MFC 4.2） 侯俊傑 著 松崗電腦圖資料股份有限公司 印行 Pioneer is the one that an arrow on his back i 读者来函 新竹市. 高翠路. 刘嘉均 1996 年11 月，我在书店看到了深入浅出MFC 这本书，让我想起自己曾经暗暗告诉过自 己：Application Framework 真是一个好东西。我在书店驻足察看这本书五分钟之后，我便知 时间... ）。 我的学习曲线比较不同，我比较倾向于了解事情的因，而不是该如何做事情。比方说，「应 该使用MFC 的哪个类别」或「要改写哪个虚拟函数」，对我而言还不如「CWinApp 何时何 地调用了我的什么函数」或「CDocManager 到底做了什么」来得有趣（嗯，虽说是一样重 要啦）。这些「事情的因」在您的书中有大量详细的介绍。 新庄. 辅大skyman@tpts4.seed.net 看越搞懂这些Windows 程序到底如何How、What、Why。正如您的序所说「只用一样东西，不明白它的道理，实在 不高明」，感谢您能不计代价去做些不求近利的深耕工作，让我们一群读者能少走冤枉路。 谢谢您!! 祝您身体健康!! ix Chengwei chengwei@accton.com.tw 最近正拜读大作深入浅出MFC，明显感受到作者写书之负责用心（不论内容、排版设计、

案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使我们能够通过编程将 数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题转 移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。 � 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，这本书 recursion」是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 返回结果：对应“归”，将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码，我们只需调用函数 recur(n) ，就可以完成 1 + 2 + ⋯ + ? 的计算： // === File: recursion.cpp === /* 递归 */ int recur(int n) { // 终止条件 if (n == 1) return 1; // 递：递归调用 int res = recur(n - 1); 第

hello‑algo.com 9 Figure 1‑3. 货币找零过程 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使我们能够通过编程将 数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题转 移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。 � 阅读至此，如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，那么太好了！ 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可以进一步划分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统在每次调用函数时都会在栈顶部创建一个栈帧，函 数返回后，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中通常忽略不计。 因此，在分析一段程序的空间复杂度时，我们一般统计 // 暂存数据（常量） int b = 0; // 暂存数据（变量） Node* node = new Node(0); // 暂存数据（对象） int c = func(); // 栈帧空间（调用函数） return a + b + c; // 输出数据 } 2.3.2. 推算方法 空间复杂度的推算方法与时间复杂度大致相同，只是将统计对象从“计算操作数量”转为“使用空间大小”。 与

案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题 转移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。 Tip 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，本书将引导你 递归（recursion）是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 返回结果：对应“归”，将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码，我们只需调用函数 recur(n) ，就可以完成 1 + 2 + ⋯ + ? 的计算： // === File: recursion.cpp === /* 递归 */ int recur(int n) { // 终止条件 if (n == 1) return 1; // 递：递归调用 int res = recur(n - 1); 第

案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题 转移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。 Tip 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，本书将引导你 递归（recursion）是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 返回结果：对应“归”，将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码，我们只需调用函数 recur(n) ，就可以完成 1 + 2 + ⋯ + ? 的计算： // === File: recursion.cpp === /* 递归 */ int recur(int n) { // 终止条件 if (n == 1) return 1; // 递：递归调用 int res = recur(n - 1); 第

案。从数据结构与算法的角度看，这种方法本质上是“贪心”算法。 小到烹饪一道菜，大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现使得我们能够通过编程 将数据结构存储在内存中，同时编写代码调用 CPU 和 GPU 执行算法。这样一来，我们就能把生活中的问题 转移到计算机上，以更高效的方式解决各种复杂问题。 � 如果你对数据结构、算法、数组和二分查找等概念仍感到一知半解，请继续往下阅读，本书将 recursion」是一种算法策略，通过函数调用自身来解决问题。它主要包含两个阶段。 1. 递：程序不断深入地调用自身，通常传入更小或更简化的参数，直到达到“终止条件”。 2. 归：触发“终止条件”后，程序从最深层的递归函数开始逐层返回，汇聚每一层的结果。 而从实现的角度看，递归代码主要包含三个要素。 1. 终止条件：用于决定什么时候由“递”转“归”。 2. 递归调用：对应“递”，函数调用自身，通常输入更小或更简化的参数。 返回结果：对应“归”，将当前递归层级的结果返回至上一层。 观察以下代码，我们只需调用函数 recur(n) ，就可以完成 1 + 2 + ⋯ + ? 的计算： // === File: recursion.cpp === /* 递归 */ int recur(int n) { // 终止条件 if (n == 1) return 1; // 递：递归调用 int res = recur(n - 1); 第

vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 如果需要长度为 4 ，元素全部为 0 的数组，必 须用圆括号 () 而不是花括号 {} ，这样才能保证 调用他的显式（ explicit ）构造函数： • vector a(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器：构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说，就 有很大问题： • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数： • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list); 容器：构造函数 • 这在对于只能用花括号初始化的类成员来说，就 有很大问题： • vector a{4}; • 会得到长度为 1 只有一个元素 4 的数组。 • 但还是可以用这种写法强制调用显式构造函数： • vector a = vector(4); • 会得到长度为 4 元素全为 0 的数组。 • vector(initializer_list list);

代码写在同一个文件内，这 是 OpenCL 做不到的。 编写一段在 GPU 上运行的代码 • 定义函数 kernel ，前面加上 __global__ 修 饰符，即可让他在 GPU 上执行。 • 不过调用 kernel 时，不能直接 kernel() ，而 是要用 kernel<<<1, 1>>>() 这样的三重尖括 号语法。为什么？这里面的两个 1 有什么用 ？稍后会说明。 • 运行以后，就会在 • 这是因为 GPU 和 CPU 之间的通信，为了高效，是异 步的。也就是 CPU 调用 kernel<<<1, 1>>>() 后，并不 会立即在 GPU 上执行完毕，再返回。实际上只是把 kernel 这个任务推送到 GPU 的执行队列上，然后立即 返回，并不会等待执行完毕。 • 因此可以调用 cudaDeviceSynchronize() ，让 CPU 陷 入等待，等 GPU 完成队列的所有任务后再返回。从而 用，可以有参数，不可以有返回值。 • 而 __device__ 则用于定义设备函数，他在 GPU 上执行，但是从 GPU 上调用的，而 且不需要三重尖括号，和普通函数用起来一 样，可以有参数，有返回值。 • 即： host 可以调用 global ； global 可以调 用 device ； device 可以调用 device 。 声明为内联函数 • 注意， inline 在现代 C++ 中的效果是声明一个函数为

是一个已排序的「数组」；而从算法角度，我们可将上述查字典的一系列指令看作是「二分查找」算法。 小到烹饪一道菜、大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现，使我们可以通过编程将 数据结构存储在内存中，也可以编写代码来调用 CPU, GPU 执行算法，从而将生活中的问题搬运到计算机中， 更加高效地解决各式各样的复杂问题。 � 读到这里，如果你感到对数据结构、算法、数组、二分查找等此类概念一知半解，那么就太好 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 // 暂存数据（常量） int b = 0; // 暂存数据（变量） Node* node = new Node(0); // 暂存数据（对象） int c = func(); // 栈帧空间（调用函数） return a + b + c; // 输出数据 } 2.3.2. 推算方法 空间复杂度的推算方法和时间复杂度总体类似，只是从统计“计算操作数量”变为统计“使用空间大小”。与 时

是一个已排序的「数组」；而从算法角度，我们可将上述查字典的一系列指令看作是「二分查找」算法。 小到烹饪一道菜、大到星际航行，几乎所有问题的解决都离不开算法。计算机的出现，使我们可以通过编程将 数据结构存储在内存中，也可以编写代码来调用 CPU, GPU 执行算法，从而将生活中的问题搬运到计算机中， 更加高效地解决各式各样的复杂问题。 � 读到这里，如果你感到对数据结构、算法、数组、二分查找等此类概念一知半解，那么就太好 通常情况下，空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。 暂存空间可分为三个部分： ‧「暂存数据」用于保存算法运行中的各种 常量、变量、对象 等。 ‧「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统每次调用函数都会在栈的顶部创建一个栈帧，函数返 回时，栈帧空间会被释放。 ‧「指令空间」用于保存编译后的程序指令，在实际统计中一般忽略不计。 Figure 2‑9. 算法使用的相关空间 // 暂存数据（常量） int b = 0; // 暂存数据（变量） Node* node = new Node(0); // 暂存数据（对象） int c = func(); // 栈帧空间（调用函数） return a + b + c; // 输出数据 } 2.3.2. 推算方法 空间复杂度的推算方法和时间复杂度总体类似，只是从统计“计算操作数量”变为统计“使用空间大小”。与 时