一些C++的学习资料备忘

一、入门与练习

• cppreference（在线参考）

  • 仓库/站点：https://en.cppreference.com/w/ （不是单仓库，但必备）
  • 难度：入门 → 全程参考
  • 学习重点：标准库、标准头文件、语言语法差异、示例代码。
  • 开始：遇到语法或 std::vector/std::string 等用法时查文档并跑示例。

• C++ Core Guidelines（官方风格/安全/现代 C++ 指南）

  • 仓库：https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines
  • 难度：入门 → 中级（长期参考）
  • 学习重点：现代 C++ 的最佳实践、所有权与生命周期建议、错误处理等。
  • 第一个任务：阅读 “C.1 Resource Management” 等章节并在本地做笔记；为其中一个示例补充中文注释或示例测试。

• cpp_starter_project（入门项目模板）

  • 仓库：https://github.com/lefticus/cpp_starter_project
  • 难度：入门
  • 学习重点：CMake 项目结构、单元测试（Catch2）、CI、代码风格、模板工程如何组织。
  • 开始：clone，按 README 用 cmake 构建并运行 tests。
  • 第一个任务：在 examples 中加入一个小程序并提交 docs/README 的改进。

二、工具链与开发体验

• fmt（格式化库，类似 Python 的 f-string 支持）

  • 仓库：https://github.com/fmtlib/fmt
  • 难度：入门 → 中级
  • 学习重点：模板元编程、format API、构建库的最佳实践、CI 流程。
  • 第一个任务：构建并运行 examples，找一个 “good first issue” 做文档或单测补充。

• googletest（Google 的 C++ 测试框架）

  • 仓库：https://github.com/google/googletest
  • 难度：入门
  • 学习重点：单元测试写法、mock、CI 集成。
  • 第一个任务：为某个示例添加断言或改进 README 的构建说明。

• clangd / clang-format / clang-tidy（工具链、静态分析、格式化）

  • 仓库：https://github.com/clangd/clangd 及 https://github.com/llvm/llvm-project（包含 clang）
  • 难度：中级
  • 学习重点：静态分析、代码修复建议、IDE 集成（VSCode/CLion）。

三、常见库与实战项目

• TheAlgorithms / C++（各种算法实现集合）

  • 仓库：https://github.com/TheAlgorithms/C-Plus-Plus
  • 难度：入门 → 中级
  • 学习重点：常见数据结构与算法实现、测试、代码风格、如何把数学/伪代码变成可运行代码。
  • 第一个任务：实现一个未实现的算法或为现有实现补充单元测试 / 修复 README 示例。

• spdlog（日志库，基于 fmt）

  • 仓库：https://github.com/gabime/spdlog
  • 难度：中级
  • 学习重点：高性能日志、模板与类型擦除、跨平台支持。
  • 第一个任务：运行示例并为某个边缘情况添加测试或文档示例。

四、AI 相关（C++ 在底层与高性能组件）

• OpenCV（计算机视觉库）

  • 仓库：https://github.com/opencv/opencv
  • 难度：中级 → 高级（某些模块）
  • 学习重点：图像处理算法实现、性能优化、跨语言绑定（Python/C++）、构建大型 CMake 项目。
  • 第一个任务：运行 tutorials 中的例子，为某个小模块补充示例或修复文档。

• dlib（通用 ML 库 & 工具）

  • 仓库：https://github.com/davisking/dlib
  • 难度：中级
  • 学习重点：数值优化、C++ 模板、跨平台兼容性。
  • 第一个任务：在 examples 中运行 demo 并修复或改进 README 中的构建步骤（很好的初学者任务）。

• tiny-dnn（轻量级神经网络库，教学用途）

  • 仓库：https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn
  • 难度：中级
  • 学习重点：NN 基本结构、前向/反向传播的实现细节（适合从头理解推理与训练）
  • 第一个任务：增加一个小的 example 或补充一个运算子的小测试。

五、系统 / 操作系统 / 大型 C++ 项目（读源码学系统）

• SerenityOS（用 C++ 写的大型桌面操作系统）

  • 仓库：https://github.com/SerenityOS/serenity
  • 难度：高级（但非常适合读源码）
  • 学习重点：系统级 C++、内核/用户空间交互、图形子系统、工具链与构建脚本。
  • 开始：按 README 在 Linux 上构建并在 VM 中运行。
  • 第一个任务：从 docs 或者 build 脚本入手，尝试运行 demo，然后挑一个小的 “good first issue” 做文档/样例改进。

• Chromium（浏览器，大量 C++）

  • 仓库：https://chromium.googlesource.com/chromium/src/ （非常大，仅建议长期学习）
  • 难度：高级
  • 学习重点：大型工程构建系统、跨平台、网络、渲染管线。
  • 第一个任务：不建议直接 PR，先阅读构建文档并做本地构建实验。

