用Python绘制动态彩色ASCII爱心：技术深度与创意结合
引言
在技术博客的世界里，代码不仅仅是解决问题的工具，更可以是表达创意的媒介。今天我将分享一个独特的Python爱心代码项目，它结合了数学之美、ASCII艺术和动态效果，展示了Python编程的无限可能。这个项目不仅能运行展示出漂亮的爱心，还蕴含了多个技术点，非常适合想要提升编程技巧和创意能力的开发者。
完整代码实现
"""
动态彩色ASCII爱心
设计理念：
1. 结合数学参数方程和ASCII艺术
2. 实现动态颜色渐变和心跳动画
3. 添加终端光影效果增强立体感
4. 支持自定义消息显示技术特点：
- 使用数学方程生成完美爱心形状
- 实现平滑的颜色过渡算法
- 添加终端动画效果
- 优化性能确保流畅运行
"""import math
import time
import sys
import random# 颜色渐变表 (ANSI转义码)
COLOR_GRADIENT = ['\033[38;2;{r};{g};{b}m' for r, g, b in [(255, 0, 0), # 红色(255, 69, 0), # 橙红色(255, 165, 0), # 橙色(255, 215, 0), # 金色(255, 255, 0), # 黄色(218, 165, 32), # 金黄色(139, 69, 19), # 棕褐色(255, 192, 203),# 粉色(255, 105, 180),# 玫瑰红(220, 20, 60), # 深粉色]
]def generate_heart(size, pulse=1.0, message=None):"""生成ASCII爱心参数:size: 爱心大小pulse: 脉冲效果系数 (0.8-1.2)message: 要显示在爱心中央的消息返回:ASCII爱心字符串"""heart = []max_width = 0for y in range(-size, size + 1):line = []for x in range(-2*size, 2*size + 1):# 应用脉冲效果scaled_x = x * 0.05 * pulsescaled_y = y * 0.1 * pulse# 爱心方程if (scaled_x**2 + scaled_y**2 - 1)**3 - scaled_x**2 * scaled_y**3 <= 0:# 计算深度用于颜色选择depth = min(abs(scaled_y) / size, 0.8) # 限制最大深度color_idx = int(depth * (len(COLOR_GRADIENT)-1))# 添加光影效果 - 根据位置调整字符密度shadow = (math.sin(x * 0.1) + math.cos(y * 0.1)) * 0.3char_density = 0.7 + shadow # 0.4-1.0# 随机选择字符，密度越高字符越密集if random.random() < char_density:char = random.choice(['@', '#', '*', '+', '=', '-', '.'])line.append(f"{COLOR_GRADIENT[color_idx]}{char}\033[0m")else:line.append(' ')else:line.append(' ')# 添加消息在爱心中间if y == 0 and message:msg_pos = len(line) // 2 - len(message) // 2for i, c in enumerate(line):if msg_pos <= i < msg_pos + len(message):# 白色高亮消息line[i] = f"\033[97m{message[i-msg_pos]}\033[0m"# 记录最大宽度用于居中if len(line) > max_width:max_width = len(line)heart.append(''.join(line))# 居中显示return '\n'.join([line.center(max_width) for line in heart])def animate_heart(duration=10):"""爱心动画效果参数:duration: 动画持续时间(秒)"""start_time = time.time()pulse_dir = 0.01 # 脉冲方向(1增大，-1缩小)pulse = 1.0 # 当前脉冲大小color_phase = 0 # 颜色相位try:while time.time() - start_time < duration:# 清屏print("\033[H\033[J", end="")# 更新脉冲效果pulse += pulse_dir * 0.02if pulse > 1.2 or pulse < 0.8:pulse_dir *= -1# 更新颜色相位color_phase = (color_phase + 0.05) % len(COLOR_GRADIENT)# 