星海流光

C++ 中的深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）是一个 C++ 实际开发中至关重要的核心概念，因为它直接关系到程序的正确性和内存安全。 1. 问题的根源：指针和动态内存要理解深拷贝和浅拷贝，首先必须明白问题的根源在哪里。如果一个类只包含基本数据类型（如 int, double）或者不持有动态资源的对象（如 std::string，它自己内部处理好了深拷贝），那么我们通常不需要关心这个问题。 问题出现在当一个类的成员变量是指针，并且这个指针指向了在堆（Heap）上动态分配的内存时。 来看一个简单的例子，一个自定义的字符串包装类： 123456789101112131415161718class MyString {private: char* _data; size_t _len;public: MyString(const char* s = "") { _len = strlen(s); _data = new char[_len + 1]; //...

什么是多态？多态，从字面意思上看，是“多种形态”的意思。在 C++ 中，多态是面向对象编程（OOP）的三大核心特性之一（另外两个是封装和继承）。它允许你使用一个统一的接口来处理不同类型的对象，使得程序具有更好的可扩展性和灵活性。 一个通俗的例子是：你有一个通用的“遥控器”（接口），这个遥控器上有个“开/关”按钮。当你用这个遥控器对着电视机按“开/关”，电视机就会打开或关闭；当你用同一个遥控器对着空调按“开/关”，空调就会打开或关闭。遥控器本身并不知道它控制的是电视机还是空调，它只知道发出一个“开/关”的指令。具体执行这个指令的是哪个设备，以及这个设备如何执行（电视机是点亮屏幕，空调是启动压缩机），是在运行时才决定的。 在 C++ 中，这个“遥控器”就是基类指针或引用，而“电视机”和“空调”就是派生类对象。 C++ 中的多态分类C++ 中的多态主要分为两类： 静态多态（编译时多态）：在程序编译期间就已经确定了函数调用的地址。它的执行速度快，但灵活性稍差。 动态多态（运行时多态）：在程序运行期间才能确定调用哪个函数。这是我们通常所说的...

C++中的四种强制类型转换：static_cast、dynamic_cast、const_cast 和 reinterpret_cast。 为什么需要新的类型转换？在C++之前，C语言使用一种通用的强制类型转换语法，例如 (new_type)expression 或 new_type(expression)。这种C风格的转换方式存在几个问题： 过于粗暴：它可以在任何类型之间进行转换，无论是相关的还是不相关的，这使得它非常不安全。 意图不明：从语法上无法清晰地看出程序员想要做什么样的转换（例如，是移除const、进行继承体系中的转换，还是进行底层的位模式重新解释）。 难以搜索：在代码库中搜索 ( 符号来定位所有的类型转换是非常困难的，不利于代码审查和维护。 为了解决这些问题，C++引入了四个功能更明确、更安全的命名转换操作符。它们让代码的意图更加清晰，并允许编译器进行更严格的检查。 1. static_caststatic_cast...

一、冒泡排序1. 什么是冒泡排序？冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单直观的排序算法。它得名于其工作方式，即较小（或较大）的元素会像水中的气泡一样，通过不断交换，慢慢“浮”到数列的顶端。 a. 核心思想它重复地遍历待排序的数列，一次比较两个相邻的元素，如果它们的顺序（如从大到小或从小到大）错误就把它们交换过来。遍历数列的工作会重复地进行，直到没有再需要交换的元素为止，这意味着整个数列已经排序完成。 b. 工作原理 比较相邻元素：从列表的第一个元素开始，比较它和下一个元素。 交换：如果第一个元素比第二个元素大（以升序为例），就交换它们的位置。 向后移动：继续比较下一对相邻的元素（即新的第二个和第三个元素），重复步骤2。 完成一轮：持续这个过程，直到列表的末尾。经过第一轮遍历后，最大的元素会被放置在列表的最后一个位置。 重复：对除了最后一个元素之外的所有元素，重复以上步骤。每一轮遍历都会将当前未排序部分的最大元素放到其最终位置。 终止：当某一轮遍历中没有发生任何交换时，说明列表已经完全排序，可以提前终止算法。 2. 图解示例让我们用一个简单的例子 [5, 1, 4, 2,...

一、UARTUART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发器）是一种非常基础且广泛使用的串行通信协议。它不是像SPI或I²C那样的“总线”，而通常是一种点对点的通信方式。几乎所有的微控制器和计算机都包含UART硬件，它也是我们最常接触到的调试接口（例如通过USB转串口模块在电脑上查看单片机的打印信息）。 1. UART的核心概念 通用（Universal）: 意味着它的通信参数（如速度、数据位、校验位等）是可配置的，可以与各种不同的设备进行通信。 异步（Asynchronous）: 这是UART最核心的特点。与SPI和I²C不同，UART通信的双方没有共享的时钟线。发送方和接收方必须事先约定好相同的通信速率（波特率），接收方依靠数据信号本身的变化（起始位）来开始同步并按约定的速率接收数据。 收发器（Receiver/Transmitter）: UART硬件模块通常包含一个独立的接收器和一个独立的发送器，因此可以同时进行数据的接收和发送，实现 全双工（Full-Duplex） 通信。 2....

