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立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 示例代码如下： 美图设计室 5分钟在线高效完成平面设计，AI帮你做设计 29 查看详情 #include <vector> #include <queue> #include <thread> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <functional> #include <future> class ThreadPool { public: explicit ThreadPool(size_t num_threads) : stop_(false) { for (size_t i = 0; i < num_threads; ++i) { workers_.emplace_back([this] { while (true) { std::function<void()> task; { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_); condition_.wait(lock, [this] { return stop_ || !tasks_.empty(); }); if (stop_ && tasks_.empty()) return; task = std::move(tasks_.front()); tasks_.pop(); } task(); } }); } } template<class F, class... Args> auto enqueue(F&& f, Args&&... args) -> std::future<typename std::result_of<F(Args...)>::type> { using return_type = typename std::result_of<F(Args...)>::type; auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>( std::bind(std::forward<F>(f), std::forward<Args>(args)...) ); std::future<return_type> result = task->get_future(); { std::lock_guard<std::mutex> lock(queue_mutex_); if (stop_) { throw std::runtime_error("enqueue on stopped ThreadPool"); } tasks_.emplace([task]() { (*task)(); }); } condition_.notify_one(); return result; } ~ThreadPool() { { std::unique_lock<std::mutex> lock(queue_mutex_); stop_ = true; } condition_.notify_all(); for (std::thread &worker : workers_) { worker.join(); } } private: std::vector<std::thread> workers_; std::queue<std::function<void()>> tasks_; std::mutex queue_mutex_; std::condition_variable condition_; bool stop_; };使用示例 下面是简单使用方式，展示如何提交任务并获取结果：#include <iostream> #include <chrono> int main() { ThreadPool pool(4); // 创建4个线程的线程池 std::vector<std::future<int>> results; for (int i = 0; i < 8; ++i) { results.emplace_back( pool.enqueue([i] { std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); return i * i; }) ); } for (auto&& result : results) { std::cout << result.get() << ' '; } std::cout << std::endl; return 0; }性能优化建议 要提升线程池性能，可考虑以下几点： 避免锁竞争：使用无锁队列（如moodycamel::ConcurrentQueue）替代std::queue + mutex。
命名返回值：隐式声明的变量 然而，在某些情况下，我们可能会看到类似以下代码片段的成功执行，而没有出现上述错误：package main import ( "flag" "fmt" "log" "os" "path/filepath" "runtime" "strings" ) func main() { runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU()) log.SetFlags(0) // handleCommandLine 函数返回命名返回值 algorithm, minSize, maxSize, suffixes, files algorithm, minSize, maxSize, suffixes, files := handleCommandLine() // ... 