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 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 or equal b 小于（无符号） below a 大于（无符号） above e 等于 equal ne 不等于 not equal http://unixwiz.net/techtips/x86-jumps.html 手动进行无分支优化的方法 无分支优化：从汇编角度分析 • 发生了什么？让我们把源码和汇编逐个对应。 • x 是第一个参数（通过 edi 传入，被存入 rbp 指向的堆 • 可以被优化成： • a + (cond) * (b - a) // 方法 1 • 或者更满足“对称强迫症”的： • (cond) * a + !(cond) * b // 方法 2 • 还有一种“摆烂”的做法： • (cond ? a : b) // 方法 3 • 三目运算符通常会变成和 if-else 一样的分 支，同样会生成条件跳转指令，理应一样

包导入相关 • 代码块与作用域 • 控制语句的惯用法与坑 Part4 – 语法基础：函数与方法 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • Init 函数 • 成为“一等公民” • defer 的惯用法与坑 • 变长参数函数妙用 • 方法的本质、 receiver 参数类型选择、方法集 合 Go 程序逻辑的基本承载单元 Part5 – 语法核心：接口 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 pprof 剖析 • 调试实践 聚焦编码之外的 Go 工具链使用实践 Part9 – 标准库、反射与 cgo 践行哲学，遵循惯例，认清本质，理解原理 • 高频使用的标准库包 （ net 、 http 、 strings 、 time 、 crypto 等 ) • Reflect 反射使用三大法则 • Cgo 使用的开销 • Unsafe 包的安全使用法则 “ 自带电池”，开箱即用 Part10 com/bigwhite/ GoProgrammingFromBeginnerToMaster 读书实践与体会 第三部分 Go 技术图书阅读：从外刊到内刊 Go 中文图书 Go 外文图书 读书方法 精读 • 选择高质量图书 • 脑图 + 细节摘录 + 行动清单（输出） 泛读 • 闲书 ( 不烧脑 ) • 碎片化（快读） + 听书 小结 第四部分 小结 • 写书三要素

语言的整数除法 n / nthreads ，他是向下取整的，比如 7 / 4 = 1 。 • 比如 n 为 65535 ，那么最后 127 个元 素是没有赋值的。 解决边角料难题 • 解决方法就是：采用向上取整的除法。 • 可是 C 语言好像没有向上整除的除法这 个运算符？没关系，用这个式子即可： • (n + nthreads - 1) / nthreads • 例如： (7 + ，也不会漏掉几个元素。 • 这样一个 for 循环非常符合 CPU 上常见的 parallel for 的习惯，又能自动匹配不同的 blockDim 和 gridDim ，看起来非常方便。 本方法出自英伟达官方博客： https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tip-write-flexible-kernels-grid-stride-loops/ 帮助我们理解了底层原理。但是既然 CUDA 官方已经提供了 thrust 库，那就 用他们的好啦。 • universal_vector 会在统一内存上分配， 因此不论 GPU 还是 CPU 都可以直接访 问到。 http://cs.boisestate.edu/~alark/thrust_intro/presentation.html 换成分离的 device_vector 和 host_vector • 而

索性把坐标和值打包成 tuple ，存储在 vector 按行压缩（ Compressed Row Storage ） http://www.netlib.org/linalg/html_templates/node91.html 按行压缩（ Compressed Row Storage ） http://www.netlib.org/linalg/html_templates/node91.html 第 别的地方去。这时液体曾经存在过的地方 也仍然处于激活状态，可以每隔若干帧及 时释放掉这些不用的指针块以节省内存。 unordered_map 作为顶层，指针作为中层，稠密数组作为底层 • 实现稀疏的方法有： • hash 哈希（本例中的 unordered_map ） • pointer 指针（本例中的 Block1 ） • dense 稠密（本例中的 Block ） • 他们之间可以相互组合，形成更复杂的稀疏数据结构。 而单精度浮点数 float 的底数有 23 位，指数有 8 位（图 1 ）。 • 双精度浮点数 float 的底数有 52 位，指数有 11 位（图 2 ）。 double: float: http://c.biancheng.net/view/314.html 以求最大值为案例 用定点数来表示 • 刚刚说到浮点数的特性是有指数位，可表示不同数量级上的数。 • 比如 123.4 实际上是

