performance, we typically think about the function logic. We’ll see that a well designed function API can have an even larger impact.How will we compare performance? ● Benchmarks at this low level are advance(RandIter& iter, Diff n, random_access_iterator_tag) { iter += n; } ● Access token to make some API available only inside the library (like the default “package private” access modifier in Java) Empty

the important data structures and concepts? Prior work in the GraphBLAS community, C API Overview of our draft C++ API How might this interoperate with standard C++, graph library proposal? 4[DISTRIBUTION the important data structures and concepts? Prior work in the GraphBLAS community, C API Overview of our draft C++ API How might this interoperate with standard C++, graph library proposal? 5[DISTRIBUTION the important data structures and concepts? Prior work in the GraphBLAS community, C API Overview of our draft C++ API How might this interoperate with standard C++, graph library proposal? 6[DISTRIBUTION

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。

‧“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间 增长的“快慢”。 复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 29 2.3.1 统计时间增长趋势 时

复杂度分析克服了实际测试方法的弊端，体现在以下几个方面。 第 2 章 复杂度分析 www.hello‑algo.com 19 ‧ 它无需实际运行代码，更加绿色节能。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效 确定运行平台，包括硬件配置、编程语言、系统环境等，这些因素都会影响代码的运行效率。 2. 评估各种计算操作所需的运行时间，例如加法操作 + 需要 1 ns ，乘法操作 * 需要 10 ns ，打印操作 print() 需要 5 ns 等。 3. 统计代码中所有的计算操作，并将所有操作的执行时间求和，从而得到运行时间。 例如在以下代码中，输入数据大小为 ? ： // 在某运行平台下 void (6? + 12) ns ： 1 + 1 + 10 + (1 + 5) × ? = 6? + 12 但实际上，统计算法的运行时间既不合理也不现实。首先，我们不希望将预估时间和运行平台绑定，因为算 法需要在各种不同的平台上运行。其次，我们很难获知每种操作的运行时间，这给预估过程带来了极大的难 度。 2.3.1 统计时间增长趋势 时间复杂度分析统计的不是算法运行时间，而是算法运行时间随着数据量变大时的增长趋势。

位。 Windows 认为 long 不论 32 位系统还是 64 位系统都一样应该为 32 位，认为这样安全。 因此我们在编写 C 语言程序时，应该避免使用 long 类型，他会导致你的程序难以跨平台。 除了 long 之外的其他类型则没有区别，可以放心使用。 无符号整数： unsigned 修饰 有符号版本 无符号版本 char unsigned char short unsigned typedef int int32_t; • typedef long long int64_t; • 这样不论操作系统对类型的定义如何混乱，这些标准化的类型都是确定的大小。 • 这就避免了跨平台的麻烦，而且直接他们在类型名字中直接写明了类型的大小，更直观。 标准化的类型： stdint.h • 除了有符号的 int32_t 系列外，也提供了无符号 uint32_t 系列： • typedef • 而 32 位平台上的指针是 32 位， 64 位平台上的指针是 64 位。 • 所以是不是需要根据当前平台来判断要使用哪一种代码了？ • 不需要，可以用自动随系统位数变化的 intptr_t 和 uintptr_t ！ • intptr_t 在 32 位平台上等价于 int32_t ；在 64 位平台上等价于 int64_t • uintptr_t 在 32 位平台上等价于 uint32_t

C++ 中的编程范式。 现代 C++ 还为自身的标准库增加了非常多的工具和方法，诸如在语言自身标准的层面上制定了 std::thread，从而支持了并发编程，在不同平台上不再依赖于系统底层的 API，实现了语言层面的跨 平台支持；std::regex 提供了完整的正则表达式支持等等。C++98 已经被实践证明了是一种非常成功 的『范型』，而现代 C++ 的出现，则进一步推动这种范型，让 C++ 比较交换原语（Compare-and-swap primitive）， 它有一个更弱的版本，即 compare_exchange_weak，它允许即便交换成功，也仍然返回 false 失败。其原因是因为在某些平台上虚假故障导致的，具体而言，当 CPU 进行上下文切换时，另 一线程加载同一地址产生的不一致。除此之外，compare_exchange_strong 的性能可能稍差于 compare_exch 这几种类型。 9.4 内存对齐 C++ 11 引入了两个新的关键字 alignof 和 alignas 来支持对内存对齐进行控制。alignof 关键字 能够获得一个与平台相关的 std::size_t 类型的值，用于查询该平台的对齐方式。当然我们有时候并不 满足于此，甚至希望自定定义结构的对齐方式，同样，C++ 11 还引入了 alignas 来重新修饰某个结构 的对齐方式。我们来看两个例子：

线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 温馨提示： 1. 会用到第二讲（ RAII 与智能指针）里的知识 2. 课件中一部分代码是基于 t0 + 3; // 当前时间的三秒后 • usleep(3000000); // 让程序休眠 3000000 微秒，也就是 3 秒 • C 语言原始的 API ，没有类型区分，导致很容易弄错单位，混淆时间点和时间段。 • 比如 t0 * 3 ，乘法对时间点而言根本是个无意义的计算，然而 C 语言把他们看做一样的 long 类型，从而容易让程序员犯错。 milliseconds 是 duration 的类型别名 这里我们创建了 double_ms 作为 duration 的别名 跨平台的 sleep ： std::this_thread::sleep_for • 可以用 std::this_thread::sleep_for 替代 Unix 类操作系统专有的的 usleep

框架十分了解，但在编程过程中仍然 感到生疏，主要是函数的运用和函数的参数十分复杂。我对WINDOWS SDK 编程较少，是 否应该要熟悉WINDOWS API 函数后，结合MFC 框架编程？ 侯俊杰回复：的确如此。MFC 其实就是把Windows API 做了一层薄薄包装，包装于各个设 计良好的classes 而已。所以，掌握了MFC framework 架构组织之后，接下来在programming 與 MFC / 327 縱覽 MFC / 329 General Purpose classes / 330 Windows API classes / 333 深入淺出 MFC 18 Application framework classes / 334 High level 虽然许多名词已经耳熟能详，我想我还是有必要把它们界定一下： API - Application Programming Interface。系统开放出来，给程序员使用的接口，就是 API。一般人的观念中API 是指像C 函数那样的东西，不尽然！DOS 的中断向量 （interrupt vector）也可以说是一种API，OLE Interface（以C++ 类别的形式呈现）也可 以说是一种API。不是有人这么说吗：MFC 势将成为Windows