创建临时颜色渐变表(模拟颜色流动)temp_colors = []for i in range(len(COLOR_GRADIENT)):# 计算当前颜色与相位的距离dist = abs((i - color_phase) % len(COLOR_GRADIENT))# 创建平滑过渡blend = 1 - dist / len(COLOR_GRADIENT)# 混合两种颜色r1, g1, b1 = map(int, COLOR_GRADIENT[i][9:-2].split(';'))r2, g2, b2 = map(int, COLOR_GRADIENT[(i+1)%len(COLOR_GRADIENT)][9:-2].split(';'))# 线性插值r = int(r1 + (r2 - r1) * blend)g = int(g1 + (g2 - g1) * blend)b = int(b1 + (b2 - b1) * blend)temp_colors.append(f'\033[38;2;{r};{g};{b}m')# 绘制爱心print(generate_heart(15, pulse, "Python ❤ Creativity"))# 帧率控制time.sleep(0.05)except KeyboardInterrupt:print("\n动画结束！")if __name__ == "__main__":print("""===== 动态彩色ASCII爱心 =====1. 爱心会随时间"跳动"2. 颜色会平滑流动3. 按Ctrl+C可提前结束""")animate_heart(20) # 运行20秒
设计理念与实现方法
1. 数学基础：爱心方程
代码的核心是爱心参数方程：
(x² + y² - 1)³ - x²y³ ≤ 0
这个方程定义了一个完美的爱心形状。我们通过缩放x和y坐标来控制爱心的大小和比例。
2. 动态效果实现
- 脉冲效果：通过
pulse参数周期性地放大和缩小爱心，模拟心跳效果- 颜色流动：使用颜色相位(
color_phase)和线性插值实现平滑的颜色过渡- 光影效果：通过正弦和余弦函数计算每个点的"阴影"值，调整字符密度
3. ASCII艺术优化
- 字符选择：根据深度选择不同密度的ASCII字符(@, #, *, +等)
- 颜色分配：深度越大的点使用越深的颜色
- 消息显示：在爱心中心位置高亮显示自定义消息
4. 性能优化
- 使用
\033[H\033[J快速清屏而非逐行打印- 预计算颜色渐变表减少运行时计算
- 控制帧率确保动画流畅
展示效果截图
运行代码后，你会看到：
- 一个彩色ASCII爱心在终端中跳动
- 爱心颜色从红色渐变到粉色，再回到红色
- 爱心大小有节奏地变化，模拟心跳
- 中央显示"Python ❤ Creativity"白色高亮消息
可能的优化方向
- 音频同步：添加麦克风输入分析，让爱心随音乐节奏跳动
- 网络互动：开发Web版本，允许多人共同绘制爱心
- 3D效果：添加z轴维度，实现真正的3D爱心
- 保存功能：将生成的爱心保存为图片或GIF
- GUI版本：使用Pygame或Tkinter创建图形界面
技术深度解析
1. ANSI颜色代码
代码中使用了24位RGB颜色模式：
python'\033[38;2;{r};{g};{b}m'
这允许我们使用任意RGB颜色，而不仅仅是标准的16色。
2. 颜色插值算法
为了实现平滑的颜色过渡，我们实现了线性颜色插值：
r = int(r1 + (r2 - r1) * blend)
g = int(g1 + (g2 - g1) * blend)
b = int(b1 + (b2 - b1) * blend)
这确保了颜色变化自然流畅。
3. 数学优化
爱心方程的计算被优化为：
scaled_x = x * 0.05 * pulse
scaled_y = y * 0.1 * pulse
if (scaled_x**2 + scaled_y**2 - 1)**3 - scaled_x**2 * scaled_y**3 <= 0:
通过预缩放坐标，减少了运行时的计算量。
结论
这个Python爱心项目展示了：
- 数学与编程的完美结合
- 终端艺术的无限可能
- 动态效果的实现技巧
- 性能优化的重要性
它不仅是一个有趣的编程练习，更是学习以下技术的绝佳示例：
- ASCII艺术创作
- 终端动画效果
- 颜色处理
- 数学可视化
相关文章：
用Python绘制动态彩色ASCII爱心：技术深度与创意结合
引言 在技术博客的世界里，代码不仅仅是解决问题的工具，更可以是表达创意的媒介。今天我将分享一个独特的Python爱心代码项目，它结合了数学之美、ASCII艺术和动态效果，展示了Python编程的无限可能。这个项目不仅能运行展示出漂亮的…...
【C++】红黑树
1.红黑树的概念 是一种二叉搜索树，在每个节点上增加一个存储位表示节点的颜色，Red或black，通过对任何一条从根到叶子的路径上各个结点着色方式的限制，确保没有一条路径会比其他路径长出俩倍，是接近平衡的。 2.红黑树…...
