. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 12. 附录 180 12.1. 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 12.2. 一起参与创作 . 若时间允许，强烈建议对照着代码自己敲一遍。相比于读代码，写代码的过程往往能带来新的收获。 0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。参照附录教程，如果已有可直接跳过。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo ，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 运行时间更短；但换到另一台配置不同的计算机中，可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 12. 附录 190 12.1. 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 12.2. 一起参与创作 . 若时间允许，强烈建议对照着代码自己敲一遍。相比于读代码，写代码的过程往往能带来新的收获。 0. 写在前面 hello‑algo.com 5 Figure 0‑4. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。参照附录教程，如果已有可直接跳过。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过命令行来克隆代码仓。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo ，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 运行时间更短；但换到另一台配置不同的计算机中，可能会得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上展开测试，而这是不现实的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 16. 附录 335 16.1. 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335 16.2. 一起参与创作 . . 如果学习时间有限，建议你至少通读并运行所有代码。如果时间充裕，建议参照代码自行敲一遍。与仅阅读 代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。 Figure 0‑3. 运行代码示例 第一步：安装本地编程环境。请参照附录教程进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo 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 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种 机器上进行测试，而这是不现实的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360 第 16 章 附录 362 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 16.2 一起参与创作 . . . 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github ，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 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362 第 16 章 附录 364 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 16.2 一起参与创作 . . . 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github ，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 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要在各种机 器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366 第 16 章 附录 368 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 16.2 一起参与创作 . . . 时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录教程进行安装，如果已安装则可跳过此步骤。 第二步：下载代码仓。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库。 git clone https://github.com/krahets/hello-algo ，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 B 短；但在另一台配置不同的计算机中，我们可能得到相反的测试结果。这意味着我们需要 在各种机器上进行测试，统计平均效率，而这是不现实的。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360 第 16 章 附录 362 16.1 编程环境安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 16.2 一起参与创作 . . . 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 6 图 0‑3 运行代码示例 运行代码的前置工作主要分为三步。 第一步：安装本地编程环境。请参照附录所示的教程进行安装，如果已安装，则可跳过此步骤。 第二步：克隆或下载代码仓库。前往 GitHub 仓库。如果已经安装 Git ，可以通过以下命令克隆本仓库： git clone https://github ，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 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机

示意： 00 | ABCDE | 00 • cudaAddressModeWrap ：重叠模式（循环） • 示意： DE | ABCDE | AB • cudaAddressModeMirror ：镜像模式 • 示意： BA | ABCDE | ED CUDA 纹理对象：封装 • 其中 cudaTextureFilterMode 表示采样的坐标不是整数 时要如何在周围 8 个值之间插值，有以下几种选择： 改进褪色：不是褪色 density ，而是褪色 temperature 改进褪色：不是褪色 density ，而是褪色 temperature 改进褪色：不是单纯地乘以 decayRate ，还和周围环境温度求平均值 改进温度：高温气体往上浮（作为外力来看待） 结果：更像火焰了 改进颜色场：让 clr 作为尘埃密度，密度越高越有向下坠落的趋势 问题：上面的尘埃无止境的飘下来 解决：纹理对象指定为

子不欺暗室」。没有人知道我们私下的行为，只有我们自己心知肚明。《深入 浅出MFC》2/e 虽免费供大家阅读，但此种作法实非长久之计。为计久长，我 们应该尊重作家、尊重智财，以良好（至少不差）的环境培养有实力的优秀技 术作家，如此才有源源不断的好书可看。 我的近况，我的作品，我的计划，各位可从前述两个网址获得。欢迎各位写信 给我（jjhou@ccca.nctu.edu.tw）。虽然不一定能够每封来函都回复，但是我乐于 tw 侯先生,您好，我是屏科大的学生，想要用MFC 写一个可以新增、修改、删除资料等动作的 程序，日前老师借了我您的书深入浅出MFC 第二版，我读了很快乐，对于Visual C++ 的 IDE 环境更为了解，对于MFC 整个架构，有了比较明朗的感觉。 大陆Mike Dong 尊敬的侯俊杰先生：我叫董旬。我对C/C++ 非常有兴趣。畅读了您写的书《深入浅出 、香港、中国大陆、美 国...），也是另一种安慰。在BBS 及Internet News 看到各界对此书的评介，以及对此书内容 的探讨，亦让我感到十分欣喜。 3 这本书（第二版）所使用的开发环境是Visual C++ 5.0 & MFC 4.21。就在第五刷即将印行的 今天，Visual C++ 6.0 也已问世；其中的programming 关键，也就是MFC，在主干上没有什 么变化，因此我不打算为了Visual

这个目标，即安 装 -D 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build 比较蠢，他只会找当前 exe 所在目 录，然后查找 PATH ，找不到就报错。而你的 dll 在其他目录，因此 Windows 会找不到 dll 。 • 解决 1 ：把 dll 所在位置加到你的 PATH 环境变量里去，一劳永逸。 • 解决 2 ：把这个 dll ，以及这个 dll 所依赖的其他 dll ，全部拷贝到和 exe 文件同一目录 下。 手动拷贝 dll 好麻烦，能不能让 CMake 把 dll Qt5Config.cmake ，更有针对性。 • 第三种 ( 推荐 ) ，直接在命令行通过 -DQt5_DIR=”xxx” 指定，这样不用修改 CMakeLists.txt 。 • 第四种，还可以通过设置环境变量 Qt5_DIR 也是可以的，就是对 Windows 用户比较困 难。 不指定 REQUIRED ，找不到时不报错，只会设置 TBB_FOUND 为 FALSE 如果没有 REQUIRED