由于开发需要，个人电脑上只安装了Ubuntu系统，但是很多软件并不支持Ubuntu系统，所以再网上找了很多安装微信和迅雷的方法。
1、XwareDesktop(迅雷)
XwareDesktop是网上讲的比较多的一款软件，不过作者已经弃坑了。项目的Github地址: https://github.com/Xinkai/XwareDesktop 。项目的资料比较完整，各个环节的问题和说明也比较详细。
由于作者长时间不维护了，最近的更新在五六年前。按照项目中Ubuntu编译打包安装之后，始终无法启动，所以放弃了。
2、Deepin wine for Ubuntu and[……]
Read More在工程实践中，有很多对性能要求比较苛刻的场景，要求CPU的占用不能超过指定的阈值，以保证系统整体的实时响应。本文主要记录下如何抓出CPU占用高的线程。
假设有如下业务代码：
代码编译:
g++ cpu.cpp -o cpu -pthread -g
1.定位线程
使用top命令，定位高占用的进程。
$top 2988 xxx 20 0 32564 1860 1708 S 99.3 0.0 24:27.84 cpu 20178 xxx 20 0 5067244 195804 118856 S 1.7[......]Read More
1、像素坐标系与图像坐标系之间的关系
假设每一个像素在u轴和v轴方向上的物理尺寸为dx和dy
2、图像坐标系到相机坐标系
3、世界坐标系到相机坐标系
于是，从世界坐标系到像素坐标系的转换关系：
4、其他情况
考虑像素坐标系坐标轴不垂直的情况(实际相机由于制造工艺上的问题，导致物理成像坐标轴不是绝对垂直)，如下图所示，假设O1在UV坐标系下的坐标为(u0, v0),像素的物理尺寸仍然为dx，dy，则有
矩阵形式如下：
世界坐标系与像素坐标系转换关系：
[……]
Read More凸包(Convex Hull)是计算几何中的一个经典常用的算法。它解决的问题在于给定空间一堆离散的点，计算包含所有点的凸多边形。
凸的定义
凸是指图形内任意两点的连线都不经过图形内部。
计算凸包时要考虑一些特殊情况，比如凸包上多点重叠，凸包上多点共线，通常我们会倾向于用最少的点来描述凸包。
凸包算法伪代码
凸包算法C++实现
算法时间复杂度
由于做了一次排序算法的时间复杂度O(NlogN),两个for循环的时间复杂度为O(N),所以整体的时间复杂度为O(NlogN).
[……]
Read More在数据结构中，二叉树是一种非常基础的数据结构，无论是在面试中，或者实际应用中，都有非常普遍的用途。
1.数据结构定义:
2.二叉树的深度
二叉树的深度：
根结点所在的层数为1，根结点的孩子结点所在的层数为2，以此类推，深度是指所有结点中最深的结点所在的层数。
3.求解思路:
我们可以从根节点和左右子树来理解二叉树的深度。对于任意一棵非空二叉树，有如下四种情况：
1) 如果二叉树只有一个节点，它的深度是1；
2) 如果根节点只有左子树而没有右子树，那么二叉树的深度应该是其左子树的深度加1；
3）如果根节点只有右子树而没有左子树，那么二叉树[……]
Read More1.问题定义
如果把二叉树看做无向图，我们姑且定义二叉树的“距离”为节点之间边的个数。现在要计算二叉树中相距最远的两个节点之间的距离。
二叉树的节点距离计算有几种情况:
1) 根节点为空，路径长度为0；
2) 根节点非空的情况下，分为两种情况:
情况A: 路径经过左子树的最深节点，通过根节点，再到右子树的最深节点。
情况B: 路径不穿过根节点，而是左子树或右子树的最大距离路径，取其大者。
只需要计算这两个情况的路径距离，并取其大者，就是该二叉树的最大距离。
2.代码实现(c++版本)[……]
Read More1.公共子序列
给定两个字符串m和n，如果它们的子串a和b内容相同，则称a和b是m和n的公共子序列。子串中的字符在原字符串中不要求连续，只要保持原有相对顺序即可。
例如，字符串“abcfbc”和“abfcab”，其中“abc”同时出现在两个字符串中，因此“abc”是它们的公共子序列。
2.算法求解
动态规划问题一般具备两个特征:
1) 最优子结构；
2) 重叠子问题；
设 X=(x1,x2,…..xn) 和 Y={y1,y2,…..ym} 是两个序列，将 X 和 Y 的最长公共子序列记为LCS(X,Y)。
最优子结构
首先考虑X的最后一个元[……]
Read More并查集（Disjoint set或者Union-find set）是一种树型的数据结构，常用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。
1.基本操作
并查集是一种非常简单的数据结构，它主要涉及两个基本操作，分别为：
A． 合并两个不相交集合
先设置一个数组Father[x]，表示x的“父亲”的编号。 那么，合并两个不相交集合的方法就是，找到其中一个集合最父亲的父亲（也就是最久远的祖先），将另外一个集合的最久远的祖先的父亲指向它。
C语言代码如下:
B． 判断两个元素是否属于同一个集合
寻找两个元素的最久远祖先是否相同。寻找[……]
Read More本文是扫描线算法的具体的应用。
1.问题描述
给定N个矩形，矩形的边均平行于X坐标轴或者Y坐标轴，矩形之间也可能存在互相压盖重叠，计算矩形并集的面积。
2.问题解法
矩形表示：[左下角点，右上角点]
将矩形按照X坐标排序，想象一个竖直的扫描线从左向右扫描，遇到矩形的左边界，则把矩形加入与扫描线相交的矩形集合；遇到矩形右边界，则把矩形从与扫描线相交的集合中剔除。
扫描线移动过程中，覆盖区域的面积=Δx * Δy。其中Δx是扫描线两个相邻节点的距离，Δy是竖直扫描线被矩形区域截取的长度。
如何计算竖直扫描线被矩形区域截取的长度？同样用扫描线从底部向上扫描，[……]
Read More1.问题描述
最近点对问题是指求解平面点集中距离最近的两个点间的问题。
2.蛮力求解法
对平面中的所有点两两计算距离，然后通过比较获取最小距离。在具体的计算过程，可以通过一定的策略优化，比如避免计算A与B的距离和B与A的距离这样的重复计算，计算距离不用开方等。但总体的时间复杂度为O(N^2)。
3.线扫描算法
首先将点集按照x坐标值排序，然后按照从左向右进行线扫描。
假设我们已经遍历过1:N-1，h是1到N-1个点中最近点对的距离，对于第N个点，只有与第N个点的距离小于或者等于h的点我们才需要考虑，其余的点都可以过滤掉，所以只需考虑x坐标位于[x(N)-h,[……]
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