后续逻辑 fmt.Printf("Algorithm: %d, MinSize: %d, MaxSize: %d\n", algorithm, minSize, maxSize) fmt.Printf("Suffixes: %v, Files: %v\n", suffixes, files) } func handleCommandLine() (algorithm int, minSize, maxSize int64, suffixes, files []string) { // 此时，algorithm、minSize、maxSize、suffixes、files 已经由Go运行时自动声明并零值初始化 // 例如，algorithm 此时为 0 flag.IntVar(&algorithm, "algorithm", 1, "1 or 2") // 这里的 &algorithm 是合法的 flag.Int64Var(&minSize, "min", -1, "minimum file size (-1 means no minimum)") flag.Int64Var(&maxSize, "max", -1, "maximum file size (-1 means no maximum)") var suffixesOpt *string = flag.String("suffixes", "", "comma-separated list of file suffixes") flag.Parse() // 解析命令行参数，并将值赋给对应的变量 if algorithm != 1 && algorithm != 2 { algorithm = 1 } if minSize > maxSize && maxSize != -1 { log.Fatalln("minimum size must be < maximum size") } suffixes = []string{} if *suffixesOpt != "" { suffixes = strings.Split(*suffixesOpt, ",") } files = flag.Args() // 由于是命名返回值，可以直接使用空的 return 语句，它们的值将作为函数结果返回 return }在这个handleCommandLine函数中，algorithm、minSize、maxSize等变量在函数签名中被定义为命名返回值。
简单脚本思路： 在主分支上预先保存一份权威的基准结果（baseline） 每次PR运行基准测试，生成新结果 使用 benchcmp 或自定义脚本比对，设定阈值（如性能下降超过5%则失败） 输出报告并阻断明显退化的提交 注意：确保CI环境稳定，避免因机器负载波动导致误报。
在C++中，priority_queue 是一个非常实用的容器适配器，用于实现优先队列。
package main import ( "context" "fmt" "sync" "time" ) // Task 定义了一个要执行的任务的结构 type Task struct { ID string Interval time.Duration Handler func(ctx context.Context) // 任务执行函数，接收一个context用于取消 cancel context.CancelFunc // 用于取消当前任务的context } // Scheduler 是一个基础的任务调度器 type Scheduler struct { tasks map[string]*Task mu sync.Mutex // 保护tasks map的并发访问，避免竞态条件 wg sync.WaitGroup // 等待所有任务goroutine完成，以便优雅停机 } // NewScheduler 创建并返回一个新的Scheduler实例 func NewScheduler() *Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make(map[string]*Task), } } // AddTask 添加一个新任务到调度器。
例如，如果你的工作区位于 $HOME/Documents/go，则 .bashrc 文件中应包含以下行：export GOPATH=$HOME/Documents/go 设置 GOBIN（可选）： GOBIN 用于存放编译后的可执行文件。
为了解决这一问题，Gentoo 社区创建了 go-overlay，这是一个专门用于 Go 语言包的 overlay。
缺点是“什么都得自己来”，大型项目会面临大量基础建设工作。
基本上就这些。
这为更全面的数据验证提供了初步的筛选能力。
其主要原因在于： 有限的迭代次数： 仅进行10次循环读取，对于观察随机性导致的显著差异可能不足。
总结 Golang 编译后的二进制文件存在被逆向工程的风险，但我们可以采取一些措施来提高代码的安全性。
示例： entries, err := os.ReadDir(".") if err != nil { log.Fatal(err) } for _, entry := range entries { if entry.IsDir() { fmt.Printf("[DIR] %s\n", entry.Name()) } else { fmt.Printf("[FILE] %s\n", entry.Name()) } } 基本上就这些常用操作。
1. 创建动态程序集和模块 要生成类型，首先要创建一个动态程序集，并在其下建立模块： 使用 AssemblyBuilder.DefineDynamicAssembly 创建动态程序集 调用 DefineDynamicModule 创建模块（如果需要保存到文件，则需指定模块名称） 示例代码： var assemblyName = new AssemblyName("DynamicAssembly"); var assemblyBuilder = AssemblyBuilder.DefineDynamicAssembly(assemblyName, AssemblyBuilderAccess.Run); var moduleBuilder = assemblyBuilder.DefineDynamicModule("MainModule"); 2. 定义动态类型 使用 ModuleBuilder 创建 TypeBuilder 实例来定义新类型： var typeBuilder = moduleBuilder.DefineType( "MyDynamicType", TypeAttributes.Public | TypeAttributes.Class, typeof(object) ); 这里定义了一个名为 MyDynamicType 的公共类，继承自 object。
掌握有效的排查方法能快速定位并解决问题。
加载文件（读取）： 创建一个std::wifstream对象（如果处理Unicode文本，通常是这样）。
模板函数的基本使用 模板函数允许你定义一个函数，使其参数类型在调用时才确定。
RSS订阅源和传统网页浏览有何不同？
需要注意以下几点： 确保传入的函数指针不为空，避免崩溃 函数指针只支持普通函数或静态成员函数，不能直接指向类的非静态成员函数 若需绑定成员函数，应结合std::function和std::bind，或使用其他高级机制 保持接口一致，便于维护和扩展 基本上就这些。

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