众所周知，C++标准库的 unordered_map在性能上向来不是一个好的选择。开源市场上有非常多的高性能哈希表可供选择，phmap继承自 absl-hashmap，有着非常好的插入、查找性能。在著名的Comprehensive C++ Hashmap Benchmarks 2022榜单中名列前茅。事实上，我比对了 phmap::flat_hash_map与榜单中综合性能第一的 ankerl::unordered_dense::map，我的benchmark中只有遍历哈希表时，flat_hash_map的性能低于 unordered_dense::map，其余无论是插入还是随即查找，大部分情况下 flat_hash_map的性能都更优。本文简单介绍了 flat_hash_map相关情况，以及一些使用上的建议与坑点。 flat_hash_map 和 node_hash_map区别 phmap中有提供了两类哈希表，其内部布局示意图如下： 由上图（忽略了bucket的细节）可以看出，flat_hash_map的最大的优点在于 node之间的内存是连续的(虽然可能中间存在空node)，遍历的时候对cache更加友好 并且相比于 node_hash_map版少一次寻址过程（std::unordered_map的设计与 node_hash_map）相同。 而 flat_*系列的缺点就是在 rehash的时候: 会引发原来的value失效（这里的失效指的是原来的那个对象所对应的内存失效，而不是value所包含的内容失效，例如，value是一个指针，那它的值——所指向的对象，不会受到影响）。举个例子： flat_hash_map<int, Data> mp; node_hash_map<int, Data> nodemp; mp[0] = Data(); nodemp[0] = Data(); auto& mp0 = mp[0]; auto& nodemp0 = nodemp[0]; // tigger rehash for (int i = 1; i <= 10; i ++) { mp[i] = Data(); nodemp[i] = Data(); } assert(std::addressof(mp[0]) != std::addressof(mp0)); assert(std::addressof(nodemp[0]) == std::addressof(nodemp0)); 原因就是 flat_hash_map的内存布局导致的。而 node_hash_map或者 std::unordered_map就保证不会出现这种情况，因为当他们rehash的时候，只需要将bucket内的指针重新分配，指针的值还是指向原来的 node<key, value>....

没写记录，学弟写了，直接用 ICPC西安邀请赛

原先只是了解这个名词，想着C++20后静态多态直接用 concept来实现就好了就没细看，没必要整这些模板元编程的奇技淫巧。没想到面试某量化C++开发的时候被狠狠拷打……. CRTP (curiously recurring template pattern) 一般认为，CRTP可以用来实现静态多态 template <typename T> class Base { void func() { static_cast<T*>(this)->funcImpl(); } }; class Derived : public Base<Derived> { void funcImpl() { // do works here } }; 通过CRTP可以使得类具有类似于虚函数的效果，同时又没有虚函数调用时的开销(虚函数调用需要通过虚函数指针查找虚函数表进行调用)，同时类的对象的体积相比使用虚函数也会减少(不需要存储虚函数指针)，但是缺点是无法动态绑定，感觉有点过于鸡肋。 有什么用呢？可以用来向纯虚类一样做接口：（以下类似的代码在大量数学库中出现） template <typename ChildType> struct VectorBase { ChildType &underlying() { return static_cast<ChildType &>(*this); } inline ChildType &operator+=(const ChildType &rhs) { this->underlying() = this->underlying() + rhs; return this->underlying(); } }; struct Vec3f : public VectorBase<Vec3f> { float x{}, y{}, z{}; Vec3f() = default; Vec3f(float x, float y, float z) : x(x), y(y), z(z) {} }; inline Vec3f operator+(const Vec3f &lhs, const Vec3f &rhs) { Vec3f result; result....