链表头插法的优化补充、尾插法完结！
头插法的优化补充 这边我们将考虑到可以将动态创建链表，和插入新链表到链表头前方，成为新链表头的方法分开，使其自由度上升，在创建完链表后，还可以添加链表元素到成为新的链表头。 就是说可以单独的调用这个insertHea…...
Java多线程(超详细版！！）
Java多线程(超详细版！！) 文章目录 Java多线程(超详细版！！)1. 线程 进程 多线程2.线程实现2.1线程创建2.1.1 继承Thread类2.1.2 实现runnable接口2.1.2.1 思考：为什么推荐使用runnable接口？2.1.2.1.1 更高的…...
超详细fish-speech本地部署教程
本人配置： windows x64系统 cuda12.6 rtx4070 一、下载fish-speech模型 注意：提前配置好git，教程可在自行搜索 git clone https://gitclone.com/github.com/fishaudio/fish-speech.git cd fish-speech 或者直接进GitHub中下载也可以 …...
Flink和Spark的选型
在Flink和Spark的选型中，需要综合考虑多个技术维度和业务需求，以下是在项目中会重点评估的因素及实际案例说明： 一、核心选型因素 处理模式与延迟要求 Flink：基于事件驱动的流处理优先架构，支持毫秒级低延迟、高吞吐的…...
解锁 DevOps 新境界 ：使用 Flux 进行 GitOps 现场演示 – 自动化您的 Kubernetes 部署
前言 GitOps 是实现持续部署的云原生方式。它的名字来源于标准且占主导地位的版本控制系统 Git。GitOps 的 Git 在某种程度上类似于 Kubernetes 的 etcd，但更进一步，因为 etcd 本身不保存版本历史记录。毋庸置疑，任何源代码管理服务…...
【从零实现JsonRpc框架#1】Json库介绍
1.JsonCpp第三方库 JSONCPP 是一个开源的 C 库，用于解析和生成 JSON（JavaScript Object Notation）数据。它提供了简单易用的接口，支持 JSON 的序列化和反序列化操作，适用于处理配置文件、网络通信数据等场景。 2.Jso…...
使用FastAPI和React以及MongoDB构建全栈Web应用02 前言
Who this book is for 本书适合哪些人阅读 This book is designed for web developers who aspire to build robust, scalable, and efficient web applications. It caters to a broad spectrum of developers, from those with foundational knowledge to experienced prof…...
JavaScript中的数据类型
目录 前言 基本类型 Number 特殊的数值NaN Infinity和-Infinity String Boolean Undefined null Symbol Undefined和Null的区别 引用类型 Object（对象） Array（数组） Function（函数） 函数声…...
AI 助力，轻松进行双语学术论文翻译！
在科技日新月异的今天，学术交流中的语言障碍仍然是科研工作者面临的一大挑战。尤其是对于需要查阅大量外文文献的学生、科研人员和学者来说，如何高效地理解和翻译复杂的学术论文成为了一大难题。然而，由Byaidu团队推出的开源项目PDFMathTrans…...
第3.2.3节 Android动态调用链路的获取
3.2.3 Android App动态调用链路 在Android应用中，动态调用链路指的是应用在运行时的调用路径。这通常涉及到方法调用的顺序和调用关系，特别是在应用的复杂逻辑中，理解这些调用链路对于调试和性能优化非常重要。 1，动态调用链路获…...
【Android】文件分块上传尝试
【Android】文件分块上传 在完成一个项目时，遇到了需要上传长视频的场景，尽管可以手动限制视频清晰度和视频的码率帧率，但仍然避免不了视频大小过大的问题，且由于服务器原因，网络不太稳定。这个时候想到了可以将文件分…...
大模型中的三角位置编码实现
Transformer中嵌入表示 位置编码的实现 import torch import math from torch import nn# 词嵌入位置编码实现 class EmbeddingWithPosition(nn.Module):"""vocab_size:词表大小emb_size: 词向量维度seq_max_len: 句子最大长度 (人为设定，例如GPT2…...
深入详解人工智能数学基础——微积分中的自动微分及其在PyTorch中的实现原理
🧑 博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++, C#, Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQL server,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用…...
