函子 functor 与 lambda 表达式知多少 6. 通过实战案例来学习 STL 算法库 7. C++ 标准输入输出流 & 字符串格式化 8. traits 技术，用户自定义迭代器与算法 9. allocator ，内存管理与对象生命周期 ASCII 码 第 1 章 计算机如何表达字符 https://zh.wikipedia.org/wiki/ASCII 计算机如何表达字符 个字符的效果，而不用实际修改数组本身（更高效）。 C 语言转义符 • 常见的转义符： • ‘\n’ 换行符：另起一行（光标移到下一行行首） • ‘\r’ 回车符：光标移到行首（覆盖原来的字符） • ‘\t’ 缩进符：光标横坐标对齐到 8 的整数倍 • ‘\b’ 退格符：光标左移，删除上个字符 • ‘\\’ 反斜杠：表示这个是真的 \ ，不是转义符 • ‘\”’ 双引号：在字符串常量中使用，防止歧义 • ‘\’’ 单引号：在字符常量中使用，防止歧义 就是整数 0 。 C 语言转义符 • 常见的转义符： • ‘\n’ 换行符：另起一行（光标移到下一行行首） • ‘\r’ 回车符：光标移到行首（覆盖原来的字符） • ‘\t’ 缩进符：光标横坐标对齐到 8 的整数倍 • ‘\b’ 退格符：光标左移，删除上个字符 • ‘\\’ 反斜杠：表示这个是真的 \ ，不是转义符 • ‘\”’ 双引号：在字符串常量中使用，防止歧义 • ‘\’’ 单引号：在字符常量中使用，防止歧义

参数指定要访问元素的坐标 ，要注意 x 必须乘以 sizeof( 元素类型 ) ，否则出错。 • 这里用了访问者模式（ Accessor ， GPU 编程常用）。 原来的 CudaSurface 管理资源，禁止拷贝。然后单独 弄一个访问者类 CudaSurfaceAccessor ，不管理资源 ，仅仅是指向资源的一个弱引用，可以随意拷贝。并把 读写访问的方法（ surf3Dread ）定义在访问者类。 CUDA 表面对象：封装 • 此外，表面对象还支持自动判断 x,y,z 坐标是否越界 ， surf3Dread/write 的最后一个参数，用于指定出现 越界时要采取的行动： • cudaBoundaryModeTrap ：一旦越界就奔溃。 • cudaBoundaryModeClamp ：越界则把 xyz 坐标钳 制（ clamp ）到原本的数组大小范围内，比如把 - 100 钳制到 表面对象访问数组是可读可写的。纹理对象也可以访问 数组，不过是只读的。好处是他可以通过浮点坐标来访 问，且提供了线性滤波的能力。 • 在核函数中可以通过 tex3D 来读取纹理中的值。 • 之所以纹理是因为 GPU 一开始是渲染图形的专用硬件 ，会用到一些贴图等，这就是二维的纹理。 • 当输入的浮点坐标不是整数时，由 GPU 硬件提供双线 性插值（ bilerp ），比手写的高效许多。

包装一下枚举的过程 改用 map 来存储 分离 read/write/create 三种访问模式 foreach 直接给出当前坐标指向的值 改用 unordered_map 来存储 unordered_map 手动 read(i, j) 也一样速度 索性把坐标和值打包成 tuple ，存储在 vector 按行压缩（ Compressed Row Storage ） http://www 前提，稍后详细 讨论。 在 16x16 分块的基础上，只用一个 bit 存储 图片解释稀疏的好处 传统稠密二维数组 无边界稀疏分块哈希表 有了无边界的稀疏网格，再也不用担心二维数组要分配多大了。 坐标可以无限延伸，甚至可以是负数！比如 (-1,2) 等…… 他会自动在写入时分配 16x16 的子网格，称之为叶节点 (leaf node) ，而这里的 unordered_map 就是充当根节点 (root 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点，减轻哈希表的压 力，同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化， CPU 自动预取之类的。 第 2 章：位运算 稀疏的好处：坐标可以是负数 这样即使坐标为负数，或者可以是任意大的坐标，都不会产生越界错误。 但是分块存储时负数却导致出错了 为什么 segf 了？ 按理说不会越界才对？ C 语言 % 的特色：负数 • 7 % 4 = 3 • -7

