一、问题

使用percpu变量时编译报错：

### make  in drv
make -C /usr/src/linux-wm M=/Packet/ac/module/saas_ctl/drv modules
  CC [M]  /Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_action.o
  CC [M]  /Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.o
/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.c: In function 'match_saas_rules':
/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.c:395: error: 'per_cpu__g_ssl_cpu_data' undeclared (first use in this function)
/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.c:395: error: (Each undeclared identifier is reported only once
/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.c:395: error: for each function it appears in.)
cc1: warnings being treated as errors
/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.c:395: error: type defaults to 'int' in declaration of 'type name'
/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.c:395: error: invalid type argument of 'unary *' (have 'int')
make[3]: *** [/Packet/ac/module/saas_ctl/drv/saas_main.o] Error 1
make[2]: *** [_module_/Packet/ac/module/saas_ctl/drv] Error 2
make[1]: *** [all] Error 2
make: *** [drv] Error 2

原因：

percpu变量在其他模块定义的，当前模块使用前要声明：

DECLARE_PER_CPU(type, name);

来源：力扣（LeetCode）

链接：https://leetcode-cn.com/problems/add-two-numbers

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一、题目描述

给出两个非空的链表用来表示两个非负的整数。其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储一位数字。

如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。

您可以假设除了数字0之外，这两个数都不会以0开头。

示例：

• 输入：(2 -> 4 -> 3) + (5 -> 6 -> 4)
• 输出：7 -> 0 -> 8
• 原因：342 + 465 = 807

二、题解

思路：

我们使用变量来跟踪进位，并从包含最低有效位的表头开始模拟逐位相加的过程。：

算法：

就像你在纸上计算两个数字的和那样，我们首先从最低有效位也就是列表l1和l2的表头开始相加。由于每位数字都应当处[0, 9]的范围内，我们计算两个数字的和时可能会出现 “溢出”。例如，5 + 7 = 12。在这种情况下，我们会将当前位的数值设置为2，并将进位carry = 1带入下一次迭代。进位carry必定是0或1，这是因为两个数字相加（考虑到进位）可能出现的最大和为 9 + 9 + 1 = 19。

伪代码如下：

• 将当前结点初始化为返回列表的哑结点。
• 将进位carry初始化为 00。
• 将p和q分别初始化为列表l1和l2的头部。

• 遍历列表l1和l2直至到达它们的尾端。

  • 将x设为结点p的值。如果p已经到达l1的末尾，则将其值设置为0。
  • 将 y设为结点q的值。如果q已经到达 l2l2 的末尾，则将其值设置为0。
  • 设定sum = x + y + carry。
  • 更新进位的值，carry = sum / 10。
  • 创建一个数值为 (sum % 10) 的新结点，并将其设置为当前结点的下一个结点，然后将当前结点前进到下一个结点。
  • 同时，将 pp 和 qq 前进到下一个结点。
• 检查carry = 1是否成立，如果成立，则向返回列表追加一个含有数字 11 的新结点。
• 返回哑结点的下一个结点。

请注意，我们使用哑结点来简化代码。如果没有哑结点，则必须编写额外的条件语句来初始化表头的值。

特别注意以下情况：

1. 当一个列表比另一个列表长时
2. 当一个列表为空时，即出现空列表
3. 求和运算最后可能出现额外的进位，这一点很容易被遗忘

三、代码

/**
 * Definition for singly-linked list.
 * struct ListNode {
 *     int val;
 *     ListNode *next;
 *     ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
public:
    ListNode* addTwoNumbers(ListNode* l1, ListNode* l2) {
        ListNode *rs, *p, *q, *cur;
        int carry = 0, sum, x, y;

        rs = new ListNode(0);
        cur = rs;

        p = l1;
        q = l2;

        // [1] 注意循环终止的条件是两个链表都不为空了才停止
        while (p || q) {
            // [2] 注意p或者q等于NULL的清情况
            x = p ? p->val : 0;
            y = q ? q->val : 0;

            // [3] 注意加上进位
            sum = x + y + carry;

            cur->next = new ListNode(sum % 10);
            carry = sum / 10;

            // [4] 注意处理p或q节点等于NULL的情况
            p = p ? p->next : NULL;
            q = q ? q->next : NULL;
            cur = cur->next;
        }

        // [5] 注意最后的进位
        if (carry) {
            cur->next = new ListNode(carry);
        }
        