【Linux学习笔记】系统文件IO之重定向原理分析
【Linux学习笔记】系统文件IO之重定向原理分析 🔥个人主页：大白的编程日记 🔥专栏：Linux学习笔记 文章目录 【Linux学习笔记】系统文件IO之重定向原理分析前言一. 系统文件I/01.1 一种传递标志位的方法1.2 hello.c写文件:1.3 he…...
《React Native与Flutter：社交应用中用户行为分析与埋点统计的深度剖析》
React Native与Flutter作为两款备受瞩目的跨平台开发框架，正深刻地影响着应用的构建方式。当聚焦于用户行为分析与埋点统计时，它们各自展现出独特的策略与工具选择，这些差异和共性不仅关乎开发效率，更与社交应用能否精准把握用户需…...
Cesium高度参考系统
🌍 Cesium高度参考系统趣味探索 🚀 高度参考系统形象比喻 想象一下，你正在玩一个积木游戏： CLAMP_TO_GROUND：积木被"强力胶水"粘在桌面上，无论桌面高低起伏如何 RELATIVE_TO_GROUND：积木放在"微型支架"上，始终保持离桌面固定距离 NONE：积木漂…...
海纳思（Hi3798MV300）机顶盒遇到海思摄像头
海纳思机顶盒遇到海思摄像头，正好家里有个海思Hi3516的摄像头模组开发板，结合机顶盒来做个录像。 准备工作 海纳斯机顶盒摄像机模组两根网线、两个电源、路由器一块64G固态硬盘 摄像机模组和机顶盒都接入路由器的LAN口，确保网络正常通信。 …...
[python] 类
一 介绍 具有相同属性和行为的事物的通称,是一个抽象的概念 三要素: 类名,属性，方法 格式: class 类名: 代码块 class Pepole:name "stitchcool"def getname(self):return self.name 1.1 创建对象(实例化) 格式: 对象名 类名() p1 Pepole()…...
Python中的事件循环是什么？事件是怎么个事件？循环是怎么个循环
在Python异步编程中，事件循环（Event Loop）是核心机制，它通过单线程实现高效的任务调度和I/O并发处理。本文将从事件的定义、循环的运行逻辑以及具体实现原理三个维度展开分析。 一、事件循环的本质：协程与任务的调度器…...
单片机-STM32部分：11、ADC
飞书文档https://x509p6c8to.feishu.cn/wiki/OclUwlkifiRKR2k6iLbczn5tn8g STM32的ADC是一种逐次逼近型模拟数字转换器。 是用于将模拟形式的连续信号转换为数字形式的离散信号的一类设备。 逐次逼近型ADC的原理图下： STM32f103系列有3个ADC，精度为12…...
【含文档+PPT+源码】基于微信小程序的社区便民防诈宣传系统设计与实现
项目介绍 本课程演示的是一款基于微信小程序的社区便民防诈宣传系统设计与实现，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的 Java 学习者。 1.包含：项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料 2.带你从零开始部署运行本套…...
Laravel 安全：批量赋值 fillable 与 guarded
Laravel 的模型中有两个 protected 字段 fillable 与 guarded，注意：必须是 protected 以上开放程度。 我们经常通过提交表单进行数据的增删改，为了方便的进行数据批量修改操作 Laravel 提供了批量赋值机制： 假如我们想要在数据库…...
[杂谈随感-13]: 人的睡眠，如何布置床的位置比较有安全？感？
睡眠环境中的床位布置直接影响心理安全感与睡眠质量，需从空间防御性、人体感知机制及环境心理学多维度综合设计。 以下基于科学原理与实践案例，系统解析床位布置的核心策略： 一、空间防御性布局：构建心理安全边界 背靠实体墙&a…...
协议路由与路由协议
协议路由”和“路由协议”听起来相似，但其实是两个完全不同的网络概念。下面我来分别解释： 一、协议路由（Policy-Based Routing，PBR） ✅ 定义： 协议路由是指 根据预设策略（策略路由࿰…...
内网穿透系列三：开源本地服务公网映射工具 tunnelmole
以下是对 tunnelmole 简要介绍： tunnelmole 是一款开源的内网穿透工具，一行命令就能把本地http服务映射成公网可访问的链接提供公共免费的网络服务，直接下载运行命令即可使用，也支持自行配置搭建私有客户端、服务端参考开源地址&…...
