1.[stl 源码分析] 浅析 std::vector::emplace_back
2.C++ の 内存管理（二）std::unique_ptr源码浅析
3.从示例到源码深入了解std::ref
4.STL源码分析之std::function
5.剖析std::sort函数设计，码风避免coredump
6.[stl 源码分析] std::sort
[stl 源码分析] 浅析 std::vector::emplace_back
本文通过测试和走读 std::vector::emplace_back 源码，码风理解 C++ 引入的码风 emplace 新特性。
原理相对简单：emplace_back 函数的码风参数类型是可变数量的万能引用，参数通过 完美转发 到 std::vector 内部进行对象创建构造，码风可以有效减少参数传递过程中产生临时对象，码风java保障源码安全避免了对象的码风移动和拷贝。
具体来说，码风std::vector::emplace_back 是码风 C++ 中 std::vector 类的成员函数之一，它用于在 std::vector 的码风末尾插入一个新元素，而不需要进行额外的码风拷贝或移动操作。
通过走读源码，码风详细知识请查看《Effective Modern C++》- 第五章：右值引用、码风移动语义和完美转发。码风
测试结果反馈了一些有趣的码风信息：在对象元素的插入过程中，有的触发拷贝构造，有的触发移动构造，有的两者都没触发。通过查看 emplace_back 的内部实现源码，找到答案。
动态数组使用的是连续的内存空间，一些操作可能会触发内存的动态扩展，这个过程中可能产生数据拷贝或者移动。因此，最好保存对象指针，即便容器内部发生数据拷贝，成本也比较低。
当我们不了解容器内部具体实现时，最好不要往容器里保存类/结构对象元素，保存对象指针 是个不错的选择。对于 std::vector 内部内存扩展，元素对象为什么不是转移而是拷贝构造，应该为移动构造函数添加noexcept 标识，这样才会进行移动。
C++ の 内存管理（二）std::unique_ptr源码浅析
本文主要阐述了C++标准库中的unique_ptr内存管理机制。unique_ptr通过RAII（Resource Acquisition Is Initialization）原理，提供了一种自动内存管理方式。其内部实现关键在于一个tuple，结合raw pointer和自定义deleter，确保栈上指针生命周期结束后，自动释放堆内存。unique_ptr的-1 16的源码独特之处在于它不可复制，只支持移动，确保内存所有权的单一性。
unique_ptr的核心是__uniq_ptr_impl类，它实现了raw pointer的所有操作，包括获取raw pointer、接受用户自定义deleter。std::make_unique的源码直观展示了如何通过new操作内存分配，然后将新分配的内存传递给unique_ptr的构造函数，整个过程简洁明了。
通过实例，我们可以看到unique_ptr在内存分配和释放上的优势。当使用make_unique时，它会调用new一次并分配内存，然后传递给unique_ptr，这样就只需要构造和析构各一次，实现了高效和安全的内存管理。
总结来说，unique_ptr是C++后引入的智能指针，它利用RAII封装内存管理，提供了在栈上对堆内存的自动释放功能，避免了内存泄漏问题。通过unique_ptr，开发者可以更放心地进行内存操作，无需担心析构细节。
从示例到源码深入了解std::ref
在编程中，std::ref是C++标准库提供的一种实用工具，用于将变量转换为可引用的对象。本文将通过实例和源码解析，深入理解std::ref的工作原理。
std::ref和std::cref的作用是生成一个std::reference_wrapper对象，它能够根据传入参数自动推导模板类型。通过这个工具，我们可以改变函数参数的传递方式，无论是引用还是值传递。
首先，让我们通过一个自定义值传递函数模板call_by_value来理解。这个模板会将参数值复制传递给fn函数。当call_by_value使用std::ref时，外部变量不会因函数内部的操作而改变，因为传递的是值拷贝。实际例子中，新版庄家抬轿源码.输出证实了这一点。
在实际编程中，如std::bind的使用，需要将引用类型参数作为引用传递，std::ref在此场合显得尤为重要。通过std::ref包装待柯里化的函数，可以实现引用的正确传递，但需要理解bind函数如何处理和存储参数值。
