EC读书笔记系列之18：条款47、48

条款47 请使用traits classes表现类型信息

记住：

★Traits classes使得“类型相关信息”在编译期可用。它们以templates和“templates特化”完成实现

★整合重载技术后，traits classes有可能在编译期对类型执行if...else测试

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STL共有5种迭代器：

①Input迭代器： 如：istream_iterator

　　仅前移，一次一步；

　　客户只可读取，且只能读取一次；

②Output迭代器：如ostream_iterator

　　仅前移，一次一步；

　　客户只可涂写其所指物，且只能涂写一次，不能读取

③Forward迭代器：

　　只能使用++操作符来单向遍历容器（不能用--）；

　　可读写；

④Bidirectional迭代器：如STL的list、set、map的迭代器

　　可以用++和--操作符来双向遍历容器；

　　可读写；

⑤Random access迭代器： 如vector、deque和string的迭代器

　　可执行“迭代器算术”；

　　可直接访问容器中的任意一个元素的双向迭代器；

对于这五种分类,C++标准库提供专门的类型标记结构对它们进行区分：

　 　　struct input_iterator_tag{};

　　struct output_iterator_tag{};

　　struct forward_iterator_tag : public input_iterator_tag{};

　　struct bidirectional_iterator_tag : public forward_iterator_tag{};

　　struct random_access_iterator_tag : public bidirectional_iterator_tag{};

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Traits并非C++关键字或一个预先定义好的构件；它是一种技术，也是一个C++程序员共同遵守的协议。

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设计并实现一个traits class

使用traits技术可以在编译期间获取某些类型信息，它要求对内置类型和用户自定义类型表现得一样好。标准模板库是把traits信息放到模板中，其中针对迭代器的被命名为iterator_traits，它是一个结构体：

　　　　template<typename IterT>

　　　　struct iterator_traits;

其工作原理是：针对每一个类型IterT，在结构体中声明某个typedef名为iterator_category，这个typedef用于确认IterT的迭代器分类。它包括两部分实现：

（1）对于自定义类型，用户必须在类模板中声明一个typedef名为iterator_category，比如对双端队列deque和列表list的模板类：

template<typename ...>
class deque{
    public:
        class iterator{
            public:
                typedef  random_access_iterator_tag  iterator_category;
                ...
        };
    ...
};  

template<typename ...>
class list{
    public:
        class iterator{
            public:
                typedef  bidirectional_access_iterator_tag  iterator_category;
                ...
        };
    ...
};

在iterator_traits中，获取迭代器的类型信息：

template<typename IterT>
struct iterator_traits{
    typedef  typename IterT::iterator_category  iterator_category;
    ...
}; 

（2）对于内置类型的指针，iterator_traits提供一个偏特化版本：

template<typename IterT>     　　　　//template偏特化
struct iterator_traits<IterT*>{    //针对内置指针
typedef  random_access_iterator_tag  iterator_category;
...
}; 

因此，设计并实现traits class的步骤是：

（1）确认若干希望将来可取得的类型相关信息（例如对于迭代器，希望获取它的分类）。

（2）为该信息选择一个名称（例如iterator_category）。

（3）提供一个模板和一组特化版本（如iterator_traits），内含希望支持的类型相关信息。

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traits class的使用

如上所述的类型信息可在编译期间获取，但是此时需要对传递来的指针类型做出判断，如果使用if...else...分支判断语句，只有在运行期间才能获取。怎么办？

可以使用函数重载的办法：重载函数需要在编译期间通过确定参数类型来决定调用哪个版本，正好可以解决“编译期条件句”的问题。

PS：这个想法实在太牛了！

如前所述的迭代器类型问题，可以设计多个重载函数做适配于各个类型的操作，然后在同一个函数中调用它们。

template<typename IterT, typename DistT>
void advance( IterT& iter, DistT d ) { 

    doAdvance(  //doAdvance()有多个重载，其版本不同之处在于传递的迭代器的参数不同
        iter, d,
        typename std::iterator_traits<IterT>::iterator_category()
    );
    ..
};  

template<typename IterT, typename DistT>      //这份实现用于random access迭代器
void doAdvance( IterT& iter, DistT d, std::random_access_iterator_tag )
{
    iter+=d;
}  

template<typename IterT, typename DistT>      //这份实现用于bidirectional迭代器
void doAdvance(IterT& iter, DistT d, std::bidirectional_iterator_tag)
{
    if(d>=){
        while(d--)
            ++iter;
    }
    else{
        while(d++)
            --iter;
    }
}  

template<typename IterT, typename DistT>      //这份实现用于input迭代器，由于forward迭代器派生于input迭代器，也可用于forward迭代器
void doAdvance(IterT& iter, DistT d, std::input_iterator_tag)
{
    if(d<){
        throw std::out_out_range("Negnative distance"); //对于input或forward迭代器，移动负距离会导致不明确的行为，因而抛出异常
    }
    while(d--)
        ++iter;
} 

可见，使用traits class的方法是：

（1）建立一组重载函数或函数模板，彼此间差异只在于各自的traits参数，令每个函数实现代码与其接受的traits信息相适配。

（2）建立一个控制函数或函数模板，它调用上述重载函数并传递traits class所提供的信息。

条款48 认识template元编程（TMP）

记住：

★TMP（模板元编程）可将工作由运行期移往编译期，因而得以实现早期错误侦测和更高的执行效率

★TMP可被用来生成“基于政策选择组合”的客户定制代码，也可用来避免生成对某些特殊类型并不适合的代码

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TMP可以将部分执行期的任务提前至编译期完成，从而可以更早发现错误，更高效（编译时间会变长，但是执行期效率会高）。且TMP对“难以或甚至不可能于运行期实现出来的行为”的表现也很吸引人！

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TMP是图灵完备的，可以执行分支语句和循环（通过递归实现）。如解决阶乘问题：

template<unsigned n>        //一般情况，递推关系式
struct Factorial{
    enum { value = n * Factorial<n->::value };
};
template<>                  //特殊情况，以结束递归
struct Factorial<>{
    enum{value = };
};

int main()
{
    std::cout<<Factorial<>::value;
    std::cout<<Factorial<>::value;
}

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使用TMP一般可以有如下效果：

（1）确保量度单位正确。

（2）优化矩阵运算。

（3）生成客户定制的设计模式。