从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 本课涵盖：稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群：图形学、 >> 3 。 >> 2 = 位运算 >> 对负数的处理 signed 类型的 >> n 会把最高位复制 n 次。 因为补码的特性，这导致负数 >> 的结果仍是负 数。 这样就实现了和 Python 一样的始终向下取整除 法。 >> 2 = unsigned 类型的位运算 >> 不一样 而 unsigned 类型的 >> n 会不会复制最高位， 只是单纯的位移，这会导致负数的符号位单独被位 只是单纯的位移，这会导致负数的符号位单独被位 移，补码失效，造成结果不对。 unsigned 类型的 >> 会生成 shr 指令， signed 类型的 >> 会生成 sar 指令。 我们需要负方向无限延伸的稀疏数据结果，那就只 要 signed 那个就行。 >> 2 = 没有重合时可以用高效的加法：位运算 | • 如果可以保证 a 和 b 满足 a & b = 0 ， 如： • 1011000 和 0000110

multiply(Numeric *) 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 • 是完全等价的，只是个人喜好不同。 模板函数：自动推导参数类型 • 那这样需要手动写 ， 用起 来还不如重载方便了？ • 别担心， C++ 规定： • 当模板类型参数 T 作为函数参数时，则可 以省略该模板参数。自动根据调用者的参 数判断。 模板函数：特化的重载 • 有时候，一个统一的实现（比如 t 模板函数：默认参数类型 • 但是如果模板类型参数 T 没有出现在函数 的参数中，那么编译器就无法推断，就不 得不手动指定了。 • 但是，可以通过 • template • 表示调用者没有指定时， T 默认为 int 。 模板参数：整数也可以作为参数 • template • 可以声明类型 T 作为模板尖括号里的参数。除了 类型，任意整数也可以作为模板参数：

我知道可以用 accumulate 啦！但是为了引出 lambda 表达式…… 近现代： C++11 引入了 lambda 表达式 现代： C++14 的 lambda 允许用 auto 自动推断类型 当代： C++17 CTAD / compile-time argument deduction / 编 译期参数推断 当代： C++17 引入常用数值算法 未来： C++20 引入区间（ ranges 其实谷歌在其 Code Style 中也明确提出别再通过 () 调用构造函数，需要类型转换时应该 用： 1. static_cast(3.14f) 而不是 int(3.14f) 2. reinterpret_cast(0xb8000) 而不是 (void *)0xb8000 • 更加明确用的哪一种类型转换（ cast ），从而避免一些像是 static_cast(ptr) 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 0 ： 1. int, float, double 等基础类型 2. void *, Object * 等指针类型 3. 完全由这些类型组成的类 • 这些类型被称为 POD （ plain-old-data ）。 • POD 的存在是出于兼容性和性能的考虑。 <<

https://www.nvidia.cn/docs/IO/51635/NVIDIA_CUDA_Programming_Guide_1.1_chs.pdf CUDA 编译器兼容 C++17 • CUDA 的语法，基本完全兼容 C++ 。包括 C+ +17 新特性，都可以用。甚至可以把任何一个 C++ 项目的文件后缀名全部改成 .cu ，都能编 译出来。 • 这是 CUDA 的一大好处， CUDA 和 C++ 如需总的线程编号： blockDim * blockIdx + threadIdx 三维的板块和线程编号 • CUDA 也支持三维的板块和线程区间。 • 只要在三重尖括号内指定的参数改成 dim3 类型即可。 dim3 的构造函数就是接受三 个无符号整数（ unsigned int ）非常简单 。 • dim3(x, y, z) • 这样在核函数里就可以通过 threadIdx.y 获取 可以直接在核函数里调用核函数并指定参数这么方便…… 不过，这个功能同样需要开启 CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 。 第 2 章：内存管理 如何从核函数里返回数据？ • 我们试着把 kernel 的返回类型声明为 int ，试 图从 GPU 返回数据到 CPU 。 • 但发现这样做会在编译期出错，为什么？ • 刚刚说了 kernel 的调用是异步的，返回的时候 ，并不会实际让 GPU 把核函数执行完毕，必须

容器 vector 容器：构造函数 • vector 的功能是长度可变的数组，他里面的数据 存储在堆上。 • vector 是一个模板类，第一个模板参数是数组里 元素的类型。 • 例如，声明一个元素是 int 类型的动态数组 a ： • vector a; vector 容器：构造函数和 size • vector 可以在构造时指定初始长度。 • explicit vector(size_t vector 的这个显式构造函数，默认会把所有元 素都初始化为 0 （不必手动去 memset ）。 • 如果是其他自定义类，则会调用元素的默认构造 函数（例如：数字类型会初始化为 0 ， string 会初始化为空字符串，指针类型会初始化为 nullptr ） • explicit vector(size_t n); vector 容器：构造函数 • 这个显式构造函数还可以指定第二个参数，这样 等价于： • vector a = {1, 2}; • void pop_back() noexcept; vector 容器： back • 要注意的是 pop_back 函数的返回类型是 void ，也就是没有返回值，如果需要获取删除的 值，可以在 pop_back() 之前先通过 back() 获 取末尾元素的值，实现 pop 效果。 • a.back(); • 等价于：

