分类: C/C++
2008-05-30 21:10:41
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让我们看看使用此模板来计算5^4 (通过实例化XY<5, 4>)时发生了什么:
// xytest.cpp
#include
#include \"xy.h\"
int main()
{
std::cout << \"X^Y<5, 4>::result_ = \" << XY<5, 4>::result_;
}
首先,编译器实例化XY<5, 4>,它的result_为5 * XY<5, 3>::result_,如此一来,又需要针对<5, 3>实例化同样的模板,后者又实例化XY<5, 2>…… 当实例化到XY<5, 0>的时候,result_的值被计算为1,至此递归结束。
递归模板实例化的深度和终结条件
可以想象,如果我们以非常大的Y值来实例化类模板XY,那肯定会占用大量的编译器资源甚至会迅速耗尽可用资源(在计算结果溢出之前),因此,在实践中我们应该有节制地使用模板元编程技术。 [Page]
虽然 C++标准建议的最小实例化深度只有17层,然而大多数编译器都能够处理至少几十层,有些编译器允许实例化至数百层,更有一些可达数千层,直至资源耗尽。
假如我们拿掉XY模板局部特化版本,情况会如何?
// xy2.h
//原始摸板
template
class XY
{
public:
enum { result_ = Base * XY
};
测试程序不变:
// xytest2.cpp
#include
#include \"xy2.h\"
int main()
{
std::cout << \"X^Y<5, 4>::result_ = \" << XY<5, 4>::result_;
}
执行如下编译命令:
C:\\>g++ -c xytest2.cpp
你将会看到递归实例化将一直进行下去,直到达到编译器的极限。
GNU C++ (MinGW Special) 3.2的默认实例化极限深度为500层,你也可以手工调整实例化深度:
C:\\>g++ -ftemplate-depth-3400 -c xytest2.cpp
事实上,g++ 3.2允许的模板实例化极限深度还可以再大一些(我的测试结果是不超过3450层)。
因此,在使用模板元编程技术时,我们总是要给出原始模板的特化版(局部特化版或完全特化版或兼而有之),以作为递归模板实例化的终结准则。
利用模板元编程技术解开循环
模板元编程技术最早的实际应用之一是用于数值计算中的解循环。举个例子,对一个数组进行求和的常见方法是:
// sumarray.h
template
inline T sum_array(int Dim, T* a)
{
T result = T();
for (int i = 0; i < Dim; ++i)
{
result += a[i];
}
return result;
}
这当然可行,但我们也可以利用模板元编程技术来解开循环:
// sumarray2.h
// 原始模板
template
class Sumarray
{
public:
static T result(T* a)
{
return a[0] + Sumarray
}
};
// 作为终结准则的局部特化版
template
class Sumarray<1, T>
{
public:
static T result(T* a)
{
return a[0];
}
};
用法如下:
// sumarraytest2.cpp
#include
#include \"sumarray2.h\"
int main()
{
int a[6] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
std::cout << \" Sumarray<6>(a) = \" << Sumarray<6, int>::result(a);
}
当我们计算Sumarray<6, int>::result(a)时,实例化过程如下:
Sumarray<6, int>::result(a)
= a[0] + Sumvector<5, int>::result(a+1)
= a[0] + a[1] + Sumvector<4, int>::result(a+2)
= a[0] + a[1] + a[2] + Sumvector<3, int>::result(a+3)[Page]
= a[0] + a[1] + a[2] + a[3] + Sumvector<2, int>::result(a+4)
= a[0] + a[1] + a[2] + a[3] + a[4] + Sumvector<1, int>::result(a+5)
= a[0] + a[1] + a[2] + a[3] + a[4] + a[5]
可见,循环被展开为a[0] + a[1] + a[2] + a[3] + a[4] + a[5]。这种直截了当的展开运算几乎总是比循环来得更有效率。
也许拿一个有着600万个元素的数组来例证循环开解的优势可能更有说服力。生成这样的数组很容易,有兴趣,你不妨测试、对比一下。
模板元编程在数值计算程序库中的应用
Blitz++之所以“快如闪电”(这正是blitz的字面含义),离不开模板元程序的功劳。Blitz++淋漓尽致地使用了元编程技术,你可以到这些文件源代码中窥探究竟:
让我们看看Blitz++程序库dot.h文件中的模板元程序:
template
class _bz_meta_vectorDot {
public:
enum { loopFlag = (I < N-1) ? 1 : 0 };
template
static inline BZ_PROMOTE(_bz_typename T_expr1::T_numtype, _bz_typename T_expr2::T_numtype)
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f(const T_expr1& a, const T_expr2& b)
{
return a[I] * b[I] + _bz_meta_vectorDot
}
template
static inline BZ_PROMOTE(_bz_typename T_expr1::T_numtype, _bz_typename T_expr2::T_numtype)
f_value_ref(T_expr1 a, const T_expr2& b)
{
return a[I] * b[I] + _bz_meta_vectorDot
}
template
static inline BZ_PROMOTE(_bz_typename T_expr1::T_numtype, _bz_typename T_expr2::T_numtype)
f_ref_value(const T_expr1& a, T_expr2 b)
{
return a[I] * b[I] + _bz_meta_vectorDot
}
template
static inline BZ_PROMOTE(_bz_typename T_expr1::T_numtype, P_numtype2)
dotWithArgs(const T_expr1& a, P_numtype2 i1, P_numtype2 i2=0,
P_numtype2 i3=0, P_numtype2 i4=0, P_numtype2 i5=0, P_numtype2 i6=0,[Page]
