Paul Heckel 差分算法
前一篇 文章 我们介绍了 Myers 差分算法,其主要应用在版本控制系统,用于比较不同版本的源代码,比如:git、svn、gerrit 等。本文,我们再来介绍一下 UI 框架中常用于数据差异检测的算法——Paul Heckel 差分算法。
最近在写一篇文章 《Myers 差分算法》,发布之后发现 NexT 默认使用的公式渲染器的效果不太好,于是...搞了几晚,整体升级了 Hexo 系统和 NexT 主题。
最近在三刷《程序员的自我修养:链接、装载与库》,为了加深对于相关知识的理解,我又阅读了 fishhook 的源码。本文希望从程序的链接原理出发,详细介绍 fishhook 的设计原理,学习其中的设计思想。
继承(Inheritance)是 面向对象编程(Object Oriented Programming, OOP)的三大特性之一,其他两大特性是 封装(Encapsulation)和 多态(Polymorphism)。在编程语言中,继承的主流实现方式有两种,分别是:
自分布式计算出现以来,业界已经开始广泛研究基于消息传递编程模型的解决方案。关于消息传递,Wikipedia 描述其广泛定义主要包括:远程过程调用(Remote Procedure Calls, RPC) 和 消息传递接口(Message Passing Interface, MPI)。但是,如今我们所谈到的消息传递,通常是指 actor 模型(Actor Model)。作为一种通用的消息传递编程模型,其起源于 20 世纪 70 年代,如今被广泛用于构建大规模可伸缩分布式系统。
从异步与并发编程兴起以来,学术界与工业界提出了非常多的解决方案,本文将要介绍的 Future 和 Promise 正是其中的两种解决方案。Future 和 Promise 的实现理念非常相似,两者在发展过程中相互借鉴,相互融合。目前,很多流行的语言和框架都引入了 Future 和 Promise 的概念,如:JavaScript、Node.js、Scala、Java、C++ 等。
最近希望在业务中实现一套基于 AOP 的埋点方案,调研过程中,我花了些时间阅读了一下 Aspects 的源码,对于 Aspects 设计有了一些更深入的理解。因此,通过本文记录我在阅读源码后的一些收获和思考,以供后续进行回顾。
在传统的基于 闭包 的异步编程中,经常会出现 地狱嵌套 的问题,这使得高度异步的代码几乎无法阅读。Promise 则是解决这个问题的众多方案之一。
通过第 1 章至第 6 章,我们实现了一门简单的函数式编程语言。在这个过程中,我们学习了解析器相关的技术,如何构建并表示 AST,如何构建 LLVM IR,如何对生成代码进行优化,如何使用 JIT 进行编译等等。
目前为止,Kaleidoscope 已经是一门功能齐全且有用的编程语言了。但是,它仍然存在一个很大的问题。当前的 Kaleidoscope 缺少很多有用的运算符,比如:取反、比较等。
在前 4 章中,我们介绍了 Kaleidoscope 语言的实现,包括支持 LLVM IR
代码生成、优化器、JIT 编译器等。然而,目前我们设计的 Kaleidoscope
的功能非常简单,除了函数调用和返回外,甚至不包含控制流的能力。这意味着我们在代码中无法使用条件分支,因此极大地限制了编程语言的能力。本章,我们将对
Kaleidoscope 进行扩展,使其支持 if/then/else
语句和
for
语句。