json

FlatBuffers和Cap’n Proto是高性能二进制序列化库，支持零拷贝访问；FlatBuffers通过schema定义数据结构，使用flatc生成代码，实现高效序列化与直接访问，适用于C++等多语言环境。 在C++中进行高效的数据持久化或网络传输时，二进制序列化是关键环节。相比…

推荐使用 Boost.Asio 或 standalone asio 实现同步 HTTP 服务器，核心流程为监听端口→接受连接→读取请求→解析路径→构造并发送标准 HTTP 响应，代码简洁跨平台，避免底层 socket 复杂细节。 用C++实现一个简单的HTTP服务器，推荐直接使用 Boost.Asi…

用C++11手写轻量级JSON解析器需采用递归下降法，为value、object、array等非终结符实现对应函数，配合JsonValue联合体结构和位置指针pos遍历字符串，正确处理转义、数字解析、空白跳过及错误定位。 用C++手写一个轻量级JSON解析器，核心是递归下降（Recursive De…

答案是使用LibFuzzer进行C++模糊测试需编写LLVMFuzzerTestOneInput函数作为入口，通过clang++启用-fsanitize=fuzzer编译插桩，将字节流转换为有意义输入并调用被测函数，结合AddressSanitizer检测内存错误，可选词典和种子语料库提升效率，运行…

C++无内置完整反射机制，但可通过RTTI、手动元数据注册及模板宏技巧实现有限反射：利用typeid和dynamic_cast支持类型查询与安全转型，结合TypeDesc结构体与宏注册字段/方法，辅以constexpr和std::tuple提升编译期自动化程度。 C++ 本身没有内置的、类似 Jav…

C++中最主流、集成度最高的模糊测试方案是libFuzzer，它以静态库形式链接代码，需编写LLVMFuzzerTestOneInput函数，配合Clang与Sanitizer进行覆盖率引导 fuzzing。 在C++中做模糊测试，最主流、集成度最高、适合开发者日常使用的方案是 libFuzzer …

应选 std::variant，因其类型集合已知且有限；std::any 仅适用于运行时类型完全动态、无法预设范围的场景，二者核心区别在于编译期类型安全与运行时类型擦除。 选 std::variant 还是 std::any，关键看“类型集合是否已知且有限”——如果能提前列出所有可能类型，用 std…

c++kquote>模糊测试是一种通过输入异常数据发现程序漏洞的技术，AFL和libFuzzer是常用工具。1. AFL基于覆盖率引导，需使用afl-g++编译插桩，准备输入语料库后通过afl-fuzz启动测试，崩溃样本保存在outputs/crashes/中。2. libFuzzer是in-…

首先安装配置libcurl，然后使用其API初始化会话并发送HTTP请求。1. 通过curl_easy_init创建句柄，设置URL、回调函数和数据写入缓冲区实现GET请求。2. 发送POST请求时，使用CURLOPT_POSTFIELDS提交表单或JSON数据，并通过curl_slist_appe…

跳表是一种概率型多层链表结构，平均查找复杂度O(log n)，通过随机升层维持平衡，支持高效插入、删除与并发操作，C++需手写实现。 跳表（Skip List）是一种概率型数据结构，用多层链表实现快速查找，平均时间复杂度为 O(log n)，实现比平衡树简单，且天然支持并发。C++ 标准库没有内置跳…