《Effective C++》：条款48：理解力template 元编程

Template metaprogramming(TMP,模板元编程）这是写template-based C++规划。编译过程。template metaprogramming随着C++写模板程序，化的过程。也就是说，TMP程序运行后，从templates详细化出来C++源代码。不再是模板了。

TMP有两个作用，一是它让某些事更easy。

比如编写STL容器，使用模板，可是存放不论什么类型元素。二是将运行在运行期的某些工作转移到了编译期。另一个结果是使用TMP的C++程序可能在其它方面更高效：较小的可运行文件、较短的运行期、较少的内存需求。可是将运行期的工作转移到了编译期。编译期可能变长了。

再看一下条款 47中的advance伪码

 template<typename Iter, typename DistT>
    void advance(IteT& iter,DistT d)
    {
        if(iter is a random access iterator)
            iter+=d;
        else
        {
            if(d>=0)
                while(d--) ++iter;
            else
                while(d++) --iter;
        }
    }

能够使用typeid让推断iter类型的伪码运行

 template<typename Iter, typename DistT>
    void advance(IteT& iter,DistT d)
    {
        if(typeid(typename std::iterator_traits<IterT>::iterator_category)
        ==typeid(std::random_access_iterator_tag))
            iter+=d;
        else
        {
            if(d>=0)
                while(d--) ++iter;
            else
                while(d++) --iter;
        }
    }

typeid-based解法效率比traits解法低，由于在此方案中，1类型測试发生在运行期而不是编译期，2运行期类型測试代码在（或被连接于）可运行文件里。

这个样例能够说明TMP比正常的C++程序更高效，由于traits解法就是TMP。

一些东西在TMP比在正常的C++更easy。advance提供一个好样例。

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);
    void advance(std::list<int>::iterator& iter,int d)
    {
        if(typeid(typename std::iterator_traits<std::list<int>::iterator>::iterator_category)
        ==typeid(std::random_access_iterator_tag))
            iter+=d;//错误
        else
        {
            if(d>=0)
                while(d--) ++iter;
            else
                while(d++) --iter;
        }
    }

在+=这个操作符上是错误调用。由于list::iterator不支持+=，它是bidirectional迭代器。

我们知道不会运行+=那一行，由于typeid那一行总是不相等；可是编译期要确保全部源代码都有效，即使是不会运行的代码。traits-based TMP解法针对不同类型运行不同代码，不会出现上述问题。

TMP已被证明是个图灵全然机器，也就是说它的威力足以计算不论什么事物。能够使用TMP声明变量、运行循环、编写调用函数……。有时候这会和正常C++相应物看起来非常是不同。比如条款 47展示的TMP if-else是由templas和其特化详细表现出来。只是那是汇编语言级的TMP。针对TMP设计的程序库（比如Boost’s MPL。**条款**55）提供更高级的语法。

为了再次认识下事物在TMP中怎样运作，来看下循环。TMP没有真正循环。循环由递归（recursion）完毕。

TMP递归甚至不是正常的递归。由于TMP递归不涉及递归函数调用，而是涉及递归模板化（recursive template instantiation）。

TMP的起手程序是在编译期计算阶乘。

TMP的阶乘运输示范怎样通过递归模板详细化实现循环，以及怎样在TMP中创建和使用变量

    template<unsigned n>
    struct Factorial{
        enum {value=n*Factorial<n-1>::value};
    };
    template<>
    struct Factorial<0>{ //特殊情况。Factorial<0>的值是1
        enum {value=1};
    };

有了这个template metaprogram，仅仅要指涉Factorial::value就能够得到n阶乘值。循环发生在template详细化Factorial内部指涉另一个template详细化Factorial之时。

特殊情况的template特化版本号Factorial<0>是递归的结束。

每一个Factorial template详细化都是一个struct。每一个struct都声明一个名字为value的TMP变量，用来保存当前计算所获得的阶乘值。

TMP以递归模板详细化代替循环。每一个详细化有自己一份value，每一个value有其循环内适当值。

用Factorial示范TMP就像用hello world示范编程语言一样。为了领悟TMP之所以值得学习，就要先对它能够达成什么目标有一个比較好的理解。以下举三个样例：

• 确保量度单位正确。使用TMP就能够确保在编译期全部量度单位的组合都正确。
• 优化矩阵运算。

  条款 21以前提到过某些函数包含operator * 必须返回新对象，在条款 44中有一个SquareMatrix。

  假设这样使用

    typedef SquareMatrix<double,1000> BigMatrix;
    BigMatrix m1,m2,m3,m4,m5;
    ……
    BigMatrix result=m1 * m2 * m3 * m4 * m5;

上面乘法会产生四个暂时性矩阵，乘法还可能产生了4个作用在矩阵元素身上的循环。假设使用高级、与TMP相关的template（即expression templates），就有可能消除那些暂时对象并合并循环。所以TMP使用较少内存。运行速度也有提升。

• 能够生成客户定制之设计模式（custom design pattern）实现品。使用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项（所谓policies）。然后能够随意结合它们，导致模式实现品带着客户定制的行为。

TMP眼下还不全然成熟，语法不直观，支持的工具还不充分。

但TMP对难以或甚至不可能于运行期实现出来的行为表现能力非常吸引人。尽管TMP不会成为主流。可是会成为一些程序猿（特别是程序库的开发者）的主要粮食。

总结

• Template metaprogramming（TMP，模板元编程）可将工作由运行期移到编译期，因而得以实现早期错误侦測和更高的运行效率。
• TMP可被用来生成“基于政策选择组合”（based on combinations of policy choices）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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