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标签:C++

API设计原则

API设计原则

(感谢好友 @李鼎 翻译此文)

原文链接:API Design Principles – Qt Wiki
基于Gary的影响力上 Gary Gao 的译文稿:C++的API设计指导

译序

api design

Qt的设计水准在业界很有口碑,一致、易于掌握和强大的API是Qt最著名的优点之一。此文既是Qt官网上的API设计指导准则,也是Qt在API设计上的实践总结。虽然Qt用的是C++,但其中设计原则和思考是具有普适性的(如果你对C++还不精通,可以忽略与C++强相关或是过于细节的部分,仍然可以学习或梳理关于API设计最有价值的内容)。整个篇幅中有很多示例,是关于API设计一篇难得的好文章。

需要注意的是,这篇Wiki有一些内容并不完整,所以,可能会有一些阅读上的问题,我们对此做了一些相关的注释。

PS:翻译中肯定会有不足和不对之处,欢迎评论&交流;另译文源码在GitHub的这个仓库中,可以提交Issue/Fork后提交代码来建议/指正。

API设计原则

一致、易于掌握和强大的API是Qt最著名的优点之一。此文总结了我们在设计Qt风格API的过程中所积累的诀窍(know-how)。其中许多是通用准则;而其他的则更偏向于约定,遵循这些约定主要是为了与已有的API保持一致。

虽然这些准则主要用于对外的API(public API),但在设计对内的API(private API)时也推荐遵循相同的技巧(techniques),作为开发者之间协作的礼仪(courtesy)。

如有兴趣也可以读一下 Jasmin Blanchette 的Little Manual of API Design (PDF) 或是本文的前身 Matthias Ettrich 的Designing Qt-Style C++ APIs

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Leetcode 编程训练

Leetcode 编程训练

LeetCodeLogo (1)Leetcode这个网站上的题都是一些经典的公司用来面试应聘者的面试题,很多人通过刷这些题来应聘一些喜欢面试算法的公司,比如:Google、微软、Facebook、Amazon之类的这些公司,基本上是应试教育的功利主义。

我做这些题目的不是为了要去应聘这些公司,而是为了锻炼一下自己的算法和编程能力。因为我开始工作的时候基本没有这样的训练算法和编程的网站,除了大学里的“算法和数据结构”里的好些最基础最基础的知识,基本上没有什么训练。所以,当我看到有人在做这些题的时候,我也蠢蠢欲动地想去刷一下。

于是,我花了3-4个月的业余时间,我把Leetcode的154道题全部做完了。(这也是最近我没有太多的时间来写博客的原因,你可以看到我之前做的那个活动中有几个算法题来自于Leetcode)有人说我时间太多了,这里声明一下,我基本上都是利用了晚上10点以后的时间来做这些题的。

LeetCode的题大致分成两类:

1)基础算法的知识。这些题里面有大量的算法题,解这些题都是有套路的,不是用递归(深度优先DFS,广度优先BFS),就是要用动态规划(Dynamic Programming),或是拆半查找(Binary Search),或是回溯(Back tracing),或是分治法(Divide and Conquer),还有大量的对树,数组、链表、字符串和hash表的操作。通过做这些题能让你对这些最基础的算法的思路有非常扎实的了解和训练。对我而言,Dynamic Programming 是我的短板,尤其是一些比较复杂的问题,在推导递推公式上总是有思维的缺陷(数学是我的硬伤),通过做了这些题后,我能感到我在DP的思路上有了很大的收获。

2)编程题。比如:atoi,strstr,add two num,括号匹配,字符串乘法,通配符匹配,文件路径简化,Text Justification,反转单词等等,这些题的Edge Case, Corner Case有很多。这些题需要你想清楚了再干,只要你稍有疏忽,就会有几个case让你痛不欲生,而且一不小心就会让你的代码会写得又臭又长,无法阅读。通过做这些题,可以非常好的训练你对各种情况的考虑,以及你对程序代码组织的掌控(其实就是其中的状态变量)。还记得我在《函数式编程》中说的,程序中的状态是你程序变得复杂难维护的直接原因。