容器中已存有相同的元 素，此时返回的迭代器就指 向容器中相同的此元素，同 时 bool 类型的值为 false 。 • pair insert(int val); http://c.biancheng.net/view/7196.html glibc 中 pair 的定义 • pair 类似于 python 里的元组，不过固定只能有两个元素，自从 C++11 引 • iterator erase(iterator pos); 1 2 3 4 5 find(4) begin() prev(end()) end() set 增删改查操作总结 操作 实现方法 增 a.insert(x) 删 a.erase(x) 或者 a.erase(a.find(x)) 改 一旦插入就无法修改，只能先删再增 查 a.find(x) != a.end() 或者 a erase(iterator first, iterator last); 1 2 3 4 5 lower_bound(2) begin() end() upper_bound(4) set 的遍历 • 遍历方法和上一课 vector 中的一样，背板即可。 • 为什么这样写呢？复习！ 复习 C 语言指针（ 1 ） • 上节课说了，迭代器就是在模仿 C 语言指针。 • 回想一下 C 语言咋遍历数组的：

c == 127 ）。 • toupper(c) 把小写字母转换为大写字母，如果不是则原封不动返回。 • tolower(c) 把大写字母转换为小写字母，如果不是则原封不动返回。 帮手函数大全 http://c.biancheng.net/ref/ctype_h/ 关于 char 类型的一个冷知识 • C 语言其实只规定了 unsigned char 是无符号 8 位整数， signed char 打印，或者用于查询数据库，都没问题。 • 这里比较无聊，最后还是直接输出到了 cout 。 stringstream 也可以取代 stoi • 刚刚展示了 stringstream 模仿 cout 的方法。 • stringstream 也可以模仿 cin ，用 >> 即可。 • 总结： • << 可以模仿 cout ，取代 to_string 。 • >> 可以模仿 cin ，取代 stoi/stof/stod append 以后是否超过容量，决定是否要扩容数组。 string 的 append 实现 • 在 compare 等函数涉及到 0 结尾字符串的版本，都会调用 char_traits 中的方法，方便用户通过模板扩展（性能上或功能上） 。 • 例如： basic_string 。 char_traits 内函数的实现 Unicode

at 。 • 那么他们两个又有什么区别呢？很多新手都分不清他俩，可能只认识 [] 。 读取 map 元素 • map m; • 读取 map 中指定键值的元素有两种方法。 • val = m[“key”]; // 读取键值为 “ key” 的元素，如果不存在，那就创建 “ key” 元素 • val = m.at(“key”); 的读取这里，严重影 响他的调试效率（ javascript 的 undefined 直呼内行）。 写入 map 元素 • map m; • 写入 map 中指定键值的元素有两种方法。 • m[“key”] = val; // 写入键值为 “ key” 的元素，如果不存在，那就创建 “ key” 元素 • m.at(“key”) = val; 的特性，由于调用者是 = val 赋值，所 以初始化也没用了，反正马上会写入 val 。 浅谈这种精分设计的原因 • 总结，要符合你熟悉的 Python 的 [] 行为，在 C++ 中要根据不同情况选择不同的方法访 问： • 读取用 at() 写入用 [] • 很多同学会困惑，为什么要设计两套， C++ 他爸是精神分裂症吗？ • 恰恰相反， C++ 是中两个函数不论读写都一视同仁： at

学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 中国电子学会科学技术奖公告》，海 LSM-Tree 容灾保障 （ BR ） 元数据层 事务管理 MVOCC 计算层 Cypher AST 优化器 图计算 内存加速引 擎 服务接口 HTTP/RPC Spark 连接器 Python UDF 执行器 索引管理 一致性存储 RAFT 分片管理 元数据 集群管理 用户权限 GNN 应用层 Atlas 图平台

和第三方库作者约定俗成的，由第三方库的安装程序 负责把包配置文件放到这里。如果第三方库的作者比较懒，没提供 CMake 支持（由安装 程序提供 XXXConfig.cmake ），那么得用另外的一套方法（ FindXXX.cmake ），稍后细 谈。 Windows 系统下的搜索路径 • / • /cmake/ • /*/ • 1/msvc2017/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那 么请你设置变量 Qt5_DIR 为 D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置（注意要加引号）： • cmake -B build -DQt5_DIR=”D:/Qt5.12.1/msvc2017/lib/cmake/Qt5” /opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5/Qt5Config.cmake ，那么请你设 置变量 Qt5_DIR 为 /opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5 。有三种设置方法： • (1) 单次有效。在 configure 阶段，可以从命令行设置： • cmake -B build -DQt5_DIR=”/opt/Qt5.12.1/lib/cmake/Qt5” •

-DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=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 C:\Qt\Qt5.14.2 ，则你去找找这个目录： • C:\Qt\Qt5.14.2\msvc2019_64\lib\cmake\ • 你会看到他里面有个 Qt5Config.cmake 对吧。现在，有四种方法让 CMake 找得到他。 • 第一种是设置 CMAKE_MODULE_PATH 变量，添加一下包含 Qt5Config.cmake 这个文 件的目录路径 C:\Qt\Qt5.14.2\msvc2019_64\lib\cmake ke ，当然刚刚说了尽管你是 Windows 还是要把 \ 全部换成 / ，因为 CMake 是“亲 Unix” 的构建系统。 • 是的，学个编程跟隔壁史地政一样，有地缘因素在里边…… 更好的方法：设置 < 包名 >_DIR 变量指向 < 包名 >Config.cmake 所 在位置 • 第二种是设置 Qt5_DIR 这个变量为 C:\Qt\Qt5.14.2\msvc2019_64\lib\cmake