        // [6] 返回rs的下一个节点
        return rs->next;
    }
};

复杂度分析：

• 时间复杂度：O(max(m,n))，假设m和n分别表示l1和 l2的长度，上面的算法最多重复max(m,n)次。
• 空间复杂度：O(max(m,n))， 新列表的长度最多为max(m,n)+1。

来源：力扣（LeetCode）

链接：581. 最短无序连续子数组，
著作权归领扣网络所有。

一、题目描述

给定一个整数数组，你需要寻找一个连续的子数组，如果对这个子数组进行升序排序，那么整个数组都会变为升序排序。

你找到的子数组应是最短的，请输出它的长度。

示例 1:

输入: [2, 6, 4, 8, 10, 9, 15]

输出: 5

解释: 你只需要对 [6, 4, 8, 10, 9] > 进行升序排序，那么整个表都会变为升序排序。

说明 :

1. 输入的数组长度范围在[1, 10,000]。
2. 输入的数组可能包含重复元素，所以升序的意思是<=。

二、题解

官方解析

2.1 排序

算法分析

对数组进行排序，将未排序数组和已排序的数组对比。数组两端朝中间遍历，找到最左边和最右边的不匹配元素，中间的元素就是无序的数组范围。

代码：

class Solution {
public:
    int findUnsortedSubarray(vector<int>& nums) {
        int i, j;

        // 建立辅助数组
        vector<int> sortNums(nums);
        // 排序
        sort(sortNums.begin(), sortNums.end());

        // 找到
        for (i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] != sortNums[i]) {
                break;
            }
        }

        // 考虑数组已全部有序的情况
        if (i == nums.size()) {
            return 0;
        }

        for (j = nums.size() - 1; j >= 0; j--) {
            if (nums[j] != sortNums[j]) {
                break;
            }
        }
        
        return j - i + 1;
    }
};

复杂度分析

时间复杂度：O(nlog(n)) 。排序消耗nlogn的时间。

空间复杂度：O(n) 。拷贝了一份原数组来进行排序。

2.2 不使用额外空间的用法

以{ 2, 6, 4, 8, 10, 9, 15 }为例，该数组中，最短无序数组是{6, 4, 8, 10, 9}，可以大概看出的规律是：区间的起点在原数组的第一个降序序列附近（6和4这里），区间的终点在从右到左第一个升序序列附近（10和9这里），因此这里可以认为无序子数组的起点和终点和整个数组的升降点相关。

那是不是说直接从第一个降序点和升序点取子数组就可以了呢？不行，以{ 3, 4, 6, 9, 2, 1 }为例，从左往右的第一个降序点是9和2，从右往左的升序点是1和2，但是失序的数组并不只是这三个元素{9, 2, 1}，而是{3, 4, 6, 9, 2, 1}。此时从左往右看，元素9左边大于1的数组序列也都属于失序数组元素；从右往左看，元素2右边所有比9小的也属于失序数组。

因此能通过以下算法即便能找出失序数组：

1. 从左往右找到第一个降序点，从这个点开始找到最大的元素max。
2. 从右往左找到第一个升序点，从这个点开始找到最小的元素min。
3. 从左往右遍历，第一个大于min的元素即是失序数组的起点。
4. 从右往左遍历，第一个小于max的元素即是失序数组的终点。

代码：

class Solution {
public:
    int findUnsortedSubarray(vector<int>& nums) {
        int max = INT_MIN;
        int min = INT_MAX;

        int i, j;

        // 从左往右，出现降序之后找最大值
        for (i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] < nums[i - 1]) {
                min = min < nums[i] ? min : nums[i];
            }
        }
        
        // 从右往左，出现升序之后找最小值
        for (j = nums.size() - 1; j > 0; j--) {
            if (nums[j - 1] > nums[j] ) {
                max = max > nums[j - 1] ? max : nums[j - 1];
            }
        }
        
        // 从左往右找到第一个大于min的元素
        for (i = 0; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] > min)
                break;
        }
        
        // i遍历到最后一个元素，说明数组已经有序了
        if (i == nums.size())
            return 0;
        
        // 从右往左找到第一个小于max的元素
        for (j = nums.size() - 1; j >= 0; j--) {
            if (nums[j] < max)
                break;
        }
        // 计算区间大小
        return j - i + 1;
    }
};

算法复杂度

时间复杂度：O(n)。使用了4个O(n)的循环。

空间复杂度：O(1)。使用了常数空间。