1.c语言游戏代码大全（收录100多款经典游戏源码）
2.[stl 源码分析] std::sort
3.莱昂氏UNIX源代码分析基本信息
4.Delphi源代码分析简介
5.slate.js源码分析（四）- 历史记录机制
6.React源码分析4-深度理解diff算法
c语言游戏代码大全（收录100多款经典游戏源码）
C语言是经典一种广泛使用的编程语言，其强大的源码源码功能和高效的性能使其成为游戏开发的首选语言。本文将介绍多款经典游戏的分析分析C语言源码，供游戏开发者学习和参考。软件操作步骤
Step1:下载源码
访问Github上的经典C语言游戏代码大全仓库，找到需要的源码源码printf 源码在哪游戏源码，点击“Download”按钮下载源码压缩包。分析分析
Step2:解压源码
使用解压软件将下载的软件源码压缩包解压到本地硬盘上。
Step3:编译源码
使用C语言编译器（如GCC）编译源码，经典生成可执行文件。源码源码
Step4:运行游戏
运行生成的分析分析可执行文件，开始游戏。软件
经典游戏源码
1.俄罗斯方块
俄罗斯方块是经典一款经典的益智游戏，玩家需要通过旋转和移动方块，源码源码使其在下落过程中排列成完整的分析分析一行或多行，从而消除方块并得分。
操作步骤
使用方向键控制方块移动和旋转，按空格键加速方块下落。
2.扫雷
扫雷是一款经典的单人益智游戏，玩家需要根据周围的数字推断出隐藏在方格中的地雷位置，最终揭开所有非地雷方格并得分。
操作步骤
使用鼠标左键点击方格揭开，使用鼠标右键标记可能的地雷位置。
3.贪吃蛇
贪吃蛇是一款经典的单人游戏，玩家需要通过控制一条蛇在屏幕上移动，吃掉食物并不断成长，直到撞到墙壁或自己的身体为止。
操作步骤
使用方向键控制蛇的移动方向，吃到食物后蛇的长度加1。
4.五子棋
五子棋是一款经典的两人对弈游戏，玩家需要通过在棋盘上下棋，先在横、竖、斜方向上连成五子的一方获胜。
操作步骤
使用鼠标点击棋盘上的空格下棋，先连成五子的一方获胜。
5.推箱子
推箱子是模糊匹配算法公式源码一款经典的益智游戏，玩家需要通过推动箱子使其到达指定位置，最终完成所有关卡。
操作步骤
使用方向键控制人物移动和推动箱子，将箱子推到指定位置即可过关。
[stl 源码分析] std::sort
std::sort在标准库中是一个经典的复合排序算法，结合了插入排序、快速排序、堆排序的优点。该算法在排序时根据几种算法的优缺点进行整合，形成一种被称为内省排序的高效排序方法。
内省排序结合了快速排序和堆排序的优点，快速排序在大部分情况下具有较高的效率，堆排序在最坏情况下仍能保持良好的性能。内省排序在排序过程中，先用快速排序进行大体排序，然后递归地对未排序部分进行更细粒度的排序，直至完成整个排序过程。在快速排序效率较低时，内省排序会自动切换至插入排序，以提高排序效率。
在实现上，std::sort使用了内省排序算法，并在适当条件下切换至插入排序以优化性能。其源码包括排序逻辑的实现和测试案例。排序源码主要由内省排序和插入排序两部分组成。
内省排序在排序过程中先快速排序，然后对未完全排序的元素进行递归快速排序。当子数组的长度小于某个阈值时，内省排序会自动切换至插入排序。插入排序在小规模数据中具有较高的效率，因此在内省排序中作为优化部分，提高了整个排序算法的性能。
插入排序在排序过程中，将新元素插入已排序部分的正确位置。这种简单而直观的算法在小型数据集或接近排序状态的数据中表现出色。内省排序通过将插入排序应用于小规模数据，html5 页面源码进一步优化了排序算法的性能。
综上所述，std::sort通过结合内省排序和插入排序，实现了高效且稳定的数据排序。内省排序在大部分情况下提供高性能排序，而在数据规模较小或接近排序状态时，插入排序作为优化部分，进一步提高了排序效率。这种复合排序方法使得std::sort成为标准库中一个强大且灵活的排序工具。
莱昂氏UNIX源代码分析基本信息