六、游戏 / 图形（实时系统与性能）

• Godot Engine（核心使用 C++）
  • 仓库：https://github.com/godotengine/godot
  • 难度：中级 → 高级
  • 学习重点：渲染、引擎架构、资源管理、插件系统。
  • 第一个任务：运行编辑器构建，修复一个简单的 bug 或改进文档/示例项目。

七、生态与资源汇总

• awesome-cpp（资源索引）
  • 仓库：https://github.com/fffaraz/awesome-cpp
  • 难度：全级别（检索用）
  • 学习重点：快速定位库、教程和工具。

八、如何快速开始

1. 安装工具链：安装 clang 或 g++（建议同时装 clang），CMake，git。Windows 下可选 MSVC + Visual Studio 或 MinGW/Cygwin；macOS 推荐 Homebrew 安装。
2. 推荐编辑器：VSCode + clangd / clang-format；或者 CLion（付费）。安装 clangd 以获得智能提示与重构。
3. 学习顺序（边学边做）：读一本入门书（C++ Primer 或 A Tour of C++），同时用 cpp_starter_project 搭一个最小模板并练习写小程序（文件 I/O、STL、类、智能指针）。
4. 克隆目标仓库：git clone ，阅读 README → 构建（mkdir build; cd build; cmake …; cmake --build .）→ 运行 tests/examples。
5. 参与开源：找带 “good first issue” 的 issue 或 docs/tests 小修复，从文档、examples、CI 修复入手。提交 PR 时注意项目的贡献指南（CONTRIBUTING.md）和代码风格（clang-format）。

九、第一次 PR 的一般流程（适用于任意 C++ 仓库）

• fork -> clone -> 新分支（git checkout -b fix/xxx）
• 本地构建并运行测试（确保 CI 会通过）
• 做小改：docs、修复拼写、补充 build 指南、添加单元测试或简单 bug 修复
• 遵循格式化和风格（运行 clang-format）
• 提交并发起 PR，写明变更原因、如何测试、相关 issue 链接
• CI 失败时按错误修复并更新 PR

十、6 周学习 + 贡献计划（假设每周 ~30h）

• 第 0 周（准备，4–8h）：安装工具链、VSCode + clangd、CMake、git，熟悉 IDE 与调试器。
• 第 1 周（60–80h 总时中分配约 30h）：语言基础与 STL（变量、函数、类、智能指针、RAII、异常、模板、容器、范围 for、算法、迭代器）——读 A Tour of C++ + cppreference，做 10 个小练习（文件处理、字符串、vector 排序等）。
• 第 2 周（30h）：学习现代 C++ 特性（移动语义、右值引用、lambda、constexpr、模板元编程入门）、并用 cpp_starter_project 搭一个小项目（CLI 工具，例如文本统计器）。提交第一个小 PR（在 TheAlgorithms 或 cpp_starter_project 做贡献）。
• 第 3 周（30h）：工具链、构建系统与测试（CMake、googletest、clang-format、clang-tidy），把第 2 周项目加上单元测试并在 GitHub 上建 repo 并添加 CI（GitHub Actions）。尝试在 fmt 或 googletest 找一个 good-first-issue 并提交 PR（主要是 docs/tests）。
• 第 4 周（30h）：读一个你感兴趣的中型项目源码（OpenCV 的一个模块 或 SerenityOS 的某一部分），按 README 在本地构建并跑 example。定位一个文档类或小 bug 并尝试修复。
• 第 5 周（30h）：加深算法和性能（profile、内存管理、缓存友好性、并行化基础），在 TheAlgorithms 或 OpenCV 上做更深入的小改（性能测试或增加示例）。
• 第 6 周（30h）：做一个稍大型练手项目（例如用 OpenCV 做一个小的图像分类/处理 demo，或实现一个小型神经网络推理模块），并把项目整理成可复现的仓库，编写 CONTRIBUTING 与 CI，向一个你读过源码的目标仓库提交第二个 PR（可以是功能改进或测试覆盖）。

十一、建议的 6 个优先学习/贡献仓库

• TheAlgorithms/C-Plus-Plus — https://github.com/TheAlgorithms/C-Plus-Plus （入门实现与贡献非常友好）
• fmt — https://github.com/fmtlib/fmt （库级贡献、测试、示例）
• googletest — https://github.com/google/googletest （学习测试、提交测试相关 PR）
• OpenCV — https://github.com/opencv/opencv （AI/图像处理方向的实战）
• dlib — https://github.com/davisking/dlib （ML 算法与 C++ 实现）
• SerenityOS — https://github.com/SerenityOS/serenity （系统级大型 C++ 项目，适合读源码）