发行基础：本地化BUG导致审核失败
1、早上收到邮件，Steam客服说本地化功能找不到，无法切换多国语言，所以正式版V1.0程序未通过。 大脑瞬间有要爆炸的感觉，测试后发现V1以及demo都存在同样问题。 属于重大BUG，需要立即解决，最高优先级。 2、…...
QB/T 1649-2024 聚苯乙烯泡沫塑料包装材料检测
聚苯乙烯泡沫塑料包装材料是指以可发行聚苯乙烯珠粒为原料，经加热预发泡后在模具中加热成型而制得，具有闭孔结构的聚苯乙烯泡沫塑料包装材料。 QB/T 1649-2024聚苯乙烯泡沫塑料包装材料检测项目： 测试项目 测试标准 外观 QB/T 1649 气味…...
【Day 24】HarmonyOS端云一体化开发：云函数
一、端云开发核心架构 1. 技术栈对比 维度传统开发模式HarmonyOS端云一体化方案优势 开发工具需独立配置前后端环境DevEco Studio统一开发端云代码降低60%环境搭建时间部署流程手动部署服务器与数据库一键部署至AGC Serverless免运维，自动弹性伸缩通信安全需自行实…...
大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种
大模型（LLMs）强化学习——RLHF及其变种面 一、介绍一下 LLM的经典预训练Pipeline？二、预训练（Pre-training）篇 具体介绍一下 预训练（Pre-training）？三、有监督微调（Sup…...
20250510解决NanoPi NEO core开发板在Ubuntu core22.04.3系统下适配移远的4G模块EC200A-CN的问题
1、h3-eflasher-friendlycore-jammy-4.14-armhf-20250402.img.gz 在WIN10下使用7-ZIP解压缩/ubuntu20.04下使用tar 2、Win32DiskImager.exe 写如32GB的TF卡。【以管理员身份运行】 3、TF卡如果已经做过会有3个磁盘分区，可以使用SD Card Formatter/SDCardFormatterv5…...
WinCC V7.2到V8.0与S71200/1500系列连接通讯教程以及避坑点
声明：WinCC与PLC连接详细指导与注意避坑点，部分图片和描述来源于网络，如有冒犯，请联系本人删除。 1.环境介绍 自WinCC V7.2版本起，软件新增加了 "SIMATIC S7-1200, S7-1500 Channel"通道,用于WinCC与 S7-1…...
WPF 性能 UI 虚拟化 软件开发人员的思考
UI 虚拟化是 WPF 采用的一项技术，框架会仅创建用户可见的 UI 元素。例如，如果 ListView 中有 1000 个文本块控件，但您只能查看其中的 10 个，那么 VisualTree 中也只会显示 10 个文本块。向下滚动时，不再可见的元素将被…...
服务器综合实验（实战详解）
该文章的目录部分 实验内容 实验完成步骤 虚拟机准备 配置两个虚拟机的本地仓库 虚拟机A： 虚拟机B： 配置SSH公钥互信 虚拟机A： 编辑 虚拟机B： 提供基于bind的DNS服务 虚拟机A： 项目需求1： …...
【动态导通电阻】软硬开关下GaN器件的动态RDSON
2019年，浙江大学的Rui Li、Xinke Wu等人基于双脉冲和多脉冲测试方法，研究了在硬开关和软开关条件下商用氮化镓（GaN）功率器件的动态导通电阻（R DSON ）特性。实验结果表明，不同GaN器件在硬开关和软开关条件下的动态R DSON 表现出不同的行为，这些行为受关断电压和频率的影…...
Java基础 5.10
1.方法重写课堂练习 package com.logic.override_; //编写一个Person类 包括属性/private(name, age) 构造器 方法say(返回自我介绍的字符串) //编写一个Student类 继承Person类 增加id score 属性/private 以及构造器 //定义say方法(返回自我介绍的信息) //在main中 分别创建…...
通信原理绪论
（I）信息量：第j条消息中包含的信息定义为：I(j) 消息是信息的表现形式 消息是信息的一种抽象和本质内容 消息中所含的信息量是该消息出现概率的函数，即 I I[P(x)] P（x）越小，I越…...