莱昂氏UNIX源代码分析是一本深入探讨UNIX系统内部运作的权威著作，它的原书名是《Lions' Commentary on Unix 6 edition》。这本经典之作由澳大利亚的John Lions撰写，其丰富的经验和深入的洞察力为读者提供了对UNIX系统全面而详尽的解析。
该书的中文版由中国著名计算机翻译家尤晋元进行了翻译，使得内容更加贴近中国读者，便于理解。机械工业出版社在年8月发行了这本书，为对中国Unix系统感兴趣的读者提供了一个难得的学习和参考资源。
《莱昂氏UNIX源代码分析》涵盖了UNIX系统的核心原理、编程技巧以及实用案例，无论是对系统管理员、程序员还是高级用户，都能从中获益匪浅。它不仅介绍了基础概念，还深入剖析了源代码层面的细节，帮助读者理解并掌握Unix系统的工作机制。
Delphi源代码分析简介
本书深入剖析了Delphi内核（RTL）的奥秘，从Nico Bendlin编写的经典示例程序MiniDExe开始，以此为起点，讲解Delphi编译器层面的技术细节。通过逐步解构和分析，读者能深入了解Delphi的核心机制，包括编译器如何在Windows环境中与用户代码、Delphi RTL进行交互。作者详尽地展示了对象结构、VCL和COM等在源代码中的asp.net的源码实现，通过关键代码的列举和系统性分析，揭示了内核的完整构造。
书中详细探讨了Delphi的编译器如何处理模块化、内存管理、线程调度，以及与操作系统资源的协作。初识代码、模块的初始化过程，异常处理机制的底层逻辑，都在作者的剖析下变得清晰可见。这是一本为中高级Delphi开发者量身定制的高级技术读物，它不仅提供了丰富的技术知识，也对Delphi内核的运作机制有深度揭示。
slate.js源码分析（四）- 历史记录机制
应用中常见撤销与重做功能，尤其在编辑器中，其实现看似简单却也非易事。为了更好地理解这一机制，本文将深入探讨 MVC 设计模式，并聚焦于 slate.js 如何巧妙地实现撤销与重做功能。
MVC 模式是一种经典的软件架构模式，自 年提出以来便广为应用。在 MVC 模式中，模型（Model）负责管理数据，视图（View）展示数据，而控制器（Controller）则负责处理用户输入与模型更新。
在撤销与重做功能的设计中，通常有两种实现思路。其中一种是通过 Redux 等状态管理库实现，而 slate.js 则采用了一种更为直接的方法。本文将重点介绍 slate.js 的实现策略。
撤销功能允许用户回溯至之前的页面状态，而重做功能则让用户能够恢复已撤销的操作。在执行操作后，当用户请求撤销时，系统会抛弃当前状态并恢复至前一状态。对于复杂的舒适家居集成网站源码操作，如表格的复制与粘贴，系统的处理逻辑则更为精细，能够跳过不需要记录在历史记录中的状态，确保撤销操作的精准性。
slate.js 的状态模型主要基于树状的文档结构，通过三种类型的操作指令来管理文档状态：针对节点的修改、光标位置的调整以及文本内容的变更。对节点与文本的修改，可通过特定指令来实现，而光标操作则通常直接修改数据。借助这九种基本操作，富文本内容的任何变化都能被准确地记录与恢复。
在实现撤销功能时，关键在于如何根据操作指令中的信息推导出相应的撤销操作。例如，撤销对节点的修改操作，只需对记录的操作进行逆向操作即可。相比之下，重做功能则相对简单，只需在撤销操作时记录下指令，以便在后续操作中恢复。
操作的记录以数组形式进行，便于后续的撤销与重做操作。通过合理的指令与数据模型设计，复杂的操作最终被拆解为简单且可逆的原子操作，确保了功能的高效与稳定。
总结而言，通过精心设计的指令与数据模型，撤销与重做功能得以实现，使应用在面对用户操作时能够灵活应对，提供无缝的用户体验。此外，本文还附带了一个招聘信息，百度如流团队正面向北京、上海、深圳等地招聘，欢迎有志之士加入。
参考资料包括：Web 应用的撤销重做实现、slatejs。
React源码分析4-深度理解diff算法
