libSVM中有很多程序设计手法值得我们去学习，会为我们后面的程序设计工作带来帮助，在此进行收集和总结。
libSVM使用了模板（template）去编写基础的函数，先是求极大极小的函数：
#ifndef min
template <class T>
static inline T min(T x, T y) {
return (x < y) ? x : y;
}
#endif
#ifndef max
template <class T>
static inline T max(T x, T y) {
return (x > y) ? x : y;
}
#endif
注意到这里的预编译语句：只有标准库没有min和max函数的情况下才会调用模板，因为不是所有编译器都十分支持泛型编程（比如Microsoft VC++）。还注意到函数用static inline装饰，有效减少调用函数时的开销。
包括下面的swap函数：
template <class T>
static inline void swap(T &x, T &y) {
T t = x;
x = y;
y = t;
}
事实上C++的标准库中已经支持泛型的swap函数，编写者将这些基本函数自己重编写，估计是为了减少对库函数的依赖，从而支持多平台。
最后一个模板函数是clone：
template <class S, class T>
static inline void clone(T *&dst, S *src, int n) {
dst = new T[n];
memcpy((void *)dst, (void *)src, sizeof(T) * n);
}
属于深拷贝，dst和src只是内容相同，此外没有任何联系。
#define Malloc(type, n) (type *)malloc((n) * sizeof(type))
我们知道在C++中申请空间标准是用new，C中才是用malloc函数族。作者把malloc封装起来，我认为是让C++程序更加规范。
libSVM中幂次函数的设计颇为巧妙：
static inline double powi(double base, int times) {
double tmp = base, ret = 1.0;
for (int t = times; t > 0; t /= 2) {
if (t % 2 == 1) ret *= tmp;
tmp = tmp * tmp;
}
return ret;
}
我们以求解$a^5$为例：
ret |
tmp |
t |
|---|---|---|
| $1$ | $a$ | $5$ |
| $a$ | $a^2$ | $2$ |
| $a$ | $a^4$ | $1$ |
| $a^5$ | $a^4$ | $0$ |
从上往下为循环过程。实际上就是分治算法：
\[\begin{aligned} a^{2k+1}&=a\cdot(a^2)^k\\ a^{2k}&=(a^2)^k \end{aligned}\]直接相乘的复杂度为$O(n)$，$n$为幂次，该算法则是$O(\log n)$。
虚函数是C++面向对象中多态的一个著名特性。C++基类定义的虚函数，在其派生类中如果进行了改写，但基类指针指向派生类对象，或基类引用绑定了派生类对象时，调用的虚函数是派生类中改写的函数：
class Base {
public:
virtual void virfunc() {}
};
class Derived : public Base {
public:
virtual void virfunc() {
printf("Hello world");
}
};
Base* a = new Derived();
a->virfunc(); // 输出Hello world
而如果无法对基类中的虚函数进行定义，我们将其进行抽象成“纯虚函数”：
class Base {
public:
virtual void virfunc() = 0;
};
类似于Java中的接口（Interface），无法独自调用该函数，除非被派生类改写。
这一部分还有可以深挖的地方，比如虚函数表和虚函数指针是C++面试中的常见问题。