我觉得每个程序员都应该花时间和精力做这些题,因为你会从这些题中得到很大的收益。做完这些题后你一定会明白下面几个道理:

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State Threads 回调终结者

State Threads 回调终结者

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

上回写了篇《一个“蝇量级”C语言协程库》,推荐了一下Protothreads,通过coroutine模拟了用户级别的multi-threading模型,虽然本身足够“轻”,杜绝了系统开销,但这个库本身应用场合主要是内存限制的嵌入式领域,提供原生态组件太少,使用限制太多,比如依赖其它调用产生阻塞等。

这回又替大家在开源界淘了个宝,推荐一个轻量级网络应用框架State Threads(以下简称ST),总共也就3000行C代码,跟Protothreads不同在于ST针对的就是高性能可扩展服务器领域(值得一提的是Protothreads官网参考链接上第一条就是ST的官网)。在其FAQ页面上一句引用”Perfection is achieved not when there is nothing more to add, but rather when there is nothing more to take away.”可以视为开发人员对ST源码质量的自信。

历史渊源

首先介绍一下这个库的历史渊源,从代码贡献者来看,ST不是个人作品,而是有着雄厚的商业支持和应用背景,比如服务器领域,在这里你可以看到ST曾作为Apache的多核应用模块发布。其诞生最初是由网景(Netscape)公司的MSPR(Netscape Portable Runtime library)项目中剥离出来,后由SGI(Silicon Graphic Inc)还有Yahoo!公司(前者是主力)开发维护的独立线程库。历史版本方面,作为SourceForge上开源项目,由2001年发布v1.0以来一直到2009年v1.9稳定版后未再变动。在平台移植方面,从Makefile的配置选项中可知ST支持多种Unix-like平台,还有专门针对Win32的源码改写。源码例子中,提供了web server、proxy以及dns三种编程实例供参考。可以说代码质量应该是相当的稳定和可靠的。

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C语言的整型溢出问题

C语言的整型溢出问题

整型溢出有点老生常谈了,bla, bla, bla… 但似乎没有引起多少人的重视。整型溢出会有可能导致缓冲区溢出,缓冲区溢出会导致各种黑客攻击,比如最近OpenSSL的heartbleed事件,就是一个buffer overread的事件。在这里写下这篇文章,希望大家都了解一下整型溢出,编译器的行为,以及如何防范,以写出更安全的代码。

什么是整型溢出

C语言的整型问题相信大家并不陌生了。对于整型溢出,分为无符号整型溢出和有符号整型溢出。

对于unsigned整型溢出,C的规范是有定义的——“溢出后的数会以2^(8*sizeof(type))作模运算”,也就是说,如果一个unsigned char(1字符,8bits)溢出了,会把溢出的值与256求模。例如:

unsigned char x = 0xff;
printf("%d\n", ++x);

上面的代码会输出:0 (因为0xff + 1是256,与2^8求模后就是0)

对于signed整型的溢出,C的规范定义是“undefined behavior”,也就是说,编译器爱怎么实现就怎么实现。对于大多数编译器来说,算得啥就是啥。比如:

signed char x =0x7f; //注:0xff就是-1了,因为最高位是1也就是负数了
printf("%d\n", ++x);

上面的代码会输出:-128,因为0x7f + 0x01得到0x80,也就是二进制的1000 0000,符号位为1,负数,后面为全0,就是负的最小数,即-128。

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C语言结构体里的成员数组和指针

C语言结构体里的成员数组和指针

单看这文章的标题,你可能会觉得好像没什么意思。你先别下这个结论,相信这篇文章会对你理解C语言有帮助。这篇文章产生的背景是在微博上,看到@Laruence同学出了一个关于C语言的题,微博链接。微博截图如下。我觉得好多人对这段代码的理解还不够深入,所以写下了这篇文章。

zero_array

为了方便你把代码copy过去编译和调试,我把代码列在下面:

#include <stdio.h>
struct str{
    int len;
    char s[0];
};

struct foo {
    struct str *a;
};

int main(int argc, char** argv) {
    struct foo f={0};
    if (f.a->s) {
        printf( f.a->s);
    }
    return 0;
}

