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位图(bitset)是一种特殊且高效的数据结构，用比特位0/1表示数据是否存在，常用于对查找速度和存储空间有较高要求的场景中，还可以配合宏定义使用，例如系统调用open的的第二个参数就是简单位图结构。

【C++进阶篇】哈希的应用（位图）

列表初始化 { } 几乎适用于任意数据类型，成为现代编码的推荐方式。合理利用其特性可以可显著提升可读性和健壮性。

【C++进阶篇】C++11新特性(上篇)

右值引用本质就是移动（挪动）资源，原因在于右值一般是马上要被销毁的资源，同时在函数返回值中可以减少拷贝问题。

【C++进阶篇】C++11新特性(中篇)

智能指针通过RAII（Resource Acquisition Is Initialization）机制，将内存管理封装为类生命周期行为，其核心价值体现在：

【C++进阶篇】智能指针

lambda可以像仿函数一样传给函数，像sort，它的优势在于代码清晰度高，且简便，它的本质是一个匿名对象。它没有类型，可以使用auto接收推导类型。

【C++进阶篇】C++11新特性（下篇）

查找数据之前，查找该数据是否已经存在，存在则直接返回{该节点已经存在的迭代器，false}，不存在则返回{新插入节点的迭代器，true}，然后计算出该新插入数据节点的哈希值，然后直接头插即可（注：尾插也行，但麻烦，需要找尾），然后返回{当前新插入节点的迭代器，true}即可，将_n++,表示实际存储的数据个数增加了。

【C++进阶篇】哈希表的封装（赋源码）

哈希表的核心思想就是映射，通过将key值以某种算法映射成不大于哈希表长度的哈希值，从而实现存储数据。上篇提到解决哈希冲突有 闭散列 和 开散列，本文将用这两种理论思想实现哈希表。
 代码位置：哈希模拟的实现源码

【C++进阶篇】哈希表的模拟实现（赋源码）


 
 在当今数据处理的浪潮中，我们常常面临海量信息的存储与检索挑战。如何在海量数据中快速定位所需信息，成为提升效率的关键。此时，哈希技术应运而生，它如同一把神奇的钥匙，能够将复杂多样的数据通过特定算法映射为简洁的哈希值，从而实现高效的数据存储与查询。哈希技术不仅在计算机科学中占据重要地位，更广泛应用于数据库、网络安全、分布式系统等诸多领域。今天，就让我们深入探索哈希的奥秘，从它的基本概念、核心思想，到实际应用中的种种细节，一窥究竟。  

【C++进阶篇】初识哈希

核心思路：一颗红黑树通过泛型编程思想分别实现set和map。既然是红黑树，依然要满足红黑树和二叉搜索树的规则。

【C++进阶篇】红黑树的封装（赋源码）

红黑树是一种自平衡二叉查找树，通过为节点赋予红/黑颜色属性，并遵循五条核心规则（如根节点为黑、红色节点子节点必为黑、任意路径黑色节点数相同等），确保树的高度差不超过两倍，从而在插入、删除、查找操作中维持O(log n)的时间复杂度。其平衡性通过旋转（左旋/右旋）和颜色调整实现，而非严格保持子树高度差，因此平衡维护成本低于AVL树。
 

【C++进阶篇】红黑树的实现（赋源码）

在编程中，异常（Exception）是指在程序执行过程中出现的错误或意外情况，它会导致程序的正常流程中断，程序控制会转移到一个专门处理错误的区域。异常处理机制的主要目的是让程序在遇到错误时能够优雅地退出，或者做出相应的处理，避免程序崩溃。

【C++进阶篇】走进C++的异常世界：从抛出到捕获的全方位解读

AVL树（Adelson-Velsky and Landis Tree）是计算机科学中最早发明的自平衡二叉搜索树（BST），由苏联数学家G. M. Adelson-Velsky和E. M. Landis于1962年提出。其核心特性是：

【C++进阶篇】AVL树的实现（赋源码）


 在C++中，容器是存储和操作数据的核心工具。序列式容器（如vector、list）通过线性顺序存储数据，而关联式容器（如set、map）则通过键值对存储数据，允许更高效的查找、插入和删除。set是一个存储唯一元素的容器，内部自动排序，底层通常使用红黑树实现。它支持高效的查找和元素去重。map是存储键值对的容器，每个键都是唯一的，值可以重复，同样基于红黑树实现，提供快速的键值对查找。在需要快速检索、插入或删除元素时，set和map是非常实用的选择。  

【C++进阶篇】C++容器完全指南：掌握set和map的使用，提升编码效率

二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）是一种特殊的二叉树，满足以下性质：

【C++进阶篇】二叉搜索树的实现（赋源码）

多态使得不同类型的对象可以通过相同的接口进行交互，而每个对象的具体行为是根据其自身类型来决定的，分为编译时多态和运行时多态。举个例子：对于普通人来说，票价全价，学生来说，票价半价，军人来说，优先买票等，指在根据不同的对象完成不同买票行为。
 下面用示例代码来展现该行为（如下）：

【C++进阶篇】多态

线程池（Thread Pool）是一种多线程管理技术，用于提高程序中多线程的执行效率和资源利用率。
 具体来说，线程池在程序启动时预先创建一定数量的线程，这些线程处于空闲等待状态。当有任务到来时，线程池从空闲线程中分配一个线程来执行任务，执行完后线程不会被销毁，而是继续回到线程池中等待下一次任务。这样避免了频繁创建和销毁线程带来的性能开销。

【Linux篇】高并发编程终极指南：线程池优化、单例模式陷阱与死锁避坑实战

POSIX信号量是POSIX标准（Portable Operating System Interface）定义的一种同步机制，用于进程间或线程间的同步和互斥，防止多个线程或进程同时访问共享资源导致的数据竞争问题。

【Linux篇】一步步实现高效生产者消费者模型：从POSIX信号量到环形队列

生产者消费者模型（Producer-Consumer Model）是一种常见的并发编程模型，用于描述多个进程或线程之间共享资源的情况。其核心思想是将任务的生成与任务的处理分离，以便在多线程或多进程环境中有效地协调生产和消费过程。

【Linux篇】高效的多线程同步：基于阻塞队列实现生产者消费者模型


 线程互斥与同步是并发编程中的两个重要概念。互斥（Mutual Exclusion）用于防止多个线程在同一时间访问共享资源，避免数据竞争和不一致的情况。通过互斥锁（如 mutex）来保证同一时刻只有一个线程能访问资源。而同步（Synchronization）则是确保线程按特定顺序执行，解决线程之间的协调问题，常用于保证线程间的数据传递或任务完成的顺序性。常见的同步机制有信号量、条件变量等。理解这两个概念有助于避免并发程序中的潜在问题，确保多线程程序的正确性和高效性。  

【Linux篇】多线程编程中的互斥与同步：深入理解锁与条件变量的应用

线程封装指的是将线程的创建、管理和执行逻辑封装成一个独立的模块或对象，以便简化程序设计并提高代码的可重用性和可维护性。其意义在于：简化代码：避免直接操作线程，减少复杂性。提高可读性：通过封装，代码结构更加清晰。增强灵活性：方便修改和扩展线程的行为。提升并发管理：能够更好地控制线程生命周期和资源管理。总体来说，线程封装让多线程编程更加高效和安全。

【Linux篇】深入探索C++线程封装与栈管理：高效并发编程的必修课

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