C++17 STL Cook Book
  • Introduction
  • 前言
  • 关于本书
  • 各章梗概
  • 第1章 C++17的新特性
    • 使用结构化绑定来解包绑定的返回值
    • 将变量作用域限制在if和switch区域内
    • 新的括号初始化规则
    • 构造函数自动推导模板的类型
    • 使用constexpr-if简化编译
    • 只有头文件的库中启用内联变量
    • 使用折叠表达式实现辅助函数
  • 第2章 STL容器
    • 擦除/移除std::vector元素
    • 以O(1)的时间复杂度删除未排序std::vector中的元素
    • 快速或安全的访问std::vector实例的方法
    • 保持对std::vector实例的排序
    • 向std::map实例中高效并有条件的插入元素
    • 了解std::map::insert新的插入提示语义
    • 高效的修改std::map元素的键值
    • std::unordered_map中使用自定义类型
    • 过滤用户的重复输入,并以字母序将重复信息打印出——std::set
    • 实现简单的逆波兰表示法计算器——std::stack
    • 实现词频计数器——std::map
    • 实现写作风格助手用来查找文本中很长的句子——std::multimap
    • 实现个人待办事项列表——std::priority_queue
  • 第3章 迭代器
    • 建立可迭代区域
    • 让自己的迭代器与STL的迭代器兼容
    • 使用迭代适配器填充通用数据结构
    • 使用迭代器实现算法
    • 使用反向迭代适配器进行迭代
    • 使用哨兵终止迭代
    • 使用检查过的迭代器自动化检查迭代器代码
    • 构建zip迭代适配器
  • 第4章 Lambda表达式
    • 使用Lambda表达式定义函数
    • 使用Lambda为std::function添加多态性
    • 并置函数
    • 通过逻辑连接创建复杂谓词
    • 使用同一输入调用多个函数
    • 使用std::accumulate和Lambda函数实现transform_if
    • 编译时生成笛卡尔乘积
  • 第5章 STL基础算法
    • 容器间相互复制元素
    • 容器元素排序
    • 从容器中删除指定元素
    • 改变容器内容
    • 在有序和无序的vector中查找元素
    • 将vector中的值控制在特定数值范围内——std::clamp
    • 在字符串中定位模式并选择最佳实现——std::search
    • 对大vector进行采样
    • 生成输入序列的序列
    • 实现字典合并工具
  • 第6章 STL算法的高级使用方式
    • 使用STL算法实现单词查找树类
    • 使用树实现搜索输入建议生成器
    • 使用STL数值算法实现傅里叶变换
    • 计算两个vector的误差和
    • 使用ASCII字符曼德尔布罗特集合
    • 实现分割算法
    • 将标准算法进行组合
    • 删除词组间连续的空格
    • 压缩和解压缩字符串
  • 第7章 字符串, 流和正则表达
    • 创建、连接和转换字符串
    • 消除字符串开始和结束处的空格
    • 无需构造获取std::string
    • 从用户的输入读取数值
    • 计算文件中的单词数量
    • 格式化输出
    • 使用输入文件初始化复杂对象
    • 迭代器填充容器——std::istream
    • 迭代器进行打印——std::ostream
    • 使用特定代码段将输出重定向到文件
    • 通过集成std::char_traits创建自定义字符串类
    • 使用正则表达式库标记输入
    • 简单打印不同格式的数字
    • 从std::iostream错误中获取可读异常
  • 第8章 工具类
    • 转换不同的时间单位——std::ratio
    • 转换绝对时间和相对时间——std::chrono
    • 安全的标识失败——std::optional
    • 对元组使用函数
    • 使用元组快速构成数据结构
    • 将void*替换为更为安全的std::any
    • 存储不同的类型——std::variant
    • 自动化管理资源——std::unique_ptr
    • 处理共享堆内存——std::shared_ptr
    • 对共享对象使用弱指针
    • 使用智能指针简化处理遗留API
    • 共享同一对象的不同成员
    • 选择合适的引擎生成随机数
    • 让STL以指定分布方式产生随机数
  • 第9章 并行和并发
    • 标准算法的自动并行
    • 让程序在特定时间休眠
    • 启动和停止线程
    • 打造异常安全的共享锁——std::unique_lock和std::shared_lock
    • 避免死锁——std::scoped_lock
    • 同步并行中使用std::cout
    • 进行延迟初始化——std::call_once
    • 将执行的程序推到后台——std::async
    • 实现生产者/消费者模型——std::condition_variable
    • 实现多生产者/多消费者模型——std::condition_variable
    • 并行ASCII曼德尔布罗特渲染器——std::async
    • 实现一个小型自动化并行库——std::future
  • 第10章 文件系统
    • 实现标准化路径
    • 使用相对路径获取规范的文件路径
    • 列出目录下的所有文件
    • 实现一个类似grep的文本搜索工具
    • 实现一个自动文件重命名器
    • 实现一个磁盘使用统计器
    • 计算文件类型的统计信息
    • 实现一个工具:通过符号链接减少重复文件,从而控制文件夹大小
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  1. 第3章 迭代器