本博客部署在两个服务器上，其中一个的 HTTP 服务就是由本文介绍的 FalconLink 提供。你可以通过IP地址 101.34.211.126:20080 尝试访问。 项目地址 https://github.com/caaatch22/FalconLink Overview FalconLink是一个轻量级的高并发网络库。它封装了网络编程套接字API，将其抽象成一个易用，可拓展框架。用户只需通过设置回调函数的形式注入业务逻辑。它同时也具有 HTTP 服务请求与解析的功能。 上图是FalconLink系统架构的一个简单概括性图示。 采用非阻塞socket配合边缘触发，及one loop per thread的主从 reactor设计 Acceptor 是专门用于处理接受新用户连接请求的模块。它守候在监听端口。收到请求后建立 Connection 分配给 EventLoop。 FalconLink 将每个 TCP连接抽象成一个 Connection，一个 Connection对应一个连接 socket 套接字。用户可以为每一条Connection注册回调函数。 每个 EventLoop 都拥有一个 Poller。 Poller 负责监听已连接的套接字，将有事件触发的连接反馈给 EventLoop。 EventLoop是该系统的核心组件, 每个都单独运行在一个线程中. 它从 Poller 中接收到有事件触发的用户连接后, 会获取并执行它们的回调函数. ThreadPool 线程池管理着系统中有多少个 EventLoop 在运行，并调度线程，防止注册过多线程导致性能下降。 支持 HTTP(GET,HEAD)请求的解析与回复，支持挂载静态 html 文件（本博客使用FalconLink的 HTTP 服务） 实现异步logger API 使用falconlink，可以轻易且优雅的在20行内实现一个 echo server。 #include "falconlink.hpp" int main() { falconlink::InetAddr local_address("0.0.0.0", 8090); falconlink::Server echo_server(local_address); echo_server ....

Overview 在这次实验写完后，我们已经能使用bustub-shell完成执行 sql 语句了，还是挺有成就感的。同时，TA 为我们准备了浏览器上的bustub ，方便和我们写的对比调试。你也可以使用 explain 来查看他的优化策略与执行步骤。 这次实验的主要难点在于读代码，理清 bustub 的执行引擎的数据流以及代码中的实现。搞懂了之后各个算子的实现就很简单了（相对 B+树）。 上图是 bustub 的整体架构。 Parser sql 语句的解析就像其他编程语言一样，同样需要翻译成比较结构化的东西。Parser 阶段会生成一个抽象语法树(AST, Abstract Syntax Tree)。 这并不是数据库核心部分，bustub 直接使用了 PostgreSQL 的 parser 库 libpg_query。 Binder 得到 AST 后，需要将这些词语绑定到数据库实体上，这就是 Binder 的工作。例如有这样一条 sql： SELECT table1.y, table2.x FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.x = table2.y; 其中 SELECT 和 FROM 是关键字，x 和 table1 是标识符。我们可以使用 explain 来看看 binder 层（bustub-shell 未完成时也可以使用 explain）： === BINDER === BoundSelec { table=BoundJoin { type=Inner, left=BoundBaseTableRef { table=table1, oid=25 }, right=BoundBaseTableRef { table=table2, oid=26 }, condition=(table1....

Wavelet Tree for Competitive Programming 最近在学FM-Index相关算法用于数据库，了解到Wavelet Tree这一数据结构，发现其还可以应用在算法竞赛中。网上相关中文资料比较少，权当自己做个学习笔记 开始之前 在学习wavelet tree前，不妨看看他能解决什么样的问题。 假设我们有一长为 $n$ 的序列 $A[0…n - 1]$ 。在算法竞赛中，典型的数据量是 $n = 1e5, |A[i]| <= 1e9$ 区间 $[L, R)$ 中元素$x$的出现次数 区间 $[L, R)$ 中的第k小数 区间 $[L, R)$ 上 小于等于x的数的个数 … 以上问题都可以通过可持久化线段树在解决。那为什么还需要wavelet tree呢，我们都知道可持久化线段树的常数很大，并且十分消耗空间，在有些苛刻的题目下可能会被卡 好吧应该都是金牌题，不是我该考虑的 。利用wavelet tree可以在$log(\sigma)$时间内完成的同时（且优秀的常数），若使用bitvector优化空间，空间上大概比可持久化线段树少一个量级。最重要的一点是，我个人觉得他比主席树更加直观易懂。 $\sigma$ = | $\Sigma = {1, 2, \cdots, \sigma}$| （用于序列上时是值域大小）。 用wavelet tree的缺点就是带修改操作比较难写，码量较大，一般不会在比赛时使用。 Wavelet Tree 该图给出了用序列 $A = [7, 3, 5, 6, 1, 3, 2, 7, 8, 4]$ 构建的wavelet tree的形态。对于树上的每个节点，我们会将其按照值域分成两个部分$[low, mid), [mid, high)$。通过 稳定划分（stable_partition，即不改变相对顺序的情况下划分）将该节点上的序列中小于 $mid$的划分到左子树中，大于等于mid的划分到右子树中，递归直至节点中只有一种值时为叶节点。需要注意的是，我们并不会在叶子节点中直接存储序列的值，而是通过某个方法使得我们能够使用较小的空间的情况下得到足够的信息。...