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 << 0 << endl; } } } 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 18 2) 判断渐近上界 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将处于主导作用， 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子，其中有一些夸张的值，是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时，这些常数都是“浮云”。 0.0 字符 char 2 bytes / 1 byte 0 ~ 216 − 1 0 布尔 bool 1 byte / 1 bit true 或 false false � 以上表格中，加粗项在「算法题」中最为常用。此表格无需硬背，大致理解即可，需要时可以 通过查表来回忆。 整数表示方式 整数的取值范围取决于变量使用的内存长度，即字节（或比特）数。在计算机中，1 字节 (byte) =

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 << 0 << endl; } } } 2. 复杂度分析 hello‑algo.com 18 2) 判断渐近上界 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将处于主导作用， 其它项的影响都可以被忽略。 以下表格给出了一些例子，其中有一些夸张的值，是想要向大家强调 系数无法撼动阶数 这一结论。在 ? 趋于 无穷大时，这些常数都是“浮云”。 0.0 字符 char 2 bytes / 1 byte 0 ~ 216 − 1 0 布尔 bool 1 byte / 1 bit true 或 false false � 以上表格中，加粗项在「算法题」中最为常用。此表格无需硬背，大致理解即可，需要时可以 通过查表来回忆。 整数表示方式 整数的取值范围取决于变量使用的内存长度，即字节（或比特）数。在计算机中，1 字节 (byte) =

强的同学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在挫折中步步退缩。通 读教材书籍也是一种常见做法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、准备笔试面试已经占据了 大部分精力，厚重的书籍往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对此问题的给出的答案，虽然不一定正确， 但至少是一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知 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 0; j < n + 1; j++) { cout << 0 << endl; } } } 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用， 其他项的影响都可以被忽略。 以下表格展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 ? 趋于无穷大 时，这些常数变得无足轻重。 2. 复杂度

强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 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 ‑|||) = 2?2 + 7? + 3 ?(?) = ?2 + ? 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 ? 趋于无穷大时， 这些常数变得无足轻重。 表 2‑2

学能够顺利地将地雷逐个排掉，而基础不足的同学很可能被炸的满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 书籍也是一种常见做法，但对于面向求职的同学来说，毕业季、投递简历、准备笔试面试已经占据了大部分 精力，厚重的书籍往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书找到了你。本书是我对此问题的给出的答案，即使不是最优解， 也至少是一次积极的尝试。这本书虽然不足以让你直接拿到 Offer ，但会引导你探索数据结构与算法的“知 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 ‑|||) = 2?2 + 7? + 3 ?(?) = ?2 + ? 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由多项式 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用， 其他项的影响都可以被忽略。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 30 表 2‑1 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当

强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 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 ‑|||) = 2?2 + 7? + 3 ?(?) = ?2 + ? 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 ? 趋于无穷大时， 这些常数变得无足轻重。 表 2‑2

强的人能够顺利将地雷逐个排掉，而基础不足的人很可能被炸得满头是包，并在挫折中步步退缩。通读教材 也是一种常见做法，但对于面向求职的人来说，毕业论文、投递简历、准备笔试和面试已经消耗了大部分精 力，啃厚重的书往往变成了一项艰巨的挑战。 如果你也面临类似的困扰，那么很幸运这本书“找”到了你。本书是我对这个问题给出的答案，即使不是最 优解，也至少是一次积极的尝试。本书虽然不足以让你直接拿到 Offer，但会引导你探索数据结构与算法的 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 ‑|||) = 2?2 + 7? + 3 ?(?) = ?2 + ? 偷懒统计 (o.O) 2. 第二步：判断渐近上界 时间复杂度由 ?(?) 中最高阶的项来决定。这是因为在 ? 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他 项的影响都可以忽略。 表 2‑2 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 ? 趋于无穷大时， 这些常数变得无足轻重。 表 2‑2

BEGIN_MESSAGE_MAP 这是MFC 宏 public 这是C++ 语言保留字 当我解释程序操作步骤时，如果使用中括号，例如【File/New】，表示选按File 菜单中 的New 命令项。或者用来表示一个对话窗，例如我写：【New Project】对话窗。 磁盘内容与安装 本书光盘片内含书中所有的范例程序，包括源代码与EXE 档。中介文件（如.OBJ 和.RES 等）并未放入。所有程序都可以在Visual 程序的事件驱动特性的了解（包 括消息的产生、获得、分派、判断、处理），以及对C++ 多态（polymorphism）的精确 体会。本章所提出的，是我对第一项必要基础的探讨，你可以从中获得关于Windows 程 序的诞生与死亡，以及多任务环境下程序之间共存的观念。至于第二项基础，将由第二章 为你夯实。 4 让我再强调一遍，本章就是我认为Windows 程序设计者一定要知道的基础知识。一个 连这些基础都不 LONG OnCreate(HWND hWnd, UINT wMsg, UINT wParam, LONG lParam) { ... } 与处理例程之对照表格 这是WM_COMMAND 命令项这是命令处理例程 于是窗口函数可以这么设计： 窗口函数 消息对照表 专门处理 WM_COMMAND 命令项目对照表 ↑ ↑ 22 //----------

构建目标的 cmake 项目，有病啊！ 你妨碍别人作为子模块用你的项目。没错说的就是你 OpenSim ，张心欣当时浪费好多时间伺候这个沙雕库。 还要指定一个环境变量 SIMBODY_HOME 指向他的依赖项 SimBody 的源码路径，这么 dedicated 让人咋 用？ 第 4 章：任务域与嵌套 https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-1-4842-4398-5_12 for 循环，根据刚刚生成写入的索引，依次写入数据。 加速比： 4.50 倍（考虑到这里 ind 只有 0 和 1 ，应该大有优化空间） 第 8 章：分治与排序 斐波那契数列第 n 项 斐波那契数列第 n 项：并行 tbb::task_group 的封装： tbb::parallel_invoke 任务划分得够细时，转为串行，缓解调度负担（ scheduling overhead ）

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