【CMake】《CMake构建实战:项目开发卷》笔记-Chapter5-实践:CMake快速排序

第5章 实践:CMake快速排序

到这里,终于将CMake中比较常用的命令都讲解完了。本章是本书中第一个实践章节。实践章节不会介绍任何的新内容,而是通过一个具体的项目来实战演练前面学习到的知识。鉴于之前我们一直把CMake当作通用脚本语言来学习,本章也不会含糊,直接实现一个经典算法:快速排序!

快速排序的基本原理很简单:找到数列的一个基准值,将数列分成比该值小和比该值大的两部分子数列;对这两部分子数列分别进行快速排序,也就是递归调用自身;将二者与基准值合并在一起作为快速排序后的结果。其具体代码如下所示。

# 数列划分
# 
# arr: 数列
# pivot: 基准值
# left: 划分后的子数列变量名(比基准值小的部分)
# right: 划分后的子数列变量名(比基准值大的部分)
function(partition arr pivot left right)
    # 遍历数列
    foreach(x ${arr})
        # 根据当前值与基准值的比较结果,分别将当前值追加到不同的子数列中
        if(${x} LESS ${pivot})
            list(APPEND _left ${x})
        else()
            list(APPEND _right ${x})
        endif()
    endforeach()

    # 将两个子数列定义到上层作用域的变量中
    set(${left} ${_left} PARENT_SCOPE)
    set(${right} ${_right} PARENT_SCOPE)
endfunction()

# 快速排序
# 
# input: 输入数列
# res: 存放排序结果的数列变量名
function(quick_sort input res)
    # 取数列长度
    list(LENGTH input input_len)

    # 若数列长度小于等于1,则无须排序,直接设置结果
    if(${input_len} LESS_EQUAL 1)
        set(${res} "${input}" PARENT_SCOPE)
        return()
    endif()

    # 取数列第一个元素作为基准值
    list(GET input 0 pivot)
    # 将基准值从数列中删掉,即从第2个元素开始取子数列
    list(SUBLIST input 1 -1 input)

    # 划分出两部分子数列
    partition("${input}" ${pivot} left right)
    # 递归调用自身,对两个子数列进行快速排序
    quick_sort("${left}" left)
    quick_sort("${right}" right)

    # 将比基准值小的子数列、基准值、比基准值大的子数列连接起来
    list(APPEND _res ${left} ${pivot} ${right})
    # 设置到上层作用域的结果变量中
    set(${res} "${_res}" PARENT_SCOPE)
endfunction()

# 接受命令行输入的参数
# 从第4个参数开始,因为要忽略以下前4个参数:
# "cmake" "-P" "快速排序.cmake" "--"
foreach(i RANGE 4 ${CMAKE_ARGC})
    list(APPEND input ${CMAKE_ARGV${i}})
endforeach()

message("排序前:${input}")
quick_sort("${input}" res)
message("排序后:${res}")

其中用到了CMAKE_ARGCCMAKE_ARGV<N>变量,分别代表CMake脚本模式下命令行参数的个数及第N个参数的值(包括cmake命令行名称本身)。如果希望传递自定义参数到CMake脚本程序中,可以在调用cmake -P命令行时,在--后传递自定义参数。例如:

> cd CMake-Book/src/ch005
> cmake -P 快速排序.cmake -- 8 9 1 3 10 4 6 5 7 2
排序前:8;9;1;3;10;4;6;5;7;2
排序后:1;2;3;4;5;6;7;8;9;10
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值