std::bind内部会创建一个可调用对象，其中存储参数的值。然而，对于引用类型，值传递会导致无法修改外部变量。这时，std::ref就派上用场，它通过左值引用包装变量，确保在值传递过程中仍保持引用信息。
下面以修改后的代码为例，使用std::ref包装参数。在call_by_value中，包装后的a可以成功修改，输出结果证明了引用的正确使用。同样的，std::bind示例中，通过std::ref包装a，函数调用后的变量值可以被正确修改。
总结来说，std::ref是处理引用参数和值传递问题的关键工具，通过将其应用到合适的场景，可以确保函数内部对变量的修改能正确反映到外部。
STL源码分析之std::function
std::function是一个在C++中广泛应用的函数包装器，它允许你以类型安全的方式存储、复制和调用任何可复制构造的可调用目标，如普通函数、成员函数、类对象（重载了operator()的类的对象）、Lambda表达式等。通过使用std::function，可以避免使用函数指针时的类型不安全问题。
然而，许多人对于std::function内部是视频播放弹幕源码如何存储这些可调用目标的实现过程感到好奇。本文将深入探讨std::function的源码，揭示它的实现机制。首先，我们来看一下std::function的基本用法和功能。然后，我们将分析其源码，了解它如何存储和管理这些可调用目标。
在源码中，std::function是一个模板类，其核心成员变量_M_invoker存储了一个标准函数指针类型。这个指针并不直接管理可调用目标，而是负责调用存储在内部的可调用目标。实际的可调用目标则由类_Function_base::_M_functor管理。
为了实现这一点，std::function使用一个名为function的构造函数，通过一个名为_M_init_functor的函数来初始化_M_invoker，从而将可调用目标链接到_M_invoker上。这个过程涉及到一个名为_Base_manager的内部类，它负责存储和管理可调用目标。
在源码中，我们发现可调用目标的存储方式取决于其大小。对于小到足以在单个内存位置存储的目标，如普通函数指针，std::function直接使用_M_pod_data作为存储空间。而对于较大的目标，如Lambda表达式或类对象，它会动态分配内存来存储这些对象。
通过仔细分析这些内部实现，我们可以看到std::function是如何在存储和调用可调用目标之间建立起复杂的链接。这种设计使得std::function成为了一个灵活且强大的工具，能够在C++程序中实现高度动态和类型安全的函数调用。
总之，std::function通过巧妙地设计其内部实现，实现了对各种可调用目标的高效存储和调用。了解其源码可以帮助我们更好地利用std::function的强大功能，同时也能深入理解C++中类模板和动态内存管理的高级概念。
剖析std::sort函数设计，避免coredump
剖析STL中的std::sort函数设计，避免coredump
在STL中，std::sort函数基于Musser在年提出的内省排序（Introspective sort）算法实现。该算法结合了插入排序、入门小程序源码堆排序和快速排序的优点。本文将从源码角度深入分析std::sort函数的实现过程。
std::sort函数在内部调用std::__sort函数。std::__sort主体分为两个部分：快排和堆排。快排通过递归调用__introsort_loop函数实现，堆排则在快排深度达到限制时触发。__introsort_loop函数存在两个限制条件，即快排的最大深度和元素个数的阈值。
__introsort_loop函数通过while循环执行快排，每次循环寻找分割点后进入右分支递归。在递归回后，进入左分支。该实现避免了调用开销，且减少递归深度过深的情况。当不满足限制条件时，递归返回，留下小于阈值的元素进行后续处理。
在快排部分，__unguarded_partition_pivot函数负责寻找分割点。它先计算中值，并将其移至数组首部，然后通过while循环调整数组元素，确保左侧元素不比中值大，右侧元素不比中值小。
__unguarded_partition函数执行快排的分区操作，通过不断调整元素位置，最终实现数组的有序性。为避免越界错误，STL确保中值一定不是最大值，因此分区操作不会越界。
如果比较器算法不符合严格弱序关系（即当比较器对象comp传入两个相等对象时返回值必须是false），则可能导致coredump。在数据分布为连续相等值时，如果比较器不符合要求，快排过程中可能会导致last指针越界。