，因此能很方便地重用 C++ 现有的任何代码库 ，引用 C++ 头文件等。 • host 代码和 device 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>>>() 完成队列的所有任务后再返回。从而 能够在 main 退出前等到 kernel 在 GPU 上执行完。 定义在 GPU 上的设备函数 • __global__ 用于定义核函数，他在 GPU 上执行，从 CPU 端通过三重尖括号语法调 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 __noinline__ 来禁止内联优化。 定义在 CPU 上的主机函数 • __device__ 将函数定义在 GPU 上，而 __host__ 则相反，将函数定义在 CPU 上。 定义在 CPU 上的主机函数 • CUDA 完全兼容 C++ ，因此任何函数如 果没有指明修饰符，则默认就是 __host__ ，即 CPU 上的函数。 同时定义在 CPU 和 GPU 上 • 通过

y)=mdec(t) 为参数方程，可以生成一 条分形（自相似）的 Z 字型曲线。该曲线的有一个性质，上面两个 (x,y) 坐标相近的点，他们的 t 也相近（大概率）。 • 意义：可以用一维的 t 遍历二维的网格，然后用 mdec(t) 求出要访问 元素的 (x,y) 坐标，这样可以保证的数据在时间 t 上是接近的，同时二 维空间上 (x,y) 也是接近的，有利于访存局域性。 • 莫顿码还可用于构建八叉树、 find_package 后面不加 REQUIRED ，这样找不到就不会报错。 • 然后用 TARGET TBB::tbb 判断是否找到了 tbb ， 如果没找到抛出警告，但是不影响使用。如果找到就 链接上，并定义宏 WITH_TBB 让源文件判断。 • 然后在 .cpp 文件里写 #ifdef WITH_TBB 包围住需 要用到 tbb 的部分，这样即使没有 tbb 的同学也能 正常编译其他没有 tbb

• 然而队列的实现较复杂且需要同步机制，还是有一 定的 overhead ，因此另一种神奇的解法是： • 我们仍是分配 4 个线程，但还是把图像切分为 16 份。然后规定每一份按照 xy 轴坐标位置编号，比 如 (1,3) 等。 • 把 (x,y) 那一份，分配给 (x + y * 3) % 4 号线程。 这样总体来看每个线程分到的块的位置是随机的， 从而由于正太分布数量越大方差越小的特点，每个

：离不开构造函数 • 如题，那么如何定义构造函数呢？ BV1h64y197Fd 自定义构造函数：无参数 自定义构造函数：无参数（使用初始化表达式） 为什么需要初始化表达式？ 1. 假如类成员为 const 和引用 2. 假如类成员没有无参构造函数 3. 避免重复初始化，更高效 自定义构造函数：多个参数 自定义构造函数：单个参数 自定义构造函数：单个参数（陷阱） 自定义构造函数：单个参数（避免陷阱） static_cast(ptr) 的错误 。 • 虽然作者也经常会忍不住在 zeno 中用 编译器默认生成的构造函数：无参数（小心 POD 陷阱！） • 除了我们自定义的构造函数外，编译器还会自动生成一些构造函数。 • 当一个类没有定义任何构造函数，且所有成员都有无参构造函数时，编译器会自动生成一 个无参构造函数 Pig() ，他会调用每个成员的无参构造函数。 • 但是请注意，这些类型不会被初始化为 m_weight 已默 认初始化为 0 ！ 编译器默认生成的构造函数：无参数（类成员初始化很方便） • 类成员的 {} 中还可以有多个参数，甚至能用 = 。 • 除了不能用 () 之外，和函数局部变量的定义方式 基本等价。 • 顺便一提： • int x{}; • void *p{}; • 与 • int x{0}; • void *p{nullptr}; • 等价，都会零初始化。但是你不写那个空括号就会

