空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则无法被其他程序同时使用了。因此在数据结 构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余空闲 当我们打开新的网页，浏览器就会对上一个网页执 行入栈，这样我们就可以通过后退操作回到上一个网页。后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时支 持后退和前进，那么需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每次调用函数时，系统都会在栈顶添加一个栈帧，用于记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推阶段会不断执行入栈操作，而向上回溯阶段则会不断执行出栈操作。 5.2 队列 「队列 queue」

效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 运行时 们打开新的网页，浏览器就将上一个网页执行 入栈，这样我们就可以通过「后退」操作来回到上一页面，后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时 支持后退和前进，那么则需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每当调用函数时，系统就会在栈顶添加一个栈帧，用来记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推会不断执行入栈，向上回溯阶段时出栈。 5.2. 队列 「队列 Queue」是一种遵循「先入先出 first

效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 址，程序便可以访问内存中的数据。 图 3‑2 内存条、内存空间、内存地址 Tip 值得说明的是，将内存比作 Excel 表格是一个简化的类比，实际内存的工作机制比较复杂，涉及地址 空间、内存管理、缓存机制、虚拟内存和物理内存等概念。 内存是所有程序的共享资源，当某块内存被某个程序占用时，则通常无法被其他程序同时使用了。因此在数 据结构与算法的设计中，内存资源是一个重要的考虑因素。比如，算法所占用的内存峰值不应超过系统剩余 当我们打开新的网页，浏览器就会对上一个网页执 行入栈，这样我们就可以通过后退操作回到上一个网页。后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时支 持后退和前进，那么需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每次调用函数时，系统都会在栈顶添加一个栈帧，用于记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推阶段会不断执行入栈操作，而向上回溯阶段则会不断执行出栈操作。 5.2 队列 队列（queue）是

效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法 A 比算法 B 运行时 们打开新的网页，浏览器就将上一个网页执行 入栈，这样我们就可以通过「后退」操作来回到上一页面，后退操作实际上是在执行出栈。如果要同时 支持后退和前进，那么则需要两个栈来配合实现。 ‧ 程序内存管理。每当调用函数时，系统就会在栈顶添加一个栈帧，用来记录函数的上下文信息。在递归 函数中，向下递推会不断执行入栈，向上回溯阶段时出栈。 5.2. 队列 「队列 Queue」是一种遵循「先入先出 first