www_dong的博客

x86 平台上，使用LOCK XADDlock xaddl+m(*value)+m"1"(1)1memory在 ARM（32 位）上，使用ldrex和strexldrexresultaddstrexvaluestrexteq %1, #0strex在 ARM64（64 位）上，可以使用ldxr和stxrldxrvaluestxrvaluecbnzstxr。

目标推荐优化选项开发调试-Og -g一般优化-O2极限优化小代码体积浮点运算优化多线程优化任务命令安装 ARM 交叉编译器编译 ARM 64 可执行文件编译静态库编译动态库QEMU 运行 ARM 程序远程 GDB 调试。

Intel 处理器优化的关键是利用其支持的高级指令集（如 AVX、AVX2、SSE 等），并通过合适的编译器选项让程序充分发挥硬件性能。在 Makefile 中，可以通过设置。

LANGUAGESCCXXFortranbinlibetc子模块的。

private:// 状态向量大小// 捻转参数// 常量// 高位掩码// 低位掩码// 状态向量int index;// 混合两个整数public:index = N;i < N;= 0) { // x 的最低位为1index = 0;// 后处理提高随机性return y;// 使用种子初始化i < 10;

本文主要介绍c++11之后std::vector的增强与特点。

图由。

环形缓冲区（Circular Buffer）与环形队列类似，是一种数据结构，支持在固定容量下的高效读写操作。相比队列，环形缓冲区通常允许覆盖旧数据，这在某些场景（如实时数据流、日志处理）中非常有用。

AC 自动机（Aho-Corasick 自动机）是一种高效的字符串匹配算法，特别适用于从文本中同时查找多个模式串的场景。它结合了（前缀树）和。

A*的核心是选择具有最低 f(n)值的节点进行扩展，从而在保证正确性的同时提高效率。

布隆过滤器是一种基于位图的概率性数据结构，用于判断某个元素是否在集合中。它可能存在假阳性（误判元素存在），但不会有假阴性（漏判元素不存在）。

拓扑排序是一种线性排序算法，主要用于中，对顶点进行排序，使得对于每一条边 u→v，顶点 u 都排在顶点 v之前。

和是高效的容器，适合用于频繁查找、插入和删除操作的场景。适用于集合操作，适用于键值对操作。

函数功能修改原始迭代器返回新迭代器std::next将迭代器向前移动n步否是std::prev将迭代器向后移动n步否是将迭代器向前或向后移动n步是否便捷获取目标位置的迭代器：无需手动调用迭代器的递增操作。与算法配合使用：例如在std::find或等算法中定位迭代器。安全性：不直接修改原始迭代器，提高代码的清晰度和可读性。

/ 自定义容器（必须支持 push_back, pop_back, back, size, empty）private:// 使用 deque 存储数据public:// 使用自定义容器作为底层容器s.push(42);s.push(84);// 输出 126s.pop();// 输出 84// 输出 2return 0;std::stack是一个非常简单且高效的容器适配器，适合处理需要后进先出（LIFO）顺序的场景。

栈（Stack）是计算机科学中一种非常重要的数据结构，它是一种遵循（LIFO, Last In First Out）原则的数据结构，即最后放入栈中的元素最先被取出。

深度优先搜索 (DFS)：采用递归（或栈）策略，从根节点出发，一直深入到叶子节点。适合在树结构中需要访问每个节点的场景，如路径查找、图的遍历等。典型实现：前序、中序、后序遍历。广度优先搜索 (BFS)：采用队列策略，从根节点开始，逐层访问节点。适合查找最短路径等场景，尤其在图算法中广泛应用。典型实现：层序遍历。

（Binary Tree）是一种树形结构，每个节点最多有两个子节点。

类似于查找最左位置，我们也可以通过二分查找来找到目标值的最后一个出现位置。问题描述：给定一个升序排列的数组arr和一个目标值target，请找出target在数组中最后出现的位置。// 如果当前值等于目标值，则向右侧继续查找} else {// 检查 left 是否越界或值是否等于目标return -1;// 未找到目标值if (index!= -1) {cout

动态规划是一种强大的算法设计技巧，通过优化子问题的解来减少重复计算，显著提升算法效率。常见的应用场景包括：最短路径、背包问题、字符串匹配、图算法等。

Floyd判圈算法，也称为Floyd的环检测算法或“龟兔赛跑算法”，是一种用来检测链表或序列中是否存在环的经典算法。它的主要思想是通过两个指针（一个快指针和一个慢指针）来判断链表中是否有环。

是计算机中常用的位运算之一，符号为。

分治算法是一种重要的算法设计范式，其核心思想是将一个复杂的问题分解为多个规模较小的相同问题，逐步解决这些较小的问题，最后将这些问题的解合并成原问题的解。

回溯算法通过递归地构建解，并在发现当前路径不符合要求时回退并尝试其他路径。它非常适用于解空间较大。

贪心算法虽然简单易懂，但并不是所有问题都适用。在实现贪心算法时，需要确保每一步的局部选择能够导向全局最优解。

Trie（也叫前缀树或字典树）是一种树形数据结构，主要用于快速检索字符串集合中的前缀匹配，常见于词典、自动补全、IP 路由等场景。

堆是一种高效的二叉树数据结构，适用于需要快速获取最大/最小值的场景。堆排序是一种原地排序算法，空间复杂度 O(1)，但它是不稳定排序。应用场景广泛，如优先队列、Top K 问题和多路归并等。

散列表是一种高效且灵活的数据结构，适合用于需要快速查找和存储的场景。通过合理设计哈希函数和冲突处理策略，可以实现良好的性能。

CPU亲缘性是优化多线程程序性能的重要手段，能够提高缓存效率并减少上下文切换。根据操作系统的不同，使用不同的方法来实现亲缘性。在Linux上使用，而在Windows上使用。通过合理设置线程的CPU亲缘性，可以显著提升程序的性能。

时间复杂度：查找、插入、删除的期望时间复杂度为 O(log⁡n)。空间复杂度：O(nlog⁡n)，因为每个节点可能会出现在多层中。跳表的实现简单且高效，常用于Redis等数据库的有序集合。

LSM Tree具有较高的写入性能，主要通过写入内存和磁盘顺序写实现；写入数据时，先将数据写入内存，当内存达到一定大小时，将内存中的数据一次性顺序写入(flush)磁盘，生成SSTable中一个segment，segment内部数据也是有序的；读取数据时，先查找布隆过滤器，如查询不到直接返回key不存在，如存在，继续查询稀疏索引表；查找稀疏索引表，根据查询到的范围从磁盘读取数据，进而利用二分法读取获取最终结果；

leveldb中，数字的存储统一采用，通过对数字编码和压缩，节省了存储空间。

【代码】c++ 自旋锁、读写锁和可打断锁。

【代码】c++ LRU(最近最少使用)缓存机制。

表示时间的持续时间（Duration）

c++标准未规定stl容器以及字符串的线程安全性，故std::string在多线程下是不安全的。

TinyXML是一个开源的解析XML的解析库。解析库的模型通过解析XML文件，在内存中生成DOM模型，使得可以方便的遍历XML。

使用Visual Studio2019建立工程，依赖Visual Studio2015编译好的库（高版本的编译器依赖低版本编译的库）。

【代码】c++ 使用sort排序。

同一个线程里，在锁未释放的情况下反复加锁，会导致死锁。发现程序卡住不动，无Func函数中的打印。