在算法竞赛和面试中，根据题目给出的数据量大小来推断所需算法的时间复杂度和空间复杂度，是一项至关重要的核心技能。它能迅速排除掉不切实际的暴力解法，将思考方向聚焦在可行的算法上。 一、核心原理：计算机的运算速度这个推断方法的基石是对现代计算机运算速度的一个估算。在算法竞赛平台（如 LeetCode、Codeforces、牛客网等）上，评测机通常能在 1秒内执行大约 10^7 到 10^8 次计算操作。 为了保险起见，我们通常以 10^8 作为上限参考，但更稳妥的估算是 10^7。这意味着，如果你的算法总计算量超过了这个数量级，就很可能会“超时”（Time Limit Exceeded, TLE）。 基本公式：数据规模 N 带入 时间复杂度表达式 ≈ 总计算量 ≤ 10^8 二、时间复杂度 “速查表” (Cheat Sheet)这张表是解决算法问题的“第一直觉”，强烈建议记在心里。假设题目给出的主要数据规模是 N。 数据规模 N 的范围 可接受的时间复杂度 常见算法示例 N ≤ 10~12 O(N!)、O(N *...

1. 开篇：为什么需要装饰器？装饰器的核心思想是在不修改被装饰对象（通常是函数或方法）的源代码和调用方式的前提下，为其增加额外的功能。 一个简单的问题场景假设我们有一个核心业务函数： 12def business_logic(): print("执行核心业务逻辑...") 现在，我们有一个新的需求：在每次执行这个函数前后，打印一条日志，记录函数的开始和结束。 不使用装饰器的解决方案方案一：直接修改函数代码（最差的方式） 1234def business_logic(): print("开始执行函数...") print("执行核心业务逻辑...") print("函数执行结束。") 弊端： 违反了开放/封闭原则：我们修改了函数的内部实现。 代码冗余：如果有很多函数都需要这个日志功能，我们就得在每个函数里重复添加这些代码，违反了 DRY (Don’t Repeat Yourself)...

核心概念：作用域（Scope）在理解变量之前，必须先理解作用域。作用域就是一个变量能够被访问（可被读取和写入）的区域。把它想象成一个房子的不同房间： 全局作用域（Global Scope）：就像房子的客厅。所有房间的人都能看到客厅里的东西。在 Python 中，这是在所有函数之外的顶层代码区域。 局部作用域（Local Scope）：就像房子的卧室。只有在卧室里的人才能看到和使用卧室里的东西。在 Python 中，这通常是指一个函数内部的区域。 1. 局部变量 (Local Variables)定义：在一个函数内部创建（首次赋值）的变量，就是局部变量。 特性： 生命周期：当函数被调用时，局部变量被创建；当函数执行完毕返回时，局部变量就被销毁。 访问范围：它只能在其被定义的函数内部被访问。在函数外部尝试访问它会导致 NameError。 示例： 123456789101112131415def my_function(): # 'message' 是一个局部变量，它在 my_function 内部被创建 message =...

Lambda 表达式是 C++11 引入的一项革命性特性，它极大地改变了 C++ 的编程风格，尤其是在与标准模板库（STL）配合使用时。它允许我们在代码中需要一个函数的地方，直接定义一个匿名的、临时的函数对象。 1. 什么是 Lambda 表达式？简单来说，Lambda 表达式就是一个可调用的代码单元，可以把它理解为一个匿名的内联函数。与普通函数不同，它可以在函数内部定义，并且可以“捕获”其所在作用域中的变量。 2. 为什么需要 Lambda 表达式？在 C++11 之前，如果想向一个算法（如 std::sort）传递一个简单的、一次性的比较逻辑，通常需要： 定义一个全局函数或静态成员函数：这会污染命名空间，并且逻辑与使用它的地方相隔甚远。 定义一个函数对象（Functor）：需要编写一个完整的类，重载 operator()。这非常繁琐。 Lambda 的优势： 代码局部性：将逻辑直接写在使用它的地方，代码更紧凑，可读性更高。 简洁性：避免了编写独立的函数或函数对象类的样板代码。 状态捕获：可以方便地访问和使用其定义作用域内的变量，这是普通函数难以做到的。 3....

二分法是一种较为简单通用的搜索算法，但是在实际动手写时，却经常因为细节问题导致无法一次性写对，这里整理出了现代二分法的最佳实践写法，即红蓝染色/边界搜索算法，理解该方法后对于各种二分变种问题都能一次写对。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556"""题目描述：给定数组nums = [1, 3, 6, 6, 6, 12, 16, 19, 20]target = 6若数组中包含target，则返回数组下标，否则返回-1"""# 采用红蓝染色/边界查找法，现代二分法的最佳实践def binary_search_lower_bound(nums, target): """lower_bound问题的二分搜索写法""" left, right = -1, len(nums) ...