【2024 Year-End Summary】C++自学分享

【2024 Year-End Summary】C++自学分享

 目录

[ C 语言 ]

[ 数据结构 ]

[ 算法 ]

[ C++ ]

[Linux]

[Mysql]

[Redis 文档学习]

[Docker 云原生]

[Git]

[Qt]


转眼大学就过了一年半,希望自己可以保持学习₍₍Ϡ(੭•̀ω•́)੭✧⃛


在刚上大一的时候用的是纸质笔记本,后来东西越学越多,就开始使用语雀文档,文章也有部分同步到 ZEEKLOG 上了,很高兴能够对大家有所帮助~

博客之星的文章一直不知道写些什么,想着对专栏做一个整理叭

下面的标题/网课名 就是 学习链接的传送门,自学的资料也都是免费的,开头就不多说了,学就好啦


[ C 语言 ]

hh 这是多少小伙伴梦开始的地方

网课:

书籍:

  • C Primer Plus
  • C 和指针
  • C 陷阱与缺陷

[ 数据结构 ]

Data Structures[C++]

网课:

书籍:

  • 大话数据结构

[ 算法 ]

网课:

书籍:

  • 算法竞赛入门经典(刘汝佳老师)

[ C++ ]

网课:

手写 STL 的部分,其实也是一种对于数据结构的学习

当然网课还有各大培训班就不多说啦,可以按需找资源,找到适合自己的学习方法就好~

书籍:

  • C++ Primer Plus
  • Effective STL
  • STL 源码剖析

[Linux]

主要分为三部分:

  • linux 命令
  • 操作系统
  • 网络

linux:

网课:

书籍:

  • Linux 内核设计与实现
  • UNIX 环境高级编程

操作系统:

书籍:

  • 深入理解计算机系统
  • 现代操作系统

网络:

网课:

书籍:

  • 图解 TCP/IP
  • 图解 HTTP

[Mysql]

网课:

书籍:

  • MySQL 是怎样运行的

[Redis 文档学习]

网课:

书籍:

  • Redis 设计与实现
  • 官方文档

[Docker 云原生]

网课:

书籍:

  • 官方文档

[Git]


[Qt]


上面就是一些资料的分享~ 成为一名程序员肯定要掌握的更多,不管是知识层面的宽度还是深度,路漫漫其修远兮,保持着对学习的热爱,我们一起加油(◦˙▽˙◦)

提前祝看到这里的小伙伴新年快乐,新的一年里更上一层楼~

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【C++】模拟实现 二叉搜索树

前言 二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)作为一种经典的树形数据结构,凭借其高效的动态查找、插入和删除特性,在计算机科学领域有着广泛的应用。从底层实现来看,C++ 标准库中的 map、set、multimap、multiset 等关联式容器,其核心逻辑正是基于二叉搜索树(红黑树作为其平衡优化版本)构建。 相较于面向对象编程中的多态特性(侧重行为的动态绑定与代码复用),二叉搜索树聚焦于数据的有序存储与高效检索,其核心价值在于利用 “左子树值≤根节点值≤右子树值” 的结构性约束,将查找、插入、删除操作的时间复杂度控制在近似 O(logN)(理想的平衡状态下);而在最坏的单支树场景下,时间复杂度退化为 O(N),这也体现了数据结构设计中 “结构与性能” 的强关联性。 本文将从二叉搜索树的核心定义出发,逐步拆解节点设计、树的构建、插入、查找、删除等核心操作的实现逻辑,并区分 “仅存关键码(

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C++学习之旅【C++伸展树介绍以及红黑树的实现】

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🔥承渊政道:个人主页 ❄️个人专栏: 《C语言基础语法知识》《数据结构与算法》 《C++知识内容》《Linux系统知识》 ✨逆境不吐心中苦,顺境不忘来时路!🎬 博主简介: 引言:前篇文章,小编已经介绍了关于C++AVL树的实现!相信大家应该有所收获!接下来我将带领大家继续深入学习C++的相关内容!本篇文章着重介绍关于C++伸展树介绍以及红黑树的实现!伸展树与红黑树是两类极具代表性的BBST,且在工程实践中各有不可替代的价值:伸展树摒弃了"严格平衡”的执念,通过“伸展”操作将最近访问的节点移至根节点,利用“局部性原理”优化频繁访问的场景,实现均摊O(logn)的时间复杂度,适合缓存、热点数据查询等场景;红黑树则通过给节点着色并遵守严格的颜色规则,确保树的最长路径不超过最短路径的两倍,以 “弱平衡” 换稳定的最坏O(logn)性能,是C++ STL 中 std::map、std:

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实时系统性能翻倍秘诀:深入C++26的CPU亲和性底层机制

第一章:实时系统性能翻倍的底层驱动力 在现代高并发、低延迟的应用场景中,实时系统的性能优化已成为核心挑战。实现性能翻倍并非依赖单一技术突破,而是由多个底层机制协同驱动的结果。这些机制共同作用于系统架构的各个层面,从内核调度到内存管理,再到数据处理流水线。 内核级调度优化 实时操作系统(RTOS)或启用 PREEMPT_RT 补丁的 Linux 内核,通过减少不可抢占区域(atomic sections)显著降低任务响应延迟。关键改进包括将自旋锁转换为可抢占的互斥锁,使高优先级任务能及时中断低优先级任务。 零拷贝数据传输 传统数据读写涉及多次用户态与内核态之间的数据复制,消耗大量 CPU 周期。采用零拷贝技术可直接在内核缓冲区与应用间共享内存,避免冗余拷贝。例如,在 Go 中使用 mmap 映射文件: // 使用 mmap 实现零拷贝文件访问 data, err := syscall.Mmap(int(fd), 0, fileSize, syscall.

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c++树形数据结构——树状数组,算法必看哟!!!

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目录 一,简介 二,区分与前缀和的区别和联系 三,基本步骤演示 1,lowbit操作 2,lowbit和树状数组t[]的联系 1,update函数 2,getprefix函数 四,例题详解 例题1:蓝桥杯官网——殷老师排队 问题描述 输入格式 输出格式 样例输入 样例输出 数据规模 代码详解! 方法一:正确方法,树状数组 方法二,普通前缀和差分方法,时间复杂度高 例题2:23年蓝桥杯真题——异或和 问题描述 输入格式 输出格式 样例输入 样例输出 评测用例规模与约定 代码详解! 方法一:树状数组 方法2:更加简单直观的方法 注:本文题目均来自蓝桥杯官网公开题目,

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