Edison.X. Blog

一般在講記憶體配置策略時，「書本上」講的策略大概如下。
1. 若 size >= capacity，realloc capacity = 2 * capacity。
2. 若 size < capacity / 4 ， realloc capacity = 0.5 * capacity。
這大概是一般學校教學給較一般的策略。

 
高階微分法與一階微分法有一定關連性，故此文需先看過 一階微分法。
要了解背景原理必須從差分法開始細說，此處略過不提，直接將結果寫下。

1.  若微分用定義方式做，效果有限，若欲求之 eps 過小 (如精度達 1E-9, 1E-12 )，一些情況上特別容易發生 除零之窘境。
2.  數值分析之叢書不知道對微分法說明完不完整，即使跳過不講大概也不會讓人太過意外。但較意外的是，非線性方程式求解中的「牛頓法」，微分函式不是用數值分析方式算出來的，而是事先用筆算算出來的。

 
 
謠言指出，vector 效能操作比 C 之 malloc、memcpy、memset、memcmp 來得慢。還在謠傳這謠言的，麻煩開 Optimize 測一次，覺得結果有誤，多測幾次也無妨。
note 到後面愈來愈心虛，技巧概念就那一、二個而已。

 
雖然是分類是放在「面試」，其實這不是面試題目，只是如果面試出這題的話，我不確定能給出滿意的回答。
這段 code 是睡前突然想到，筆者以前看到一段，自己想不透為什麼那麼做的 code，憑印象寫一下。
 

 
在學數值分析時，會講到如何以均勻分佈，轉換到各種分佈裡，常見的大概會有波松分佈、指數分佈、常態分佈。較有名的方式 Miller-Box Transform 是專用在轉常態分佈 ( 因常態分佈是算常出現的機率模型 )。
一些常見的機率分佈亂數，C++ 都已包到 TR1 裡去，有興趣可自行參考。 
這裡提的轉換方式，當然要有一份均勻的亂數產生器 ( 統計用的均勻就夠了，如  rand() )，另外假設讀者也知道該亂數分佈的  機率函式  f(x) 為何，並可用程式語言表達出該 f(x) ，其 f(x) 長得奇型怪狀也沒差，如

 
這問題還真不知怎麼下標題。原問題 是 ptt 上問的，我也給了一份 solution。由於認為這篇給的 solution 留下很多談論空間 ( 其實還不是自己懶得用 bbs 編輯文字 )，於此做下一份筆記。

 
C / C++ 在開發過程有些 tool 蠻好用的，找了時間摸一下做紀錄，圖片截完後才發現，怎麼相簿空間那麼小，還沒上傳完就爆了，原本打算是 step by step，最後只能以文字敘述方式。
C++ 一些免費的 tool 在 windows 底下並不好找，反倒是 M$ 對 C# /Management C++ 的支援算完整。

 
C 語言裡之 User Defined Type 包含了 struct、union、enum，C++ 裡多了 class。此文主要針對 C struct 做撰之，強調是在 C 底下而非 C++ 底下，原因為 C++ struct 特性與 C 並不完全相同，另強調有些問題具相依性，此篇若說明遇到相依性問題時，會於標題註明。
 
注意事項

 
筆者曾拿以前在商院修課時寫下 source code 做 demo ，
< 後續確實有拿來做其它應用 > 一些問題可能是找不到合適書籍或文獻所造成，
在 coding 過四、五個問題後，這裡只簡述一遍 GA 整個流程，