你编译一下上面的代码,在VC++和GCC下都会在14行的printf处crash掉你的程序。@Laruence 说这个是个经典的坑,我觉得这怎么会是经典的坑呢?上面这代码,你一定会问,为什么if语句判断的不是f.a?而是f.a里面的数组?写这样代码的人脑子里在想什么?还是用这样的代码来玩票?不管怎么样,看过原微博的回复,我个人觉得大家主要还是对C语言理解不深,如果这算坑的话,那么全都是坑。

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一个浮点数跨平台产生的问题

一个浮点数跨平台产生的问题

感谢网友唐磊(微博@唐磊_name)投稿,本文原文在唐磊的博客上(原文地址),原文分析还不够好,而且可能对人有误导,所以,我对原文做了很多修改,并加了Linux下的内容。浮点数是一个很复杂的事情,希望这篇文章有助于大家了解浮点数与其相关的C/C++的编译选项。(注:我没有Windows 32位以及C#的环境,所以,对于Windows 32位的程序和C#的程序没有验证过)

背景就简单点儿说,最近一个项目C#编写,涉及浮点运算,来龙去脉省去,直接看如下代码。

float p3x = 80838.0f;
float p2y = -2499.0f;
double v321 = p3x * p2y;
Console.WriteLine(v321);

很简单吧,马上笔算下结果为-202014162,没问题,难道C#没有产生这样的结果?不可能吧,开启Visual Studio,copy代码试试,果然结果是-202014162。就这样完了么?显然没有!你把编译时的选项从AnyCPU改成x64试试~(服务器环境正是64位滴哦!!)结果居然边成了-202014160,对没错,就是-202014160。有点不相信,再跑两遍,仍然是-202014160。呃,想通了,因为浮点运算的误差,-202014160这个结果是合理的。

为什么合理呢?很正常,因为上面的p3x和p2y是两个float类型,虽然v321是double,但也是两个float类型计算完后再转成double的,float的精度本来也只有7位,所以,对于这个上亿的数,自然没有办法保证精度

但是为什么修改CPU的type会有不同的效果?嗯,我们再试试C/C++。

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由苹果的低级Bug想到的

由苹果的低级Bug想到的

2014年2月22日,在这个“这么二”的日子里,苹果公司推送了 iOS 7.0.6(版本号11B651)修复了 SSL 连接验证的一个 bug。官方网页在这里:http://support.apple.com/kb/HT6147,网页中如下描述:

Impact: An attacker with a privileged network position may capture or modify data in sessions protected by SSL/TLS

Description: Secure Transport failed to validate the authenticity of the connection. This issue was addressed by restoring missing validation steps.

也就是说,这个bug会引起中间人攻击,bug的描述中说,这个问题是因为miss了对连接认证的合法性检查的步骤。

这里多说一句,一旦网上发生任何的和SSL/TL相关的bug或安全问题,不管是做为用户,还是做为程序员的你,你一定要高度重视起来。因为这个网络通信的加密协议被广泛的应用在很多很多最最需要安全的地方,如果SSL/TLS有问题的话,意味着这个世界的计算机安全体系的崩溃。

Bug的代码原因

Adam Langley的《Apple’s SSL/TLS bug 》的博文暴出了这个bug的细节。(在苹果的开源网站上,通过查看苹果的和SSL/TLS有关的代码变更,我们可以在文件sslKeyExchange.c中找到下面的代码)

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一个“蝇量级” C 语言协程库

一个“蝇量级” C 语言协程库

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

协程(coroutine)顾名思义就是“协作的例程”(co-operative routines)。跟具有操作系统概念的线程不一样,协程是在用户空间利用程序语言的语法语义就能实现逻辑上类似多任务的编程技巧。实际上协程的概念比线程还要早,按照 Knuth 的说法“子例程是协程的特例”,一个子例程就是一次子函数调用,那么实际上协程就是类函数一样的程序组件,你可以在一个线程里面轻松创建数十万个协程,就像数十万次函数调用一样。只不过子例程只有一个调用入口起始点,返回之后就结束了,而协程入口既可以是起始点,又可以从上一个返回点继续执行,也就是说协程之间可以通过 yield 方式转移执行权,对称(symmetric)、平级地调用对方,而不是像例程那样上下级调用关系。当然 Knuth 的“特例”指的是协程也可以模拟例程那样实现上下级调用关系,这就叫非对称协程(asymmetric coroutines)。