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。 C++11 引入的时间标准库： std::chrono • 利用 C++ 强类型的特点，明确区分时间点与时间段，明确区分不同的时间单位。 • • 时间点例子： 2022 年 1 月 8 日 13 点 07 分 10 秒 • 时间段例子： 1 分 30 秒 • 时间点类型： chrono::steady_clock::time_point 等 • 时间段类型： chrono::milliseconds ， chrono::seconds ， chrono::minutes 等 • 方便的运算符重载：时间点 + 时间段 = 时间点，时间点 案例：计算花费的时间 时间段：作为 double 类型 duration_cast 可以在任意的 duration 类型之间转换 duration 表示用 T 类型表示，且时间单位是 R R 省略不写就是秒， std::milli 就是毫秒， std::micro 就是微秒 seconds 是 duration 的类型别名 milliseconds 是 duration

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互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事  MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍  MySQL MySQL 优化方式 优化方式  MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享  Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单，使用 不用 bigint ，为什么 ? 省空间啊。空间是什么 ? 空间就是效率！按 4 个字节和按 32 个字节定位一条记 录，谁快谁慢太明显了。涉及几个表做 join 时， 效果 就更明显了。更小的字段类型占用的内存就更少，占用 的磁盘空间和磁盘 I/O 也会更少，而且还会占用更少的 带宽。因此 . 在日常选择字段时必须要遵守这一规则。 应用优化 应用优化 索引建立原则（一） 索引建立原则（一） 、 、 date/tim date/tim e e 等 等 类型的字段建立索引 类型的字段建立索引  需要的时候建立联合索引，但是要注意查询 需要的时候建立联合索引，但是要注意查询 SQL SQL 语句的编写 语句的编写  谨慎建立 谨慎建立 unique unique 类型的索引（唯一索引） 类型的索引（唯一索引）  大文本字段不建立为索引，如果要对大文本字段进行检索，

parallel_for 基于迭代器区间： parallel_for_each 二维区间上的 for 循环： blocked_range2d 三维区间上的 for 循环： blocked_range3d 所有区间类型 第 2 章：缩并与扫描 缩并（ reduce ） 1 个线程，依次处理 8 个元素的缩并，花了 7 秒 用电量： 1*7=7 度电 总用时： 1*7=7 秒 结论：串行缩并的时间复杂度为 O(n) 是元素个数 改进的并行缩并（ GPU ） • 刚才那种方式对 c 比较大的情况不友好， 最后一个串行的 for 还是会消耗很多时间 。 • 因此可以用递归的模式，每次只使数据缩 小一半，这样基本每次都可以看做并行的 for ，只需 log2(n) 次并行 for 即可完成 缩并。 • 这种常用于核心数量很多，比如 GPU 上 的缩并。 结论：改进后的并行缩并的时间复杂度为 O(logn) begin 和 end 也会返回 tbb::concurrent_vector 的迭代 器类型。 • 第一个 tbb::blocked_range 尖括号里的类 型可以省略是因为 C++17 的 CTAD 特 性。第二个则是用了 decltype 自动推导 ，也可以 (auto r) ，这里写具体类型仅为 教学目的。 TBB 中其他并发容器 第 7 章：并行筛选 筛选（ filter

算法相关知识 • 抽象数据类型 • 时空复杂度 • 复杂度计算 • 基本数据结构复杂度 抽象数据类型 什么是抽象数据类型？ 为什么需要抽象数据类型？ 时空复杂度 • 时间复杂度更被看重 • 时间和空间复杂度不是对立的，可以协同 时间和空间复杂度 复杂度计算 • 大Ｏ标记法（数量级近似） • 用 AI 来估计 算步骤、算存储 Rust 基本数据结构复杂度 线性数据结构

https://github.com/zenustech/zeno/tree/zeno2 • Zeno 1.0 所在的分支： https://github.com/zenustech/zeno/ Zeno 中的基本类型 • IObject 一切对象的公共基类。 • 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 IObject * 存储的指针在 delete 时只 会释放 IObject 里的成员，而不会释放 CatObject 里的成员 string 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 IOBJECT_DEFINE_CLONE ，其内容是 clone 的实现。这里我们用 std::decay_t 快速获取了 this 指针所指向的类型，也就是当前所在类的类型 。 • 宏的缺点是他不遵守命名空间的规则，宏的名 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++