React 每次更新，都会通过 render 阶段中的 reconcileChildren 函数进行 diff 过程。这个过程是 React 名声远播的优化技术，对新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树进行对比，从而构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列，对真实 DOM 进行渲染。简单来说，diff 算法是为了以最低代价将旧的 fiber 树转换为新的 fiber 树。
经典的 diff 算法在处理树结构转换时的时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 是树中节点的个数。在处理包含 个节点的应用时，这种算法的性能将变得不可接受，需要进行优化。React 通过一系列策略，将 diff 算法的时间复杂度优化到了 O(n)，实现了高效的更新 virtual DOM。
React 的 diff 算法优化主要基于以下三个策略：tree diff、component diff 和 element diff。tree diff 策略采用深度优先遍历，仅比较同一层级的元素。当元素跨层级移动时，React 会将它们视为独立的更新，而不是直接合并。
component diff 策略判断组件类型是否一致，不一致则直接替换整个节点。这虽然在某些情况下可能牺牲一些性能，但考虑到实际应用中类型不一致且内容完全一致的情况较少，这种做法有助于简化 diff 算法，保持平均性能。
element diff 策略通过 key 对元素进行比较，识别稳定的渲染元素。对于同层级元素的比较，存在插入、删除和移动三种操作。这种策略能够有效管理 DOM 更新，确保性能。
结合源码的 diff 整体流程从 reconcileChildren 函数开始，根据当前 fiber 的存在与否决定是直接渲染新的 ReactElement 内容还是与当前 fiber 进行 Diff。主要关注的函数是 reconcileChildFibers，其中的细节与具体参数的处理方式紧密相关。不同类型的 ReactElement（如 REACT_ELEMENT_TYPE、纯文本类型和数组类型）将走不同的 diff 流程，实现更高效、针对性的处理。
diff 流程结束后，形成新的 fiber 链表树，链表树上的 fiber 标记了插入、删除、更新等副作用。在完成 unitWork 阶段后，React 构建了一个 effectList 链表，记录了需要进行真实 DOM 更新的 fiber。在 commit 阶段，根据 effectList 进行真实的 DOM 更新。下一章将深入探讨 commit 阶段的详细内容。
C语言/C++经典项目：猜拳游戏（内附源码）
在C语言或C++中，你可以体验到这款经典的猜拳游戏，让你与计算机一决高下。这款游戏的核心是用户选择拳型（如剪刀、布或石头），电脑随机出拳，通过巧妙的逻辑判断胜负。
下面是游戏的代码实现，首先，设置玩家和电脑的出拳变量，以及结果变量，提示玩家输入他们的选择。输入时需要注意处理回车符，以避免干扰后续操作。
接着，用户输入后，利用switch语句进行字符映射，并清空屏幕，为下一轮对决做准备。电脑则通过生成随机数决定出拳策略，最后通过特定的算法判定胜负。
每次对决结束后，程序会暂停并清屏，进入新的游戏循环。这个过程虽然简单，但每一步都蕴含着编程的乐趣和挑战。如果你对代码有任何改进的想法，欢迎加入我们的C语言/C++交流群，这里有丰富的学习资源和讨论氛围。
虽然学习过程中可能会遇到困难，但当你看到自己的成果，那份满足感是无价的。如果你需要学习资料，群内已经分享了一些，期待你的加入，一起探索编程的世界！
Flink深入浅出：JDBC Connector源码分析
大数据开发中，数据分析与报表制作是日常工作中最常遇到的任务。通常，我们通过读取Hive数据来进行计算，并将结果保存到数据库中，然后通过前端读取数据库来进行报表展示。然而，使用FlinkSQL可以简化这一过程，通过一个SQL语句即可完成整个ETL流程。
在Flink中，读取Hive数据并将数据写入数据库是常见的需求。本文将重点讲解数据如何写入数据库的过程，包括刷写数据库的机制和原理。