Maven 插件配置分层架构深度解析
🧑 博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编…...
jMeter压测环境部署JDK+Groovy+JMeter+Proto+IntelliJ IDEA
为确保 Groovy、JDK 和 JMeter 三者的版本兼容性，需遵循以下核心原则和步骤： 一、版本兼容性对照表 组件推荐版本范围关键兼容规则JDKJava 8/11/17 (LTS)- JMeter 5.6 支持 Java 11/17GroovyGroovy 3.0.7 或 4.0- Groovy 3.x 支持 Java 8-17 - Groovy 4…...
c#建筑行业财务流水账系统软件可上传记账凭证财务管理系统签核功能
# financial_建筑行业 建筑行业财务流水账系统软件可上传记账凭证财务管理系统签核功能 # 开发背景 软件是给岳阳客户定制开发一款建筑行业流水账财务软件。提供工程签证单、施工日志、人员出勤表等信息记录。 # 财务管理系统功能描述 1.可以自行设置记账科目，做凭…...
深度解析 MySQL 与 Spring Boot 长耗时进程：从故障现象到根治方案（含 Tomcat 重启必要性分析）
一、典型故障现象与用户痛点 在高并发业务场景中，企业级 Spring Boot 应用常遇到以下连锁故障： 用户侧：网页访问超时、提交表单无响应，报错 “服务不可用”。运维侧：监控平台报警 “数据库连接池耗尽”，To…...
一种运动平台扫描雷达超分辨成像视场选择方法——论文阅读
一种运动平台扫描雷达超分辨成像视场选择方法 1. 专利的研究目标与意义1.1 研究目标1.2 实际意义2. 专利的创新方法与技术细节2.1 核心思路与流程2.1.1 方法流程图2.2 关键公式与模型2.2.1 回波卷积模型2.2.2 最大后验概率（MAP）估计2.2.3 统计约束模型2.2.4 迭代优化公式2.3 …...
【程序员AI入门：开发】11.从零构建智能问答引擎：LangChain + RAG 实战手册
1、技术选型 组件推荐方案说明文本嵌入模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2轻量级且效果较好的开源模型向量数据库FAISS高效的本地向量检索库大语言模型GPT-3.5/开源LLM（如ChatGLM3）根据资源选择云端或本地模型文档处理框架LangChain简化RAG流程…...
《深入理解Linux网络》笔记
《深入理解Linux网络》笔记 前言参考 前言 前段时间看了《深入理解Linux网络》这本书，虽然有些地方有以代码充篇幅的嫌疑，但总体来说还是值得一看的。在这里简单记录一下笔记，记录下对网络新的理解。 内核是如果接受网络包的？ 如…...
【计算机视觉】优化MVSNet可微分代价体以提高深度估计精度的关键技术
优化MVSNet可微分代价体以提高深度估计精度的关键技术 1. 代价体基础理论与分析1.1 标准代价体构建1.2 关键问题诊断 2. 特征表示优化2.1 多尺度特征融合2.2 注意力增强匹配 3. 代价体构建优化3.1 自适应深度假设采样3.2 可微分聚合操作改进 4. 正则化与优化策略4.1 多尺度代价…...
致远A8V5-9.0安装包（包含信创版）【附百度网盘链接】
A8适用于中大型企业，基于"以人为中心"的产品理念，致力于为企业构建和完善“数字智能”的协同运营体系，以组织模型为基础，连接各项工作和业务，聚合信息、资源和能力，实现组织内和跨组织的高效协同…...
terminal 共享工具ttyd
ttyd 是一个非常轻量的工具，它可以将你的终端（如 bash）通过 Web 页面共享出去，适合教学、演示、远程协作等场景，而且 支持 macOS、ARM64、Linux 等平台。 ⸻ ✅ 一、ttyd 简介 • 将 shell 包装成 WebSocket 服务&am…...
右值引用的剖析
引入：为什么要有右值引用？ 右值引用的存在，就是为了解决左值引用解决不了的问题！ 左值引用的问题： 我们知道，左值引用在做参数和做返回值都可以提高效率；但是有时候，我们无法用左…...
MIT XV6 - 1.4 Lab: Xv6 and Unix utilities - find
接上文 MIT XV6 - 1.3 Lab: Xv6 and Unix utilities - primes find 继续实验，实验介绍和要求如下 (原文链接 译文链接) : Write a simple version of the UNIX find program for xv6: find all the files in a directory tree with a specific name. Your solution…...