当快排深度达到限制时，STL使用堆排完成排序。__partial_sort函数实现堆排，取出数组中前部分元素并排序。__final_insertion_sort函数则通过插入排序处理局部无序的情况，优化排序速度。
插入排序在数据主体有序时表现出高效性，STL利用这一点进一步优化排序过程。__insertion_sort函数执行插入排序，通过__unguarded_linear_insert函数寻找合适位置插入元素，实现高效排序。
在编写自定义比较器算法时，确保其符合严格弱序关系，即当比较器对象comp传入两个相等对象时返回值为false，以避免核心崩溃（coredump）等问题，确保代码移植性。
至此，我们对std::sort函数的实现流程有了深入理解，避免了由于错误使用导致的coredump问题，实现了更正确的程序设计。
[stl 源码分析] std::sort
std::sort在标准库中是一个经典的复合排序算法，结合了插入排序、快速排序、堆排序的优点。该算法在排序时根据几种算法的优缺点进行整合，形成一种被称为内省排序的高效排序方法。
内省排序结合了快速排序和堆排序的优点，快速排序在大部分情况下具有较高的效率，堆排序在最坏情况下仍能保持良好的性能。内省排序在排序过程中，先用快速排序进行大体排序，然后递归地对未排序部分进行更细粒度的排序，直至完成整个排序过程。在快速排序效率较低时，内省排序会自动切换至插入排序，以提高排序效率。
在实现上，std::sort使用了内省排序算法，并在适当条件下切换至插入排序以优化性能。其源码包括排序逻辑的实现和测试案例。排序源码主要由内省排序和插入排序两部分组成。
内省排序在排序过程中先快速排序，然后对未完全排序的元素进行递归快速排序。当子数组的长度小于某个阈值时，内省排序会自动切换至插入排序。插入排序在小规模数据中具有较高的效率，因此在内省排序中作为优化部分，提高了整个排序算法的性能。
插入排序在排序过程中，将新元素插入已排序部分的正确位置。这种简单而直观的算法在小型数据集或接近排序状态的数据中表现出色。内省排序通过将插入排序应用于小规模数据，进一步优化了排序算法的性能。
综上所述，std::sort通过结合内省排序和插入排序，实现了高效且稳定的数据排序。内省排序在大部分情况下提供高性能排序，而在数据规模较小或接近排序状态时，插入排序作为优化部分，进一步提高了排序效率。这种复合排序方法使得std::sort成为标准库中一个强大且灵活的排序工具。
[stl 源码分析] std::list::size 时间复杂度
在对Linux上C++项目进行性能压测时，一个意外的发现是std::list::size方法的时间复杂度并非预期的高效。原来，这个接口在较低版本的g++（如4.8.2）中是通过循环遍历整个列表来计算大小的，这导致了明显的性能瓶颈。@NagiS的提示揭示了这个问题可能与g++版本有关。
在功能测试阶段，CPU负载始终居高不下，通过火焰图分析，std::list::size的调用占据了大部分执行时间。火焰图的使用帮助我们深入了解了这一问题。
查阅相关测试源码（源自cplusplus.com），在较低版本的g++中，std::list通过逐个节点遍历来获取列表长度，这种操作无疑增加了时间复杂度。然而，对于更新的g++版本（如9），如_glibcxx_USE_CXX_ABI宏启用后，list的实现进行了优化。它不再依赖遍历，而是利用成员变量_M_size直接存储列表大小，从而将获取大小的时间复杂度提升到了[公式]，显著提高了性能。具体实现细节可在github上找到，如在/usr/include/c++/9/bits/目录下的代码。
C++中std类的作用是什么？
深入探讨st东洋的技术基石——std类与C++编程理念 C++，这个强大的编程语言，以其深厚的C语言继承和独特的面向对象特性而闻名。它引入了std命名空间，赋予我们直接使用cin和cout等输入输出功能的便利，就像打开了一扇通向高效编程的大门。 C++的多面手特性C++不仅沿袭了C语言的过程化设计，还发展出了以抽象数据类型为核心的面向对象编程，以及以继承和多态为基石的高级特性。这使得它能适应从小型脚本到大型复杂系统的各种规模问题，灵活度和效率兼备。
性能与调试的平衡尽管C++语言追求极致的性能，所以其程序是编译型的，但在开发过程中，为了便于测试，调试环境却采用解释型方式。这意味着开发人员可以在逐条执行语句的环境中快速调试，而在生成最终可执行代码时，又以编译型模式确保高效运行。
