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4章 Lambda表达式

编译时生成笛卡尔乘积

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Last updated 6 years ago

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Lambda表达式结合参数包一起使用,可以用来解决比较复杂的问题。本节中,我们将实现一个函数对象,其能接受任意多的输入参数,然后生成相应的笛卡尔乘积。

笛卡尔乘积是一个数学运算。其可以表示为A x B,其意思为使用集合A和集合B来结算笛卡尔乘积。结果为另一个单独的集合,其包含集合A和集合B一一对应的组对。这个运算的意义在于,将两个集合中的元素进行匹配。下图就描述了这种运算操作:

图中,A = (x, y, z),B = (1, 2, 3),所产生的笛卡尔乘积为(x, 1) , (x, 2) ,(x, 3),(y, 1) ,(y, 2)等等。如果A和B为同一个集合,比如说是(1, 2),那么其笛卡尔乘积为(1, 1) , (1, 2) ,(2, 1), 和(2, 2)。有时候,这样的操作却十分冗余,比如集合(1, 1),或是刚才例子中的(1, 2)和(2, 1)。笛卡尔乘积可以通过一个简单的条件,对结果进行过滤。

How to do it...

我们实现了一个函数对形象,其能接受一个函数f,以及一组参数。该函数对象将会通过输出参数集合创建笛卡尔乘积,将冗余的部分进行过滤,并对每个乘积调用函数f。

  1. 包含打印输出的头文件。

    #include <iostream>
  2. 然后,我们定义一个简单的辅助函数,用来对组对中的值进行打印:

    static void print(int x, int y)
    {
        std::cout << "(" << x << ", " << y << ")\n";
    }
    
    int main()
    {
  3. 复杂的地方到了。我们先实现了一个辅助函数cartesian,我们将在下一步实现这个函数。这个函数能接受一个参数f,在我们使用过程中,这个f函数就是print函数。另一些参数是x和参数包rest。其包含了计算笛卡尔乘积的元素。在f(x, rest)表达式中:当x=1和rest=2, 3, 4,为了得到结果,我们需要调用三次:f(1, 2); f(1, 3); f(1, 4);。(x < rest)的条件,会删除冗余的组对。我们来看下代码:

        constexpr auto call_cart (
            [=](auto f, auto x, auto ...rest) constexpr {
                (void)std::initializer_list<int>{
                    (((x < rest)
                        ? (void)f(x, rest)
                        : (void)0)
                    ,0)...
                };
            });
  4. cartesian函数在本节中,算是最复杂的部分了。其能接受一个参数包xs,并返回一个其捕获的函数对象。返回的函数对象能接受一个函数对象f。参数包,比如xs = 1, 2, 3,其内部Lambda表达式将会生成如下调用:call_cart(f, 1, 1, 2, 3); call_cart(f, 2, 1, 2, 3); call_cart(f, 3, 1, 2, 3);。通过对这些函数的调用,我们能得到我们想要的所有笛卡尔乘积。我们使用...对xs参数包扩展了两次,第一次看起来有些奇怪。调用call_cart时,我们第一次对xs进行了扩展。第二次扩展将会使得call_cart调用多次,并且每次的第二个参数都会不同。

       constexpr auto cartesian ([=](auto ...xs) constexpr {
           return [=] (auto f) constexpr {
               (void)std::initializer_list<int>{
                   ((void)call_cart(f, xs, xs...), 0)...
               };
           };
       });
  5. 那么,现在让我们使用数字集1, 2, 3来生成笛卡尔乘积,并对组对进行打印。过滤了冗余的组对,所剩的结果应该为 (1, 2) , (2, 3) , 和 (1, 3)。我们对很多的结果进行了过滤,并且不考虑结果中组对中的数字顺序。这也就是说,我们不需要(1, 1),并且认为(1, 2)和(2, 1)为同一个组对。首先,我们让cartesian函数产生一个函数对象,其会包含所有可能的组对,并且能够接受我们的打印函数。然后,我们将所产生的组对,使用打印函数进行打印输出。我们将print_cart变量声明为constexpr,这样我们就能在编译时获得所有的乘积结果:

        constexpr auto print_cart (cartesian(1, 2, 3));
    
        print_cart(print);
    }
  6. 编译并运行程序,我们就会得到如下的输出。通过call_cart中的x < rest判断条件,我们可以将一些冗余组对结果进行删除:

    $ ./cartesian_product
    (1, 2)
    (1, 3)
    (2, 3)

How it works...

另一个看起来比较复杂的地方就是Lambda表达式了。但当我们充分的了解后,我们就不会再对Lambda表达式有任何的困惑了!

那么,让我们来仔细的了解一下吧。我们将所发生的事情,画了一张图来说明:

这里有3步:

  1. 我们将1, 2, 3作为新集合中的三个元素,其报了三个新的集合。第一个则是集合中的每一个单独向,而第二部分则是整个集合本身。

  2. 我们可以将第一个元素与每一个元素相组合(包括自己),就能得到很多组对。

  3. 对于三个结果组对来说,我们只需要将其中不冗余的部分取出就好。

好了,回到我们例子:

constexpr auto cartesian ([=](auto ...xs) constexpr {
    return [=](auto f) constexpr {
        (void)std::initializer_list<int>{
            ((void)call_cart(f, xs, xs...), 0)...
        };
    };
});

内部表达式call_cart(xs, xs...)将会对集合1, 2, 3分别进行表示,比如:1, [1, 2, 3]。整个表达式((void)call_cart(f, xs, xs...), 0)...其将...放在外部,其会将集合进行拆解,我们将会得到2,[1, 2, 3]和3, [1, 2, 3]。

call_cart完成了第2和第3步:

auto call_cart ([](auto f, auto x, auto ...rest) constexpr {
    (void)std::initializer_list<int>{
        (((x < rest)
            ? (void)f(x, rest)
            : (void)0)
        ,0)...
    };
});

参数x始终包含从这个集合中挑出的但选值,并且rest包含了整个集合。让我么先忽略x < rest这个条件。这里,f(x, rest)表达式与...参数包展开所得到的调用f(1, 1),f(1, 2)等等,其就会生成将被打印的组对。这就是第2步完成的事。

第3步中,就是用x < rest条件来过滤冗余的组对了。

我们先给所有Lambda表达式和持有变量声明成constexpr。通过这样做,我们可以在运行时对代码进行评估,这样编译出的二进制文件将会包含所有组对,而无需在运行时对其进行计算。需要注意的是,这里需要传入常量函数的参数为已知量,这样才能在运行时让编译器知道,并对函数进行执行。