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C/C++ 工程师相关题目
epoll 的 LT 和 ET 模式
这题考察 epoll 事件触发语义和网络编程细节，关键是说清 LT 反复提醒、ET 只提醒状态变化，以及 ET 必须配合非阻塞循环读写到 EAGAIN。
高斯卷积核如何用可分离卷积等方式优化，时间复杂度和效果会怎样变化？
高斯卷积核优化的核心是利用数学结构和硬件特性减少重复计算。二维高斯核可分解为横向一维高斯和纵向一维高斯的外积，因此一次 K×K 卷积可以改成两次长度 K 的一维卷积，理论复杂度从每像素 O(K²) 降到 O(2K)，效果在同一离散核和边界策略下基本等价。进一步还可以通过截断半径、缓存、SIMD、定点化、近似盒滤波或递归滤波继续提速，但要说明精度、边缘和伪影取舍。
积分图如何实现均值滤波，为什么能把窗口求和从面积相关降到常数时间？
积分图用于均值滤波的关键是把每个像素左上方矩形区域的累计和预先存起来。这样任意轴对齐窗口的像素和都可以由四个角的积分值相加相减得到，不再需要逐个遍历窗口内所有像素。对半径为 r 的均值滤波，朴素方法每个像素要累加 (2r+1)² 个值，而积分图在预处理 O(HW) 后，每个窗口求和只需常数次读取和加减，再除以窗口面积即可得到均值。