编译与生成的双轨制生成可运行程序的过程，实际上包含源码到应用程序的转换两步，这一过程往往简洁高效，只需一键操作，程序员就能见证代码转化为实际应用的神奇。
总的来说，st东洋中的std类和C++编程模型为开发者提供了丰富的工具和灵活的解决方案。希望这些信息能对你的编程之旅提供有益的启示。std::sort 宕机源码分析
公司项目代码中发生了一次宕机事件，原因在于使用了std::sort，下面是具体的代码片段。
编译命令：g++ sort.cpp -g -o sort，执行结果如下。
最初存储的元素序列为：(0-1)(1-2)(2-2)(3-2)(4-2)(5-1)(6-1)(7-2)(8-2)(9-2)(-1)(-1)(-2)(-1)(-2)(-2)(-2)
在调用std::sort的过程中，出现了非法元素：-0
(-0)(-2)(-2)(-2)(9-2)(7-2)(4-2)(3-2)(2-2)(1-2)(8-2)(-1)(-1)(-1)(0-1)(6-1)(5-1)
生成了core文件，使用gdb进行调试，发现是在删除操作时发生了宕机，具体原因是在std::sort排序过程中将vector写坏了。
接下来，我们来分析一下std::sort的工作原理。
std::sort的排序思想基于QuickSort，其基本思路是将待排序的数据元素序列中选取一个数据元素为基准，通过一趟扫描将待排序的元素分成两个部分，一部分元素关键字都小于或等于基准元素关键字，另一部分元素关键字都大于或等于基准元素关键字。然后对这两部分数据再进行不断的划分，直至整个序列都有序为止。
std::sort的空间复杂度最好为O(log2N)，最坏为O(N)，时间复杂度平均复杂度为O(NLog2N)，稳定性为不稳定。
HeapSort是std::sort中的一种实现，其建堆过程是建立大顶堆，时间复杂度平均为O(nLog2N)，空间复杂度O(1)，稳定性同样为不稳定。
__partial_sortInsertSort是基于插入排序的一种改进，其基本思路是将待排序的数据元素插入到已经排好的有序表中，得到一个新的有序表。经过n-1次插入操作后，所有元素数据构成一个关键字有序的序列。
__final_insertion_sort是插入排序的一种不稳定性解决方案，其空间复杂度为O(1)，时间复杂度为O(n^2)，稳定性为稳定。
std::future和std::promise详解(原理、应用、源码）
在编程实践中，异步调用的概念允许我们通过将任务分配给其他线程执行，以确保主线程的快速响应能力。这在需要处理耗时、阻塞任务的场景中尤为重要，如并发执行多个部分以加速计算任务的完成。C++提供了std::future和std::promise来处理异步调用和获取结果的过程。这两个类对象之间通过一个共享对象构建了信息传递的通道，实现异步调用结果的同步。异步调用执行方通过std::promise向通道写入结果值，而异步调用创建方通过std::future获取这个结果。
具体实现中，std::promise用于承诺在异步调用完成后交付结果，而std::future则用于获取这个未来的值。在代码示例中，我们首先创建了一个std::promise对象并获取了用于获取承诺值的std::future对象，从而建立了一个创建方和执行方之间的数据通道。当异步任务执行并完成时，通过std::promise::set_value方法将结果写入通道中。异步调用创建方通过std::future的get方法获取结果，等待异步调用执行完成。
通过源码实现，我们可以进一步深入理解这两个类的内部工作。例如，std::promise的构造函数创建了一个关联状态对象，用于存储和传递异步调用的返回值。std::future的get方法在获取结果时会阻塞，直到异步调用结果准备好。析构函数中，std::future会断开与关联状态对象的链接，确保资源的释放。
此外，我们还讨论了关联状态对象的内部实现，包括其数据成员、成员函数和线程安全实现。通过互斥量和条件变量，关联状态对象保证了并发操作的安全性，并确保一个状态对象只能被一个future和一个promise链接。
为了实现异常安全，future::get函数使用了RAII（资源获取即初始化）技术，确保在异常返回时资源的正确释放。同时，当异步调用过程中发生异常时，该异常会被逐级向上返回，直到最高层级。为了确保在异步调用执行方线程中捕获到这个异常信息，我们通过std::future和std::promise构建了一个信息传递的通道，允许异常信息从执行方线程传递到结果使用方线程。