构建zip迭代适配器

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Last updated 6 years ago

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不同的编程语言引领了不同的编程方式。不同语言有各自的受众群体,因为表达方式的不同,所以对于优雅地定义也不同。

纯函数式编程算是编程风格中一种比较特别的方式。其与C和C++命令方式编程的风格大相径庭。虽然风格迥异,但是纯函数式编程却能在大多数情况下产生非常优雅地代码。

这里用向量点乘为例,使用函数式方法优雅地实现这个功能。给定两个向量,然后让对应位置上的两个数字相乘,然后将所有数字加在一起。也就是(a, b, c) * (d, e, f)的结果为(a * e + b * e + c * f)。我们在C和C++也能完成这样的操作。代码可能类似如下的方式:

std::vector<double> a {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> b {4.0, 5.0, 6.0};
double sum {0};
for (size_t i {0}; i < a.size(); ++i) {
    sum += a[i] * b[i];
}
// sum = 32.0

如何使用其他语言让这段代码更优雅呢?

Haskell是一种纯函数式语言,其使用一行代码就能计算两个向量的点积:

Python虽然不是纯函数式编程语言,但是也会提供类似功能:

STL提供了相应的函数实现std::inner_product,也能在一行之内完成向量点积。不过,其他语言中在没有相应的库对某种操作进行支持的情况下,也能做到在一行之内完成。

不需要对两种语言的语法进行详细了解的情况下,大家都应该能看的出,两个例子中最重要的就是zip函数。这个函数做了什么?假设我们有两个向量a和b,变换后将两个向量混合在一起。例如:[a1, a2, a3]和[b1, b2, b3],使用zip函数处理的结果为[(a1, b1), (a2, b2), (a3, b3)]。让我们仔细观察这个例子,就是将两个向量连接在了一起。

现在,关联的数字可以直接进行加法,然后累加在一起。在Haskell和Python的例子中我们看到,这个过程不需要任何循环或索引变量。[译者注:Python中是有循环的……]

这里没法让C++代码如同Haskell或Python那样优雅和通用,不过本节的内容就是为了实现一个类似的迭代器——zip迭代器——然后使用这个迭代器。向量点积有特定的库支持,至于是哪些库,以及这些库如何使用,并不在本书的描述范围内。不过,本节的内容将尝试展示一种基于迭代器的方式,来帮助你使用通用的模块另外完成编程。

How to do it...

本节中,我们会实现一个类似Haskell和Python中的zip函数。为了不对迭代器的机制产生影响,vector中的变量这里写死为double:

  1. 包含头文件

    #include <iostream>
    #include <vector>
    #include <numeric>
  2. 定义zip_iterator类。同时也要实现一个范围类zip_iterator,这样我们在每次迭代时就能获得两个值。这也意味着我们同时遍历两个迭代器:

    class zip_iterator {
  3. zip迭代器的容器中需要保存两个迭代器:

        using it_type = std::vector<double>::iterator;
    
        it_type it1;
        it_type it2;
  4. 构造函数会将传入的两个容器的迭代器进行保存,以便进行迭代:

    public:
        zip_iterator(it_type iterator1, it_type iterator2)
            : it1{iterator1}, it2{iterator2}
        {}
  5. 增加zip迭代器就意味着增加两个成员迭代器:

        zip_iterator& operator++() {
            ++it1;
            ++it2;
            return *this;
        }
  6. 如果zip中的两个迭代器来自不同的容器,那么他们一定不相等。通常,这里会用逻辑或(||)替换逻辑与(&&),但是这里我们需要考虑两个容器长度不一样的情况。这样的话,我们需要在比较的时候同时匹配两个容器。这样,我们就能遍历完其中一个容器时,及时停下循环:

        bool operator!=(const zip_iterator& o) const {
            return it1 != o.it1 && it2 != o.it2;
        }
  7. 逻辑等操作符可以使用逻辑不等的操作符的实现,是需要将结果取反即可:

        bool operator==(const zip_iterator& o) const {
            return !operator!=(o);
        }
  8. 解引用操作符用来访问两个迭代器指向的值:

        std::pair<double, double> operator*() const {
            return {*it1, *it2};
        }
    };
  9. 迭代器算是实现完了。我们需要让迭代器兼容STL算法,所以我们对标准模板进行了特化。这里讲迭代器定义为一个前向迭代器,并且解引用后返回的是一对double值。虽然,本节我们没有使用difference_type,但是对于不同编译器实现的STL可能就需要这个类型:

    namespace std {
    template <>
    struct iterator_traits<zip_iterator> {
        using iterator_category = std::forward_iterator_tag;
        using value_type = std::pair<double, double>;
        using difference_type = long int;
    };
    }
  10. 现在来定义范围类,其begin和end函数返回zip迭代器:

    class zipper {
        using vec_type = std::vector<double>;
        vec_type &vec1;
        vec_type &vec2;
  11. 这里需要从zip迭代器中解引用两个容器中的值:

    public:
        zipper(vec_type &va, vec_type &vb)
            : vec1{va}, vec2{vb}
        {}
  12. begin和end函数将返回指向两容器开始的位置和结束位置的迭代器对:

        zip_iterator begin() const {
            return {std::begin(vec1), std::begin(vec2)};
        }
        zip_iterator end() const {
               return {std::end(vec1), std::end(vec2)};
        }
    };
  13. 如Haskell和Python的例子一样,我们定义了两个double为内置类型的vector。这里我们也声明了所使用的命名空间。

    int main()
    {
        using namespace std;
        vector<double> a {1.0, 2.0, 3.0};
        vector<double> b {4.0, 5.0, 6.0};
  14. 可以直接使用两个vector对zipper类进行构造:

        zipper zipped {a, b};
  15. 我们将使用std::accumulate将所有值累加在一起。这里我们不能直接对std::pair<double, double>实例的结果进行累加,因为这里没有定义sum变量。因此,我们需要定义一个辅助Lambda函数来对这个组对进行操作,将两个数相乘,然后进行累加。Lambda函数指针可以作为std::accumulate的一个参数传入:

        const auto add_product ([](double sum, const auto &p) {
            return sum + p.first * p.second;
        });
  16. 现在,让我们来调用std::accumulate将所有点积的值累加起来:

        const auto dot_product (accumulate(
            begin(zipped), end(zipped), 0.0, add_product));
  17. 最后,让我们来打印结果:

        cout << dot_product << '\n';
    }
  18. 编译运行后,得到正确的结果:

    32

There's more...

OK,这里使用了语法糖来完成了大量的工作,不过这和Haskell的例子也相差很远,还不够优雅。我们的设计中有个很大的缺陷,那就是只能处理double类型的数据。通过模板代码和特化类,zipper类会变得更通用。这样,我们就能将list和vector或deque和map这样不相关的容器合并起来。

为了让设计的类更加通用,其中设计的过程是不容忽视的。幸运的是,这样的库已经存在。Boost作为STL库的先锋,已经支持了zip_iterator。这个迭代器非常简单、通用。

顺便提一下,如果你想看到了使用C++实现的更优雅的点积,并且不关心zip迭代器相关的内容,那么你可以了解一下std::valarray。例子如下,自己看下:

#include <iostream>
#include <valarray>
int main()
{
    std::valarray<double> a {1.0, 2.0, 3.0};
    std::valarray<double> b {4.0, 5.0, 6.0};
    std::cout << (a * b).sum() << '\n';
}

范围库

这是C++中非常有趣的一个库,其支持zipper和所有迭代适配器、滤波器等等。其受到Boost范围库的启发,并且某段时间内里,很有可能进入C++17标准。不幸的是,我们只能在下个标准中期待这个特性的加入。这种性能可以带来更多的便利,能让我们想表达的东西通过C++快速实现,并可以通过将通用和简单的模块进行组合,来表现比较复杂的表达式。

在文档中对其描述中,有个非常简单的例子:

  1. 计算从1到10数值的平方:

    const int sum = accumulate(view::ints(1)
                            | view::transform([](int i){return i*i;})
                            | view::take(10), 0);
  2. 从数值vector中过滤出非偶数数字,并且将剩下的数字转换成字符串:

    std::vector<int> v {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
    
    auto rng = v | view::remove_if([](int i){return i % 2 == 1;})
                | view::transform([](int i){return std::to_string(i);});
    // rng == {"2"s,"4"s,"6"s,"8"s,"10"s};

如果你等不及想要了解这些有趣的特性,可以看一下范围类的文档, 。

https://ericniebler.github.io/range-v3