🖥 ZTG - графический движок для консолей Windows на С++.

Скомпилируйте библиотеку как статическую и включите ее в свой проект, включите файл ZTG.h

#include "ZTG/ZTG.H"

▪Github

@cpluspluc

🖥 EFP: полезная библиотека для функционального программирования на C++

▪Github

#cpp #программирование

@cpluspluc

🖥 Работа на C или C++ требует понимания их неопределенного поведения: что это такое, каковы последствия неопределенного поведения: и как не споткнуться о него. Для простоты в статье говорится только о C, но все, что написано , применимо и к C++.

Вообще говоря, программировать на C сложнее, чем на таких языках, как Python.
В некотором смысле это связано с тем, что C - язык более низкого уровня, ближе к ассемблеру; он просто дает вам то, что дает базовая машина.

Например, целые числа в Python ведут себя так же, как их математические аналоги. Они не ограничены; при сложении целых чисел вы всегда получите правильный ответ, независимо от их размера. (Если, конечно, на компьютере не закончится память. Ни один язык не может создать бесконечные ресурсы. Но он может гарантировать, что вы получите либо правильный ответ, либо сбой. И никогда - неправильный ответ.)

▪Читать дальше

@cpluspluc

🖥 Что нужно учитывать, используя std::vector?

Основные плюсы и минусы происходят от линейного расположения элементов в памяти и ограничений, которые это расположение накладывает.

std::vector имеет:

➕ Доступ к произвольному элементу за O(1).

➖ Проблема: При превышении capacity — долгая вставка нового элемента (даже в конец), требующая поэлементного копирования.

Решение: С этим можно побороться, если зарезервировать заранее всю нужную память под все элементы, но мы редко знаем каким будет максимальное количество элементов. И памяти на все процессы так не напасёшься, даже учитывая оптимизацию современных ОС: когда ОС физически выделяет память только когда процесс начинает её использовать.


Хороший cache coherence:
➕ В общем случае это означает более быстрый обход контейнера vector по сравнению с контейнерами а-ля list (map, set, forward_list etc).

➖ Проблема: В частности, нужно разбираться с cache sharing.
Если vector параллельно обходят два потока и каждый из них модифицирует его содержимое, то вероятно кэши этих потоков будет смотреть на смежную область памяти vector-а. Тогда каждая из записей будет инвалидировать содержимое кеша ядра другого потока, тем самым приводя к регулярному refetch-у. В некоторых корнер кейсах замена vector на list может внезапно привести к улучшению перфоманса.

Решение: Лечится такая проблема обычно увеличением размера элемента до размера кешлайна. Либо же выдачей каждому потоку по N элементов, где (N * sizeof(ElementT)) == cacheline size.

@cpluspluc