，其中 multiply(int) 作为虚函数。然后定义： Numeric *twice(Numeric *t) { return t->multiply(2); } 且不说这样的性能问题，你忍得住寂寞去重复定义好 几个，然后每个运算符都要声明一个纯虚函数吗？ 而且， Float 的乘法应该是 multiply(float) ，你也去 定义好几个重载吗？定义为 multiply(Numeric *) 的话 的话 依然会违背你们的开 - 闭原则：比如 3.14f * 3 ，两 端是不同的类型，怎么处理所有可能类型的排列组合 ？ 不如放弃类和方法的概念，欣然接受全局函数和重载 。 模板函数：定义 • 使用 template • 其中 T 可以变成任意类型。 • 调用时 twice 即可将 T 替换为 int 。 • 注意有的教材上写做： • template • 来声明一个整数 N 作为模板参数。 • 不过模板参数只支持整数类型（包括 enum ）。 • 浮点类型、指针类型，不能声明为模板参数。自 定义类型也不可以，比如： • template // 错误！ 模板参数：多个模板参数 • int N 和 class T 可以一起使用。 • 你只需要指定其中一部分参数即可，会自

（这是游戏引擎中很常见的用法）。 正确解法：额外定义一个 clone 作为纯虚函数，然后让猫和狗分别实现他 clone 的调用 • 这样一来，我们通用的 eatTwice 函数里 只需调用 obj->clone() ，就等价于调用了 相应的猫或是狗的 make_shared(*obj) ，这就实现了拷 贝的多态。 如何批量定义 clone 函数？ • 可以定义一个宏 IOBJECT_DEFINE_CLONE 字是全局可见的，不符合 C++ 的高大尚封装思 想。 • 宏： IOBJECT_DEFINE_CLONE • 高大尚 C++ 封装： zeno::IObject::clone() 如何批量定义 clone 函数？ • 另一种方法是定义一个 IObjectClone 模板 类。其模板参数是他的派生类 Derived 。 • 然后在这个 IObjectClone 里实现 clone 即可。那为什么需要派生类作为模板参数 • 1. 虚函数是运行时确定的，有一定的性能损失。 • 2. 拷贝构造函数无法作为虚函数。 • 这就构成了 CRTP 的两大常见用法： • 1. 更高性能地实现多态。 • 2. 伺候一些无法定义为虚函数的函数，比如拷贝构造，拷贝赋值等。 • https://www.jianshu.com/p/ec8a01cba496 CRTP 的一个注意点：如果派生类是模板类 • 如果派生类 Derived

se • ↑ 设置构建模式为发布模式（开启全部优化） • cmake -B build ← 第二次配置时没有 -D 参数，但是之前的 -D 设置的变量都会被保留 • （此时缓存里仍有你之前定义的 CMAKE_BUILD_TYPE 和 CMAKE_INSTALL_PREFIX ） -G 选项：指定要用的生成器 • 众所周知， CMake 是一个跨平台的构建系统，可以从 CMakeLists Release: `-O3 -DNDEBUG` 3. MinSizeRel: `-Os -DNDEBUG` 4. RelWithDebInfo: `-O2 -g -DNDEBUG` • 此外，注意定义了 NDEBUG 宏会使 assert 被去除掉。 小技巧：设定一个变量的默认值 如何让 CMAKE_BUILD_TYPE 在用户没有指定的时候为 Release ，指 定的时候保持用户指定的值不变呢。 OL=ON 来让他全部生成为动态库。稍后会详解命令行传递变量的规则。 小技巧：设定一个变量的默认值 要让 BUILD_SHARED_LIBS 默认为 ON ，可以用下图这个方法： 如果该变量没有定义，则设为 ON ，否则保持用户指定的值不变。 这样当用户没有指定 BUILD_SHARED_LIBS 这个变量时，会默认变成 ON 。 也就是说除非用户指定了 -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=OFF