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注册免费域名：www.cloudns.net 托管到cloudflare cloudns主页，选择DNS托管，创建区域，注册免费域名，获得域名 DNS记录，删除所有生成的配置 到cloudflare，添加域，输入现有域，填上面得到的域名，保持默认 添加cloudflare名称服务器，将两个DNS服务器地址填到cloudns的新建记录，类型选择NS cloudflare配置完成后，域名服务会显示活动状态（active） 选择电子邮件，设置路由规则，选择Catch-All，目标位置选择要转发到的邮箱地址 cloudflareDNS的ip地址填到cloudns新建记录中，类型选择A cloudflare生成的邮件配置，包含三个MX和一个TXT，都填到cloudns新建记录中，类型对应一致 总结： 两者需要双向配置 cloudns ip A型 （Cloudflare 服务器ip） NS 两个 （Cloudflare 名称服务器） MX 三个 （Cloudflare 邮件转发） TXT 一个（Cloudflare 邮件转发） cloudflare 域名 目标邮箱地址

vscode 搜索最大显示 19999+, 超过后无法显示精确数量 可以用 notepad++的计数功能, 可以准确显示具体数量 notepad 选中列(块)的方法, 即长内容选择Alt + 双击左键

在 C++中，类成员变量的声明顺序直接影响它们的初始化顺序。以下是关键点： 初始化顺序规则： 成员变量按照在类定义中的声明顺序进行初始化 与构造函数初始化列表中的顺序无关 错误示例： 1234class Example { int a = b; // 错误：b未声明 int b = 5;}; 正确声明顺序： 1234class Example { int b = 5; // 先声明b int a = b; // 正确使用已声明的b}; 内存布局影响： 声明顺序影响类的内存布局 不同访问控制符（public/protected/private）的成员不会改变整体声明顺序 最佳实践： 12345678910class Widget {private: // 按初始化顺序分组声明 int width; // 基础类型优先 int height; std::string name; // 复杂类型在后 ...

好的，我需要解释用户关于 C++模板函数中const char *format和Args &&...args的用法的问题。用户可能不太熟悉可变参数模板和完美转发，所以需要从基础开始讲解，同时结合他们现有的日志库代码示例。 首先，用户提供的代码片段中有一个模板函数trace，它使用了const char *format和Args &&...args作为参数。我需要解释这两个部分的作用以及为什么这样设计。 **const char *format**：这是一个指向常量字符的指针，通常用于格式化字符串，类似于 C 标准库中的printf函数。用户可能已经熟悉这种用法，但需要明确它在模板函数中的作用。 **Args...

常见的排序算法可分为比较排序和非比较排序两大类，以下是主要分类及典型算法： 一、比较排序 基础排序 冒泡排序（Bubble Sort） 时间复杂度：O(n²) 特点：相邻元素交换，稳定排序 优化：加入 flag 判断提前终止 选择排序（Selection Sort） 时间复杂度：O(n²) 特点：每次选择最小元素放到前面，不稳定（交换可能破坏顺序） 插入排序（Insertion Sort） 时间复杂度：O(n²)（最好情况 O(n)） 特点：适合小规模或基本有序数据，稳定 分治排序 快速排序（Quick Sort） 平均时间复杂度：O(nlogn) 最坏情况：O(n²)（已排序数据+基准选择不当） 特点：原地排序，不稳定，实际应用最广泛 归并排序（Merge Sort） 时间复杂度：O(nlogn) 特点：稳定排序，需要额外 O(n) 空间，适合外部排序 高效改进型 希尔排序（Shell Sort） 时间复杂度：O(n^(1.3~2)) 特点：插入排序的改进，通过分组增量提升效率 堆排序（Heap...

