C++知识点

1.inline 内联函数

1. 使用 inline 关键字的函数只是用户希望它成为内联函数，但编译器有权忽略这个请求，比如：若此函数体太大，则不会把它作为内联函数展开的
2. 头文件中不仅要包含 inline 函数的声明，而且必须包含定义，且在定义时必须加上 inline 。【关键字 inline 必须与函数定义体放在一起才能使函数成为内联，仅将 inline 放在函数声明前面不起任何作用】
3. inline 函数可以定义在源文件中，但多个源文件中的同名 inline 函数的实现必须相同。一般把 inline 函数的定义放在头文件中更加合适。
4. 类内的成员函数，默认都是 inline 的。【定义在类声明之中的成员函数将自动地成为内联函数】
5. 不管是 class 声明中定义的 inline 函数，还是 class 实现中定义的 inline 函数，不存在优先不优先的问题，因为 class 的成员函数都是 inline 的，加了关键字 inline 也没什么特殊的。

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2.排序算法复杂度

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3.TCP连接和释放过程（三次握手四次挥手）

TCP三次握手与四次挥手

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4.linux的I/O复用接口select和epoll

select

select能监控的描述符个数由内核中的FD_SETSIZE限制，仅为1024，这也是select最大的缺点，因为现在的服务器并发量远远不止1024。即使能重新编译内核改变FD_SETSIZE的值，但这并不能提高select的性能。每次调用select都会线性扫描所有描述符的状态，在select结束后，用户也要线性扫描fd_set数组才知道哪些描述符准备就绪，等于说每次调用复杂度都是O（n）的，在并发量大的情况下，每次扫描都是相当耗时的，很有可能有未处理的连接等待超时。每次调用select都要在用户空间和内核空间里进行内存复制fd描述符等信息。 

poll

poll使用pollfd结构来存储fd，突破了select中描述符数目的限制。与select的后两点类似，poll仍然需要将pollfd数组拷贝到内核空间，之后依次扫描fd的状态，整体复杂度依然是O（n）的，在并发量大的情况下服务器性能会快速下降。 

epoll

epoll维护的描述符数目不受到限制，而且性能不会随着描述符数目的增加而下降。服务器的特点是经常维护着大量连接，但其中某一时刻读写的操作符数量却不多。epoll先通过epoll_ctl注册一个描述符到内核中，并一直维护着而不像poll每次操作都将所有要监控的描述符传递给内核；在描述符读写就绪时，通过回掉函数将自己加入就绪队列中，之后epoll_wait返回该就绪队列。也就是说，epoll基本不做无用的操作，时间复杂度仅与活跃的客户端数有关，而不会随着描述符数目的增加而下降。epoll在传递内核与用户空间的消息时使用了内存共享，而不是内存拷贝，这也使得epoll的效率比poll和select更高。 

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外部排序

1. 排序是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将任意序列的数据元素或记录重新按关键字顺序排列成有序的序列。 有序序列为记录的查找、插入和删除提供了方便，可以有效提高搜索效率。因此，研究各类排序方法是计算机研究中的重要课题之一。根据待排序记录数量及其在排序过程中涉及的存储器，可将排序方法分为两大类: 一类是内部排序, 指的是待排序记录存放在计算机存储器中进行的排序过程；另一类是外部排序, 指的是待排序记录的数量很大，以至于内存一次不能容纳全部记录，在排序过程中尚需对外存进行访问的排序过程。
2. 外部排序指的是大文件的排序，当待排序的文件很大时，无法将整个文件的所有记录同时调入内存进行排序，只能将文件存放在外存，这种排称为外部排序。外部排序的过程主要是依据数据的内外存交换和“内部归并”两者结合起来实现的。
3. 一般提到排序都是指内排序，比如快速排序，堆排序，归并排序等，所谓内排序就是可以在内存中完成的排序。RAM的访问速度大约是磁盘的25万倍，我们当然希望如果可以的话都是内排来完成。但对于大数据集来说，内存是远远不够的，这时候就涉及到外排序的知识了。
4. 外部排序最常用的算法是多路归并排序，即将原文件分解成多个能够一次性装入内存的部分分别把每一部分调入内存完成排序。然后，对已经排序的子文件进行归并排序。