如何阅读 C 语言的声明

众所周知,C 语言的一大难点就在于变量声明。 比如说如下的几个例子: char* const *(*next)(); char *(*c[10])(int **p); void (*signal(int, void(*)(int)))(int); 基本上每一个都是晦涩难懂,看了简直像杀人。但其实也是相对来会所比较简单的一个。如果熟悉编译原理,其实可以通过人脑编译器的手段来解决难懂问题。毕竟,代码也需要编译器进行翻译。 首先我们得知道运算符号的优先级顺序。这里只说在声明期间会出现的符号。主要分为变量名,括号内内容,后缀操作符如:[], (),前缀操作符如: *,类型描述符如:const, volatile, 其中, 如果 const…

C 的假装 OOP 写法

之前微博上说 C 的一个好处就是没有什么是一个 void* 解决不了的,然后因为自己用 C 写一个小程序,遇到了一个问题,就是因为 C 是强类型,但是如果需要写一个相对通用的数据结构。这个稍微有点麻烦。 比如说,hashmap,我们常用的都是 <string, string> 的一个 map,于是,相对来说的话,hash 函数比较容易。但是,如果是需要实现 Java 那样的通用数据结构呢,是不是需要对每个特定的数据对象写一个? 所以这边就扯到了这么个比较好玩的技巧。 先看下效果: main.c…

Android Webview 加载额外 CSS

这个需求也是挺好玩的。主要是因为女朋友用的一个 APP,是城市里面的一个实时公交的 APP。但是作为一个会点代码的人,一看到这么一个 APP,第一反应是,为什么这种粗制滥造的 APP 可以存活于世,而且还是政府单位发布的。 本着,吐槽一个东西,就要拿出一个比他更好的解决方案的思路,所以我就花了将近一个下午的时间。重新做了一个 APP 送给她。 其实,APP 的难度很低,主要是实现思路比较好玩。熟悉 Firefox 的同学应该知道 stylish 这个插件,他可以进行一些 CSS 的重写工作,同时覆盖到页面上。这样的效果就是可以完成去广告和简化页面的效果。 所以这边,我也准备使用这个思路。当然,我先看看网上有没有对应的资源。避免重复劳动。 然后就搜到了这么一个问题 关于Android中WebView在加载网页的时候,怎样应用本地的CSS效果?就是说怎样把本地的CSS嵌入到HTML中,底下的一些回答让我觉得,太过高层的编程语言,过于简单的答案获取,让我们失去了独立解决问题的能力。…

一场叫做研究生的游戏开始

9.1, 传统意义上,应该是开学的日子,因为是研究生,所以写一下期待下吧。确切的说,应该是 9.7 开学。 自从 4 月份辞职以来,一直是以自由身的身份在生活。一开始准备托福,但是,中期遇到了可能会相伴一生的人。所以在对之后的规划上出现了点变动。所以之后的日子都是更多的在训练自己的一些解决问题的思维能力。 不过这段时间的训练下来,总的来说还算是比较满意的。Codeforce 因为才打了两场,第一场因为不熟悉套路,rank 了1500,有点郁闷,第二场 372 的 rank 还是比较满意(A 题看错题目 WA 3 次。。),目前稳定在了蓝名,6000 名,LeetCode 目前是…

吐槽 Markdown 的设计

之前一开始还是很喜欢 Markdown 的,相对来说比较的简单,从 office word 转到 mardown 的一段时间,适应了之后,写文章的速度就有了很大的提升。 但是,自从开始了编写 markdown-parser,一个 markdown 的解释器,就发现,markdown 的规范都是扯淡,并没有一个很好的官方规范性的文档和转义规范。 比如无顺序的列表,-,+,* 都可以作为前置表达符。但是有的解释器,对*号并不支持。关于引用部分就更加的随机了。如下的一段文章 > Hello World \“` Hello…

快速求出某数的所有约数

故事是这样的,有一场比赛题,本来应该是考察 DP 的,但是算法写出来之后,一值暴 TLE,我一开始以为是 C++ 的 map 是 log(n) 的复杂度,于是改成了 unorder_map 试了下,结果还是 TLE。最后花了很久定位到求约数的算法超时。 按照人惯性的思维,求一个数的约数,直接使用一个 for 就可以了。而且算法的复杂度是 O(n) 具体一点可以说是 O(sqrt(n)) 也是可以接受的。…

字符串纠错

故这样的,之前在 Leetcode 遇到一道题:『Edit Distance』, 当时做的时候并没有太多的思考,原因也很简单,不知道这道题的算法什么时候可以用得到。 直到,最近在看搜索引擎部分的算法,在处理用户的拼写异常的时候,比如,当用户搜索 『苏州大雪』的时候,怎么能进行纠错为『苏州大学』。 亦或者,在进行爬虫数据筛选的时候,比如在 B 站进行动漫数据抓取的时候,有很多的 UP 主会对动漫的名字做一定的修改,比如『(xx 字幕组)小林家的龙女仆』或者『小林家的龙女仆(高清)』。按照我之前的处理方式,还是很简单的 KV 存储,所以在计算弹幕和播放量的时候,并没有统计合并这样的数据。而从实际情况上来看的话,这两个的数据是应该统计在一起的。 所以,发现这个算法也是可以用的。而且,这个算法确实挺有意思。 using namespace std; class…

搜索最近的店铺 or 找最多店铺的点

这两个问题,应该是电商网站或者说 O2O 业务中最常用的功能。在之前,我也想过该题的解决方法。 第一个问题最简单的方法就是,一个 for 遍历周围所有的数据。通过欧式距离的判断,进行从小打大的排序判断,然后推送结果给用户。但是,当商铺基数足够大的时候,似乎,每次的 O(N) 操作,都是一个不小的时间开销。于是,可以通过进行地区的划分进行优化。 比如在二维坐标系中,划分为 N * N 的正方形区域。进行距离判断的时候,只需要查询用户当前区域和周围 8 个区域的店铺,然后进行搜索,然后排序。同时,也可以针对每个区域进行 cache,因为某个区域间的商铺的排序顺序基本不会有太大变化,而且即使是不同的距离,基本也就是 50 ~ 100 米的误差,某种程度上,用户也能接受这样的误差。…