基于事件驱动模型

我们举一个例子来看看一种对称协程调用场景,大家最熟悉的“生产者-消费者”事件驱动模型,一个协程负责生产产品并将它们加入队列,另一个负责从队列中取出产品并使用它。为了提高效率,你想一次增加或删除多个产品。伪代码可以是这样的:

# producer coroutine
loop
while queue is not full
  create some new items
  add the items to queue
yield to consumer

# consumer coroutine
loop
while queue is not empty
  remove some items from queue
  use the items
yield to producer

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Lua简明教程

Lua简明教程

The Programming Language Lua这几天系统地学习了一下Lua这个脚本语言,Lua脚本是一个很轻量级的脚本,也是号称性能最高的脚本,用在很多需要性能的地方,比如:游戏脚本,nginx,wireshark的脚本,当你把他的源码下下来编译后,你会发现解释器居然不到200k,这是多么地变态啊(/bin/sh都要1M,MacOS平台),而且能和C语言非常好的互动。我很好奇得浏览了一下Lua解释器的源码,这可能是我看过最干净的C的源码了。

我不想写一篇大而全的语言手册,一方面是因为已经有了(见本文后面的链接),重要的原因是,因为大篇幅的文章会挫败人的学习热情,我始终觉得好的文章读起来就像拉大便一样,能一口气很流畅地搞完,才会让人爽(这也是我为什么不想写书的原因)。所以,这必然又是一篇“入厕文章”,还是那句话,我希望本文能够让大家利用上下班,上厕所大便的时间学习一个技术。呵呵。

相信你现在已经在厕所里脱掉裤子露出屁股已经准备好大便了,那就让我们畅快地排泄吧……

运行

首先,我们需要知道,Lua是类C的,所以,他是大小写字符敏感的。

下面是Lua的Hello World。注意:Lua脚本的语句的分号是可选的,这个和GO语言很类似

print("Hello World")

你可以像python一样,在命令行上运行lua命令后进入lua的shell中执行语句。

chenhao-air:lua chenhao$ lua
Lua 5.2.2  Copyright (C) 1994-2013 Lua.org, PUC-Rio
> print("Hello, World")
Hello, World
> 

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C++11的Lambda使用一例:华容道求解

C++11的Lambda使用一例:华容道求解

(感谢网友 @bnu_chenshuo 投稿)

华容道是一个有益的智力游戏,游戏规则不再赘述。用计算机求解华容道也是一道不错的编程练习题,为了寻求最少步数,求解程序一般用广度优先搜索算法。华容道的一种常见开局如图 1 所示。

广度优先搜索算法求解华容道的基本步骤:

  1. 准备两个“全局变量”,队列 Q 和和集合 S,S 代表“已知局面”。初时 Q 和 S 皆为空。
  2. 将初始局面加入队列 Q 的末尾,并将初始局面设为已知。
  3. 当队列不为空时,从 Q 的队首取出当前局面 curr。如果队列为空则结束搜索,表明无解。
  4. 如果 curr 是最终局面(曹操位于门口,图 2),则结束搜索,否则继续到第 5 步。
  5. 考虑 curr 中每个可以移动的棋子,试着上下左右移动一步,得到新局面 next,如果新局面未知(next ∉ S),则把它加入队列 Q,并设为已知。这一步可能产生多个新局面。
  6. 回到第2步。

其中“局面已知”并不要求每个棋子的位置相同,而是指棋子的投影的形状相同(代码中用 mask 表示),例如交换图 1 中的张飞和赵云并不产生新局面,这一规定可以大大缩小搜索空间。

以上步骤很容易转换为 C++ 代码,这篇文章重点关注的是第 5 步的实现。

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