• effective C++ 条款 48:认识template元编程


    template metaprogramming(模板元编程)是编写template-based c++程序并执行于编译期的过程。是以c++写成,执行于c++编译器内的程序。一旦tmp程序执行结束,其输出,也就是template具现出来的若干c++源码,便会一如往常的编译。

    tmp有两个伟大的效力。第一,它让某些事情更容易。如果没有它,那些事情将是困难的,甚至是不可能的。第二,由于tmp执行于c++编译期,因此可将工作从运行期转移到编译期。导致一个结果是,某些错误原本通常在运行期才能侦测到,现在可在编译期找出来。另一个结果是使用tmp的c++程序可能在每一方面都更高效:较小的可执行文件、较短的运行期、较少的内存需求。编译时间长了。

    条款47指出,advance那个typeid-based解法的效率比traits解法低,因为此方案中,1.类型测试发于运行期而非编译器,2。运行期类型测试代码会出现在可执行文件中。traits解法就是tmp,它引发“编译期发生于类型身上的if。。。else计算。

    advance的typeid-based实现方式可能导致编译期问题:

    std::list<int>::iterator iter;
    advance(iter, 10);//无法通过编译

    下面是这一版advance针对上述调用而产生的:

    void advance(std::list<int>::iterator& iter, int d)
    {
        if (typeid(std::iterator_traits<std::list<int>::iterator>::iterator_category)
            == typeid(std::random_access_iterator_tag))
        {
            iter += d;                //wrong!
        }
        else
            ...
    }

    list<int>::iterator是bidirectional不支持+=。我们知道绝不会执行+=那一行,但是编译器必须确保所有源码都有效,纵使是不会执行的代码

    针对tmp而设计的boost's mpl,见条款55 提供更高层的语法。

    让我们看看循环,tmp藉由递归完成。tmp递归并不涉及递归函数调用,而是涉及“递归模板具现化”(recursive template instantiation)。

    template<unsigned n>
    struct Factorial{                            //一般情况
        enum{value = n*Factorial<n-1>::value};
    };

    template<>
    struct Factorial<0>{                //特殊情况
        enum{value = 1};
    };

    和良好递归一样,我们需要一个特殊情况造成递归结束。这里的特殊情况就是template特化体Factorial<0>.

    std::cout << Factorial<5>::value;           //印出120

    tmp值得学习,3个例子:

    1.确保量度单位正确。如果使用tmp,就可以确保(在编译期)程序中所有量度单位的组合都正确,可被用来早期错误侦测。

    2.优化矩阵运算。

    BigMatrix m1,m2,m3,m4,m5;
    BigMatrix result = m1*m2*m3*m4*m5;

    正常的函数调用计算result,会创建4个临时性矩阵,每一个用来存储operator*的调用结果。各自独立的乘法产生了4个作用于矩阵元素上的循环。如果使用tmp相关的template技术,即所谓的expression templates,就有可能消除那些临时对象并合并循环,这一切都是无需改变客户端的做法。tmp使用较少的内存,执行速度又有显著的提升。

    3.可以生成客户定制的设计模式实现品。设计模式都可以多种方式实现出来。运用所谓policy-based design之tmp-based技术,有可能产生一些templates用来表述独立的设计选项(policies),然后任意结合它们,导致模式实现品带着客户定制的行为。这项技术已经超越编程公益领域,更广义地成为generative programming(殖生式编程)的一个基础。

    tmp或许永远不会成为主流,但对某些程序员——特别是程序库开发人员——几乎确定会成为他们的主要粮食。

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