以下是本文将讲解的几个部分，以解答在使用过程中可能产生的疑问：
1. 表的定义
2. 定义的表如何找到具体的实现类（如何自定义第三方sink）
3. 写入数据的机制原理
（本篇基于1..0源码整理而成）
1. 表的定义
Flink官网提供了SQL中定义表的示例，以下以oracle为例：
定义好这样的表后，就可以使用insert into student执行插入操作了。接下来，我们将探讨其中的技术细节。
2. 如何找到实现类
实际上，这一过程涉及到之前分享过的SPI（服务提供者接口），即DriverManager去寻找Driver的过程。在Flink SQL执行时，会通过translate方法将SQL语句转换为对应的Operation，例如insert into xxx中的xxx会转换为CatalogSinkModifyOperation。这个操作会获取表的信息，从而得到Table对象。如果这个Table对象是CatalogTable，则会进入TableFactoryService.find()方法找到对应的实现类。
寻找实现类的过程就是SPI的过程。即通过查找路径下所有TableFactory.class的实现类，加载到内存中。这个SPI的定义位于resources下面的META-INFO下，定义接口以及实现类。
加载到内存后，首先判断是否是TableFactory的实现类，然后检查必要的参数是否满足（如果不满足会抛出异常，很多人在第一次使用Flink SQL注册表时，都会遇到NoMatchingTableFactoryException异常，其实都是因为配置的属性不全或者Jar报不满足找不到对应的TableFactory实现类造成的）。
找到对应的实现类后，调用对应的createTableSink方法就能创建具体的实现类了。
3. 工厂模式+创建者模式，创建TableSink
JDBCTableSourceSinkFactory是JDBC表的具体实现工厂，它实现了stream的sinkfactory。在1..0版本中，它不能在batch模式下使用，但在1.版本中据说会支持。这个类使用了经典的工厂模式，其中createStreamTableSink负责创建真正的Table，基于创建者模式构建JDBCUpsertTableSink。
创建出TableSink之后，就可以使用Flink API，基于DataStream创建一个Sink，并配置对应的并行度。
4. 消费数据写入数据库
在消费数据的过程中，底层基于PreparedStatement进行批量提交。需要注意的是提交的时机和机制。
控制刷写触发的最大数量 'connector.write.flush.max-rows' = ''
控制定时刷写的时间 'connector.write.flush.interval' = '2s'
这两个条件先到先触发，这两个参数都是可以通过with()属性配置的。
JDBCUpsertFunction很简单，主要的工作是包装对应的Format，执行它的open和invoke方法。其中open负责开启连接，invoke方法负责消费每条数据提交。
接下来，我们来看看关键的format.open()方法：
接下来就是消费数据，执行提交了
AppendWriter很简单，只是对PreparedStatement的封装而已
5. 总结
通过研究代码，我们应该了解了以下关键问题：
1. JDBC Sink执行的机制，比如依赖哪些包？（flink-jdbc.jar，这个包提供了JDBCTableSinkFactory的实现）
2. 如何找到对应的实现？基于SPI服务发现，扫描接口实现类，通过属性过滤，最终确定对应的实现类。
3. 底层如何提交记录？目前只支持append模式，底层基于PreparedStatement的addbatch+executeBatch批量提交
4. 数据写入数据库的时机和机制？一方面定时任务定时刷新，另一方面数量超过限制也会触发刷新。
更多Flink内容参考：