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AVL树和红黑树(下)

本文介绍了如何通过泛型编程思想封装C++中的map和set,底层使用红黑树实现。首先,通过模板参数设计红黑树,使其能够同时支持map和set。接着,实现了迭代器__TreeIterator,并重载了++、--、*和->等操作符,确保迭代器能够正确遍历红黑树。map和set的封装主要通过调用红黑树的Insert方法实现,map还额外实现了[]操作符,方便插入和修改数据。最后,红黑树的Insert方法

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#数据结构#c++
C++微服务 UserServer 设计与实现

C++微服务实战:IM用户服务设计与实现 本文分享了IM系统中用户服务(UserServer)的实战开发经验,涵盖核心设计思路和关键实现细节。 设计要点 核心职责:用户认证、信息管理、为其他服务提供基础支撑 架构设计:采用依赖注入模式,避免硬编码外部服务 组件分工: MySQL(ODB ORM)存储用户数据 Redis管理会话和验证码 ElasticSearch实现用户搜索 模拟短信服务(Mock

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#c++#微服务#开发语言
C++微服务实战中好友管理子服务的全面解析

本文将深入解析基于C++的IM好友管理子服务实现,从服务定位到完整部署方案。该服务作为IM系统的核心枢纽,负责管理用户社交关系和聊天会话容器,采用brpc+Protobuf+ODB技术栈实现。文章详细拆解了服务接口设计(10个核心ProtoBuf接口)、数据模型(4个ODB映射表)和关键业务逻辑流程,如好友申请处理包含关系校验、事件管理和会话创建。同时分享了高可用部署实践,包括负载均衡和服务发现机

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#c++#微服务#开发语言
继承与组合:C++面向对象的核心

C++继承机制详解:本文深入讲解了C++面向对象编程中的继承概念,包括基础语法、访问权限控制、基类与派生类对象转换、作用域隐藏问题以及派生类默认成员函数规则等核心知识点。通过丰富的代码示例,重点剖析了继承的本质是代码复用与功能扩展,详细说明了三种继承方式(public/protected/private)的权限差异,并强调了实际开发中应优先使用public继承。文章还特别提醒了继承中容易出现的陷阱

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#c++#java#开发语言
C++后台开发工具链实战

C++后台开发工具链实战指南 本文介绍了C++后台开发所需的完整工具链,包含环境搭建和核心组件落地两大部分: 基础开发环境搭建:推荐Linux环境下使用vim+gcc/g++工具链,配合gdb调试器、cmake构建工具和git版本管理,形成高效开发基础。 核心开发组件: gflags:用于命令行参数解析,支持多种数据类型和自动帮助文档生成 gtest:Google测试框架,提供丰富的断言和事件机制

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#c++#开发语言
C++微服务实战中好友管理子服务的全面解析

本文将深入解析基于C++的IM好友管理子服务实现,从服务定位到完整部署方案。该服务作为IM系统的核心枢纽,负责管理用户社交关系和聊天会话容器,采用brpc+Protobuf+ODB技术栈实现。文章详细拆解了服务接口设计(10个核心ProtoBuf接口)、数据模型(4个ODB映射表)和关键业务逻辑流程,如好友申请处理包含关系校验、事件管理和会话创建。同时分享了高可用部署实践,包括负载均衡和服务发现机

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#c++#微服务#开发语言
从 C++ 转向 AI 应用工程:我的 Python 基础第一阶段复盘

环境准备 -> 基础语法 -> 数据结构 -> 文件处理 -> JSON 输出 -> 小工具项目完成这个文本统计工具后,至少可以说明已经具备了继续学习 FastAPI、大模型 API、RAG 和 Agent 开发的基础。下一阶段就可以从“写脚本”进入“写后端服务”,开始学习 FastAPI,把 Python 能力封装成可以被外部调用的 API。

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#c++#人工智能#python
QMainWindow布局框架折腾记录

写了个简易文本编辑器把这些东西串起来练了一遍,菜单栏打开/保存文件,工具栏快捷操作,状态栏显示反馈,dock 放个文件列表。

#数据库
从 C++ 转向 AI 应用工程:我的 Python 基础第一阶段复盘

环境准备 -> 基础语法 -> 数据结构 -> 文件处理 -> JSON 输出 -> 小工具项目完成这个文本统计工具后,至少可以说明已经具备了继续学习 FastAPI、大模型 API、RAG 和 Agent 开发的基础。下一阶段就可以从“写脚本”进入“写后端服务”,开始学习 FastAPI,把 Python 能力封装成可以被外部调用的 API。

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#c++#人工智能#python
从 C++ 转向 AI 应用工程:我的 Python 基础第一阶段复盘

环境准备 -> 基础语法 -> 数据结构 -> 文件处理 -> JSON 输出 -> 小工具项目完成这个文本统计工具后,至少可以说明已经具备了继续学习 FastAPI、大模型 API、RAG 和 Agent 开发的基础。下一阶段就可以从“写脚本”进入“写后端服务”,开始学习 FastAPI,把 Python 能力封装成可以被外部调用的 API。

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