常见的搜索算法可分为基础查找算法、树结构搜索、图搜索和特殊结构搜索四大类，以下是主要分类及典型算法： 一、基础查找算法 线性搜索（Linear Search） 实现方式：逐个遍历元素 时间复杂度：O(n) 适用场景：无序数据集合 二分搜索（Binary Search） 实现方式：基于有序数组的折半查找 时间复杂度：O(logn) 变体：插值搜索（按分布比例预测位置）、指数搜索（先确定范围再二分） 二、树结构搜索 二叉搜索树（BST） 特点：左子树值 < 根节点 < 右子树值 时间复杂度：平均 O(logn)，最差 O(n)（退化为链表时） 平衡树系列 AVL 树：严格平衡，通过旋转保持高度差 ≤1 红黑树：近似平衡，插入/删除效率更高 B/B+ 树：多路平衡，专为磁盘存储设计（数据库索引） 堆结构搜索 特点：仅能快速访问堆顶元素（最大/最小值） 应用：优先队列、Top K...

C++ 提高运行效率的常见优化方法包括以下几类： 1. 数据结构优化 选择合适的数据结构：根据具体应用选择 std::vector、std::deque、std::list、std::unordered_map 等。 例如，std::vector 由于数据局部性好，通常比 std::list 更快（适用于频繁遍历的场景）。 std::unordered_map 适用于快速查找，而 std::map 适用于有序存储。 **使用 std::bitset 代替 std::vector<bool>**（你已经在用 std::bitset）。 避免不必要的动态内存分配：可以使用 std::array 或 std::vector::reserve() 预分配空间。 2. 算法优化 减少不必要的计算：避免重复计算中间值，使用缓存（如 std::unordered_map 进行记忆化）。 **使用 std::sort() 而非 qsort()**：C++ 的 std::sort() 采用 introsort，比 C 语言的 qsort()...

Very fast, header only, C++ logging library. spdlog 的 github 项目地址 https://github.com/gabime/spdlog 在右侧的 releases 中下载 Latest 版本. 解压后，将 include 目录下的 spdlog 文件夹拷贝到项目中。注意: spdlog不是单头文件，而是文件夹。 在 main.cpp 中添加如下内容: 1#include "spdlog/spdlog.h" 生成 CMake 5.1 CMake: Qucik Start 5.2 输入项目名 5.3 选择创建 c++项目 5.4 选择 CTest 作为测试支持, 也可以选择 CPack 来打包 5.5 创建可执行文件 Executable 或者 Library 5.6 选择或创建预设配置 在 CMakeLists.txt 中添加如下内容: 12# 设置 spdlog 头文件路径，确保 spdlog...

环境 windows 11 cmake 3.31.0 mingw 8.1.0 vscode 1.86.1 vscode 插件 CMake Tools（提供 CMake 支持） C/C++（提供代码补全和调试支持） Code Runner（可选，用于快速运行程序） 环境配置参考 007-windows 下搭建 Cpp 编译环境 步骤一: Create a project创建一个 cpp 项目 步骤二: Configure a project2.1 创建 CMakeLists.txt CMake: Quick Start 输入项目名 选择创建 c++项目 选择 CTest 作为测试支持, 也可以选择 CPack 来打包 创建可执行文件 Executable 或者 Library 2.2 创建 CMakePresets.json创建 CMakePresets.json 预设配置 创建新的预设 从编译器创建, 选择本地编译器 MinGW 命名预设 或者选择已有预设配置 注: 此时应该生成了 CMakeLists.txt 和 CMakePresets.json...

传递引用或者指针 使用 std::move 进行移动语义, 通过所有权的转移, 减少拷贝 使用 std::forward 进行完美转发 编译期优化 内联函数 inline 模板和编译期常量计算 使用模板元编程或 constexpr 将某些操作推迟到编译期，避免运行时计算。123constexpr int factorial(int n) { return n == 0 ? 1 : n * factorial(n - 1);} 避免不必要的动态分配 尽量使用自动存储（栈）而非动态分配（堆），因为堆分配的开销更大。 使用标准容器（如 std::vector）时，可以通过 reserve 提前分配足够的内存。12std::vector<int> vec;vec.reserve(100); // 提前分配 100 个元素的内存 避免虚函数的性能开销 如果类不需要继承和多态，尽量避免使用虚函数。 使用 final 关键字声明不可被继承的类，帮助编译器进行优化。 使用轻量级数据结构 选择合适的数据结构，如 std::array 代替...