会自动给其中的 元素从小到大排序，而 vector 会保持插入时的顺序。 • 区别 2 ： set 会把重复的元素 去除，只保留一个，即去重。 • 区别 3 ： vector 中的元素在内 存中是连续的，可以高效地按 索引随机访问， set 则不行。 • 区别 4 ： set 中的元素可以高 效地按值查找，而 vector 则 低效。 set 的排序： string 会按“字典序”来排 会按“字典序”来排 • set 会从小到大排序，对 int 来 说就是数值的大小比较。那么对 字符串类型 string 要怎么排序 呢？ • 其实 string 类定义了运算符重 载 < ，他会按字典序比较两个 字符串。所谓字典序就是优先比 较两者第一个字符（按 ASCII 码比较），如果相等则继续比较 下一个，不相等则直接以这个比 较的结果返回。如果比到末尾都 相等且字符串长度一样，则视为 相等。 警告：千万别用 set 做字符串集合。 这样只会按字符串指针的地址去判断相等， 而不是所指向字符串的内容。 set 的排序：自定义排序函数 • set 作为模板类，其实有两 个模板参数： set • 第一个 T 是容器内元素的类 型，例如 int 或 string 等。 • 第二个 CompT 定义了你想 要的比较函子， set 内部会 调用这个函数来决定怎么排

的元素类型是…… • set::value_type 是 V 。 • map::value_type 是 pair 。 • 这很合理，虽然只针对 K 排序，但实际上 K 和 V 是捆绑在一起的。 • pair 就是这样一个结构，前 K 后 V ，在内存中也是紧挨着。 k k k k k k k k k k k k v const_iterator 。 • 但是 map 只针对 K 进行排序， V 又不参与排序，完全可以随意改变。因此 C++ 之父 允许 map 的迭代器不 const ，而是让 pair 中的 K 单独加上 const 修饰， V 不加 const 。这样既能防止用户不小心修改了 K ，也能允许随意自由修改不参与排序的 V 。 k k k k k k k k k k k 是中根遍历，先左子节点，然后根节点，最后右子节点。 • 为什么是中根遍历？因为刚刚说了二叉排序树的规则是：左子节点＜父节点＜右子节点。 • 这刚好是中根遍历的顺序，左中右。所以迭代器的 ++ 方向刚好是 K 越来越大的方向。 • 结论：遍历时，总是会按 K 从小到大的顺序。 k k k k k k v v v v v v 小 大 第三章：二叉排序树 高效的查找离不开我 高效的查找离不开我 回顾 set

在操作系统，数据库，各种框架和工具上应用范围 广 写作动机 当情况不明时，抱着一个纯粹的目标干事就行了，其他 的留给时间检验。不懂就学，技术写作更像一种共创， 要反复总结和修改 ( 费曼学习法 ) 。 写作本书给我的启示 基础、排序、查找、树、图 代码框、颜色、图片绘制均由 Latex 完成 可参考点 为什么 为什么讲这个话题？ 为什么要讲数据结构和算法两部分？ 算法相关知识 算法相关知识 • 抽象数据类型 • Option ？ 链表 链接可能为空 多种迭代 Vec 借助链表 随机插入 插入新的 Vec Rust 实现算法 • 蒂姆排序 • 字典树 • 图 Rust 实现算 法 蒂姆排序 什么是蒂姆排序？ 蒂姆排序 位运算 高低位排序区别处理 https://github.com/QMHTMY/RustBook/blob/main/publication/code/ch

ind 只有 0 和 1 ，应该大有优化空间） 第 8 章：分治与排序 斐波那契数列第 n 项 斐波那契数列第 n 项：并行 tbb::task_group 的封装： tbb::parallel_invoke 任务划分得够细时，转为串行，缓解调度负担（ scheduling overhead ） 标准库提供的排序 快速排序 std::hash 用于从输入生成随机数，输入不变则结果不 变。 变。 随机枢轴的位置防止数据已经有序造成最坏的 O(n²) 。 并行快速排序 （和刚刚手写的快速排序）加速比： 2.05 倍 改进：数据足够小时，开始用标准库串行的排序 （和标准库串行的 std::sort ）加速比： 4.59 倍 封装好了： tbb::parallel_sort （和标准库串行的 std::sort ）加速比： 4.80 倍 重新认识改进的并行缩并 • 其实之前提到“改进后的并行缩并”，也是一

@archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的 uppercase ，对于 排序过的数据明显比乱序时高效。 • 无分支的方法对于乱序和有序的数据一样 无分支的方法对于乱序和有序的数据一样 高效，性能吊打了传统的分支方法。 • 对于传统分支的做法，为什么排序了的更 高效？既然无分支更高效，我要怎样优化 才能让我的程序变成无分支的呢？那就来 看本期性能优化专题课吧！ 分支预测成败对性能的影响 排序为什么对有分支的版本影响那么大 为什么需要流水线 • 为了高效， CPU 的内部其实是一个流水 线 (pipeline) 。流水线的目的是能把原本 串行的一系列指令并行化。为了理解为什

不打开 ） 128M 查询缓存区的最大长度，按照当前需求，一 倍一倍增加，本选项比较重要 sort_buffer_size 512K 128M 每个线程的排序缓存大小，一般按照内存可 以设置为 2M 以上，推荐是 16M ，该选项对 排序 order by ， group by 起作用 record_buffer 128K 64M 每个进行一个顺序扫描的线程为其扫描的每 张表分配这个大小的一个缓冲区，可以设置

价值清晰呈现：为管理者提供全视角效能数据，赋能数字决策 人工低效操作减少 80% 构建资源利用率提升 60% 业务资源利用率提升 30% 统一治理内部规范，开发 自助上线；解放运维，工 作重心向业务稳定性保 障，建设平台工程体系 研发 研发时间被大量占用： • 本地开发环境难模拟 • 多业务联调艰难，诊断耗时多 • 出现问题诊断耗时多 • 流程割裂协作痛苦，响应慢 调试自测免打扰：本地 需求研发总耗时降低 30% 需求迭代周期缩短 1-5 倍 解放开发，专注编码 更多的架构和技术提升 测试 效率和质量难以平衡： • 自动化测试难以开展 • 环境不稳定并行验证效率低 • 测试多苦劳，价值难以体现 测试效果提升：独立稳定环境用于测试验收、自动化建设 价值被团队感知：自动化测试从开发到发布被全团队感知 部署频率升高 1-5 倍 验证有效性提升 100% 解放测试，全面自动化 可部署到任何环境 简 化 对 客 户 的 本 地 、 私 有 云 、 离 线 环 境 的 产 品 发 布 、 许 可 和 支 持 的 管 理 产品各版本功能差异 基础版注重工程师体验，专家版保障稳定可靠高效发布；企业版安全发布、数据运营及企业扩展定制 3 Zadig 平台工程模式及 应用场景、架构解析 开发者自服务 • 通过自服务的方式来加快发布速 度，无需与运维持续沟通 降低个人心智负担

整数采用低字节序（ little endian) 存储 • 对于动态长度的集合，先用一个 u32 存储集合 size • 对于原本无序的集合（如 hashmap ），存储时使用 key 的字典序排序 Borsh 规范 let a: [u32; 5] = [1, 2, 3, 4, 5]; let a = vec![1, 2, 3, 4, 5]; let solar_distance = HashMap::from([

试有效性低、大量手工、价值难 以体现 上下游烟囱式、协作效率低、团 队花大量时间在碎片化沟通和流 程制定上、各方能力受限、无法 快速响应市场需求 层级越高、对产研状态越模糊 管理低效、延误战机 少量配置、快速拉起环境、稳定 性有保障、减少 90% 手工操作、 赋能开发、员工成就感高 碎片化：手工协作 + 复杂工具链 工程化：一个平台 一键发布 工作流、环境配置自动更新、高 效调试、消除手工操作、精准快 速迭代、研发生产力 速迭代、研发生产力 / 幸福感提 升 自助运行、系统化管理、自动化 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 产品特性：发布中心 编排组织、流程、内外部系统，管理代码、配置、数据变更流程，支持灰度组合策略 Zadig 产品特性：客户交付 面向大客户全天候响应、全地域升级部署，提供自运维和专用服务通道，实现稳定高效交付和服务保障 成 立 于 2 0 1 8 年 ， K o d e R o v e r 是 国 内 在 云 原 生 D e v O p s 领 域 的 领 军 企 业 。 旗 舰 产

存储，一个 char 可以存储 8 个 bit 用 map 来存储 读取：如果不存在，则读到 0 写入：如果不存在，则创建该表项 用 unordered_map 来存储 map 基于红黑树，会按照键值排序，需要键值具有 operator< 重载，复杂度 O(logn) C++11 新增的 unordered_map 基于哈希表，不保证顺序但更高效，需要键值能被哈希，复杂度 O(1) 用 unordered_map