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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 13 C++ STL 容器全解之 vector

    不妨改用首地址指针和尾地址指针如何? • print(char const *begptr, size_t endptr); • 注意看,我们在 print 里也不是用数组下 标去迭代,而是用指针作为迭代变量了。 迭代器模式:首指针+尾指针 • 改用首地址指针和尾地址指针以后,要特 别注意一点:尾地址指针实际上是指向末 尾元素再往后后一个元素的指针! • 也就是说尾地址指针所指向的地方是无效 也就是说尾地址指针所指向的地方是无效 的内存 a + a.size() ,尾地址指针减 1 才 是真正的末尾元素指针 a + a.size() - 1 。 • 为什么要这样设计?因为如果用 a + a.size() - 1 也就是 &a.back() 作为尾地址 指针,将无法表示数组长度为 0 的情况。 迭代器模式:为什么尾指针要往后移动一格? • 而让尾地址指针往后移动一格的设计,使 得数组长度为 0 就是 for 循环里也很容易写,判断是否继续循环 的条件为 ptr != endptr 就行了。 迭代器模式:首指针+尾指针 • 还可以让首指针和尾指针声明为模板参数 ,这样不论指针是什么类型,都可以使用 print 这个模板函数来打印。 迭代器模式:首指针+尾指针 • 首指针和尾指针的组合的确能胜任 vector 这种连续数组,但是对于 list 这种不连续 的内存的容器就没辙了。
    0 码力 | 90 页 | 4.93 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    中的函数需要相互引用时,不需要关心定义的顺序。 编译前替换 编译前替换 头文件进阶 - 递归地使用头文件 • 在 C++ 中常常用到很多的类,和函数一样,类的声明也会被放到头文件中。 • 有时候我们的函数声明需要使用到某些类,就需要用到声明了该类的头文件,像这样递归 地 #include 即可: 预处理后变成: 头文件进阶 - 递归地使用头文件(续) • 但是这样造成一个问题,就是如果多个头文件都引用了 解决方案:在头文件前面加上一行: #pragma once • 这样当预处理器第二次读到同一个文件时,就会自动跳过 • 通常头文件都不想被重复导入,因此建议在每个头文件前加上这句话 头文件进阶 - 递归地使用头文件(再续) (自动跳过) CMake 中的子模块 • 复杂的工程中,我们需要划分子模块,通常一个库一个目录,比如: • 这里我们把 hellolib 库的东西移到 hellolib
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程

    int> = false • 更多这类模板请搜索 c++ type traits 。 lambda 用途举例:立即求值 再也不需要烦人的 flag 变量 lambda 用途举例:局部实现递归 搜索关键字:匿名递归 恭喜!你已经基本学废了 lambda 表达式! • 总结: 1. lambda 作为参数:用 template 然后 Func const & 做类型。
    0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅

    ,工作复杂度为 O(n) ,其中 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 t2 的队列 里取出任务,以免 t1 闲置浪费时间。 • 因此内部 for 循环有可能“窃取”到另一个 外部 for 循环的任务,从而导致 mutex 被重复上锁。 解决 1 :用标准库的递归锁 std::recursive_mutex 解决 2 :创建另一个任务域,这样不同域之间就不会窃取工作 解决 3 :同一个任务域,但用 isolate 隔离,禁止其内部的工作被窃取 (推荐)
    0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    通过模板函数包装一下 使用板块局部数组(共享内存)来加速数组求和 这就是胡渊鸣所说的 BLS ( block-local storage ) 进一步,当数组非常大,缩减后的数组可以继续递归地用 GPU 求和 • 这是第六课说过的方法。递归地缩并,时间复杂度是 O(logn) 。 • 同样是缩并到一定小的程度开始就切断 (cutoff) ,开始用 CPU 串行求和。 https://developer.download
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串

    c_str() 保证返回的是以 0 结尾的字符串首地址指针,总长度为 s.size() + 1 。 • s.data() 只保证返回长度为 s.size() 的连续内存的首地址指针,不保证 0 结 尾。 • 把 C++ 的 string 作为参数传入像 printf 这种 C 语言函数时,需要用 s.c_str() 。 • 如果只是在 C++ 函数之间传参数,直接用 string 或 string *ptr, size_t len); • 这样好麻烦,明明是一个字符串,却要传两个参数进去!能不能简化? • C 语言认为:假定字符串中的字符不可能出现 ‘ \0’ ,那么可以用 ‘ \0’ 作为结 尾的标记符,这就是当年最流行的 0 结尾字符串( null-terminated string ) 方案。 0 结尾字符串的缺点 • 1. 字符串本身不能含有 ‘ \0’ • 例如: {‘h’, ‘e’
    0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前
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  • ppt文档 Rust 异步并发框架在移动端的应用 - 陈明煜

    Fusion of IO/CPU intensive IO & CPU 融合 Fusion of IO/CPU intensive 南向调度融合:异步并行迭代器  将数据容器内的数据进行递归二分,对左 半和右半分别生成一个异步任务。最终对 单个数据执行用户业务逻辑 IO & CPU 融合 南向调度融合  IO & CPU 通过设置不同优先级,进 入不同线程池调度  线程池根据负载监控(任务平均等待
    0 码力 | 25 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践

    的指针才能调用 Derived 的拷贝 构造函数 Derived(Derived const &) 。 CRTP (Curiously Recurring Template Pattern / 奇异递归模板模 式 ) • 形如 struct Derived : Base {}; • 基类模板参数包含派生类型的,这种就是传说中的 CRTP 。包含派生类型是为了能调用派 生类的
    0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前
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