（包括如厕 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 net>： 先读一点SDK 著作，再读深入浅出MFC，就够了。 剩下就多看MSDN 吧。 我是一个刚学VC 不久的人，想写Windows 程序，却发现一大堆看不懂的函数或类别。 查help，都是英文，难懂其中意思。请问一下有没有关于这方面的函数用法及意义的书 籍呢? 有没有这方面的初学书籍。我逛了几间书店，是有买几本MFC 书籍，不过还是 看不懂。 "apexsoft" ：如果要说书的话，侯俊杰先生翻译的深入Visual C++ 和他所写的深入浅出MFC 两本应该是够用了。不然就再加上一本SDK 书籍， 这样子应该是可以打个基础了。 CCA.bbs@cis.nctu.edu.tw：函数名称可以查help，重要的是C++ 的观念。另外就是要了 解MFC 里的Document/View/Frame，以及Dynamic Creation, Message mapping 等等。 深入浅出MFC

0. 写在前面 hello‑algo.com 4 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容 注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.3. 在动画图解中高效学习 视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易理解。在本书中，知识重难点会主要以动画、图 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int n) { int a = 1; // +1 a = a } ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic upper bound」。 我们要推算时间复杂度，本质上是在计算「操作数量函数 ?(?) 」的渐近上界。下面我们先来看看函数渐近上 界的数学定义。

0. 写在前面 hello‑algo.com 4 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容 注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.3. 在动画图解中高效学习 视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易理解。在本书中，知识重难点会主要以动画、图 的。对于以上情况，我们很难仅凭时间复杂度来判定算法效率高低。然而，即使存在这些问题，复杂度分 析仍然是评判算法效率的最有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法「计算操作数量」为 ?(?) ，其是一个关于输入数据大小 ? 的函数。例如，以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int n) { int a = 1; // +1 a = a } ?(?) 是个一次函数，说明时间增长趋势是线性的，因此易得时间复杂度是线性阶。 我们将线性阶的时间复杂度记为 ?(?) ，这个数学符号被称为「大 ? 记号 Big‑? Notation」，代表函数 ?(?) 的「渐近上界 asymptotic upper bound」。 我们要推算时间复杂度，本质上是在计算「操作数量函数 ?(?) 」的渐近上界。下面我们先来看看函数渐近上 界的数学定义。

Python 为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2. 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，因此更易于理解。在本书中，重点和难点知识 置；完成后最左 3 张扑克已经有序。 4. 不断循环以上操作，直至所有扑克牌都有序后终止。 以上整理扑克牌的方法本质上就是「插入排序」算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排 序库函数中都存在插入排序的身影。 Figure 1‑2. 扑克排序步骤 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给收银员付了 100 元，则收银员需要给我们找 31 元。他会很自然地完成以下思考： 明显优于算法 C 。在这些情况下， 我们很难仅凭时间复杂度判断算法效率高低。当然，尽管存在上述问题，复杂度分析仍然是评判算法效率最 有效且常用的方法。 2.2.3. 函数渐近上界 设算法的计算操作数量是一个关于输入数据大小 ? 的函数，记为 ?(?) ，则以下算法的操作数量为 ?(?) = 3 + 2? void algorithm(int n) { int a = 1; // +1 a =

本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某段 代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?

Python 为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文 ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某 段代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合在预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?

Python 为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都存在插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 iteration」是一种重复执行某个任务的控制结构。在迭代中，程序会在满足一定的条件下重复执行某 段代码，直到这个条件不再满足。 1. for 循环 for 循环是最常见的迭代形式之一，适合预先知道迭代次数时使用。 以下函数基于 for 循环实现了求和 1 + 2 + ⋯ + ? ，求和结果使用变量 res 记录。需要注意的是，Python 中 range(a, b) 对应的区间是“左闭右开”的，对应的遍历范围为 ?

本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 5 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 ，每一轮将一张扑克牌从无序部分插入至有序部分，直至所有扑克牌都有序。 图 1‑2 扑克排序步骤 上述整理扑克牌的方法本质上是“插入排序”算法，它在处理小型数据集时非常高效。许多编程语言的排序 库函数中都有插入排序的身影。 例三：货币找零。假设我们在超市购买了 69 元的商品，给了收银员 100 元，则收银员需要找我们 31 元。他 会很自然地完成如图 1‑3 所示的思考。 1. 可选项是比 问 题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序 函数： ‧ 如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺 畅、性能不错，看上去并没有什么问题。 ‧ 但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 ?(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以

，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 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 zhihu.com/p/350068132 未来： C++20 引入模块（ module ） https://zhuanlan.zhihu.com/p/350136757 未来： C++20 允许函数参数为自动推断（ auto ） 未来： C++20 引入协程（ coroutine ）和生成器（ generator ） 未来： C++20 标准库加入 format 支持 跑远了！ • 鉴于 这种情况出现时，就意味着你需要把成员变量的读写封装为成员函数 不变性：请勿滥用封装 • 仅当出现“修改一个成员时，其他也成员要 被修改，否则出错”的现象时，才需要 getter/setter 封装。 • 各个成员之间相互正交，比如数学矢量类 Vec3 ，就没必要去搞封装，只会让程序员 变得痛苦，同时还有一定性能损失：特别 是如果 getter/setter 函数分离了声明和定 义，实现在另一个文件时！

INode 一切节点的公共基类。 多态的经典案例 • IObject 具有一个 eatFood 纯虚函数，而 CatObject 和 DogObject 继承自 IObject ，他 们实现了 eatFood 这个虚函数，实现了多态。 • 注意这里解构函数（ ~IObject ）也需要是虚函数 ，否则以 IObject * 存储的指针在 delete 时只 会释放 IObject 里的成员，而不会释放 m_catFood 。所以 这里的解构函数也是多态的，他根据类型的不同 调用不同派生类的解构函数。 多态用于设计模式之“模板模式” • 这样之后如果有一个任务是要基于 eatFood 做文章，比如要重复 eatFood 两遍。 • 就可以封装到一个函数 eatTwice 里，这个函数只需接受他们共同的基类 IObject 作为参数，然后调 用 eatFood 这个虚函数来做事（而不是直接操作具体的猫和狗本身）。 dont-repeat-yourself ）， 也让函数的作者不必去关注点从猫和狗的其他具体细节，只需把握住他们统一具有的“吃”这个接口。 小知识： shared_ptr 如何深拷贝？ 浅拷贝： 深拷贝： 思考：能不能把拷贝构造函数也作为虚函数？ • 现在我们的需求有变，不是去对同一个对象调用两次 eatTwice ，而是先把对象复制一份 拷贝，然后对对象本身和他的拷贝都调用一次 eatFood 虚函数。 • 代码如下