P_numtype2 i7=0, P_numtype2 i8=0, P_numtype2 i9=0, P_numtype2 i10=0)
{
return a[I] * i1 + _bz_meta_vectorDot
(a, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9);
}
};
template<>
class _bz_meta_vectorDot<0,0> {
public:
template
static inline _bz_meta_nullOperand f(const T_expr1&, const T_expr2&)
{ return _bz_meta_nullOperand(); }
template
static inline _bz_meta_nullOperand
dotWithArgs(const T_expr1& a, P_numtype2 i1, P_numtype2 i2=0,
P_numtype2 i3=0, P_numtype2 i4=0, P_numtype2 i5=0, P_numtype2 i6=0,
P_numtype2 i7=0, P_numtype2 i8=0, P_numtype2 i9=0, P_numtype2 i10=0)
{
return _bz_meta_nullOperand();
}
};
这段代码远比它乍看上去的简单。_bz_meta_vectorDot类模板使用了一个临时变量loopFlag来存放每一步循环条件的评估结果,并使用了一个完全特化版作为递归终结的条件。需要说明的是,和几乎所有元程序一样,这个临时变量作用发挥于编译期,并将从运行代码中优化掉。
Todd是在Blitz++数值数组库的主要作者。这个程序库(以及MTL和POOMA等程序库)例证了模板元程序可以为我们带来更加高效的数值计算性能。Todd宣称Blitz++的性能可以和对应的Fortran程序库媲美。
Loki程序库:活用模板元编程技术的典范
模板元编程的价值仅仅在于高性能数值计算吗?不仅如此。Loki程序库以对泛型模式的开创性工作闻名于C++社群。它很巧妙地利用了模板元编程技术实现了Typelist组件。Typelist是实现Abstract Factory、Visitor等泛型模式不可或缺的基础设施。
就像C++标准库组件std::list提供对一组数值的操作一样,Typelist可以用来操纵一组类型,其定义非常简单(摘自Loki程序库Typelist.h单元): [Page]
template
struct Typelist
{
typedef T Head;
typedef U Tail;
};
显然,Typelist没有任何状态,也未定义任何操作,其作用只在于携带类型信息,它并未打算被实例化,因此,对于Typelist的任何处理都必然发生于编译期而非运行期。
Typelist可以被无限扩展,因为模板参数可以是任何类型(包括该模板的其他具现体)。例如:
Typelist
就是一个包含有char、int、float三种类型的Typelist。
按照Loki的约定,每一个Typelist都必须以NullType结尾。NullType的作用类似于传统C字符串的“\\0”,它被声明于Loki程序库的NullType.h文件中:
class NullType;
NullType只有声明,没有定义,因为Loki程序库永远都不需要创建一个NullType对象。
让我们看看IndexOf模板元程序,它可以在一个Typelist中查找给定类型的位置(摘自Loki程序库的Typelist.h单元):
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template
struct IndexOf;
template
struct IndexOf
{
enum { value = -1 };
};
template
struct IndexOf
{
enum { value = 0 };
};
template
struct IndexOf
{
private:
enum { temp = IndexOf
public:
enum { value = (temp == -1 ? -1 : 1 + temp) };
};
IndexOf提供了一个原始模板和三个局部特化版。算法非常简单:如果TList(就是一个Typelist)是一个NullType,则value为-1。如果TList的头部就是T,则value为0。否则将IndexOf施行于TList的尾部和T,并将评估结果置于一个临时变量temp中。如果temp为-1,则value为-1,否则value为1 + temp。
为了加深你对Typelist采用的模板元编程技术的认识,我从Loki程序库剥离出如下代码,放入一个typelistlite.h文件中:
// typelistlite.h
// 声明Nulltype
class NullType;
// Typelist的定义
template
struct Typelist
{
typedef T Head;
typedef U Tail;
};
// IndexOf的定义
// IndexOf原始模板
template
// 针对NullType的局部特化版
template
struct IndexOf
{
enum { value = -1 };
};
// 针对“Tlist头部就是我们要查找的T”的局部特化版
template
struct IndexOf
{
enum { value = 0 };
};
// 处理Tlist尾部的局部特化版
template
struct IndexOf
{
private:
enum { temp = IndexOf
public:
enum { value = (temp == -1 ? -1 : 1 + temp) };
};
测试程序如下:
// typelistlite_test.cpp
#include
#include \"typelistlite.h\"
// 自定义类型Royal
class Royal {};
// 定义一个包含有char、int、Royal和float的Typelist
typedef Typelist
int main()
{
std::cout << \"IndexOf
std::cout << \"IndexOf
std::cout << \"IndexOf
}
程序输出如下:
IndexOf
IndexOf
IndexOf
结语
模板元编程技术并非都是优点,比方说,模板元程序编译耗时,带有模板元程序的程序生成的代码尺寸要比普通程序的大,而且通常这种程序调试起来也比常规程序困难得多。另外,对于一些程序员来说,以类模板的方式描述算法也许有点抽象。
编译耗时的代价换来的是卓越的运行期性能。通常来说,一个有意义的程序的运行次数(或服役时间)总是远远超过编译次数(或编译时间)。为程序的用户带来更好的体验,或者为性能要求严格的数值计算换取更高的性能,值得程序员付出这样的代价。
很难想象模板元编程技术会成为每一个普通程序员的日常工具,相反,就像Blitz++和Loki那样,模板元程序几乎总是应该被封装在一个程序库的内部。对于库的用户来说,它应该是透明的。模板元程序可以(也应该)用作常规模板代码的内核,为关键的算法实现更好的性能,或者为特别的目的实现特别的效果。
模板元编程技术首次正式亮相于Todd Veldhuizen的Using C++ Template Metaprograms论文之中。这篇文章首先发表于1995年5月的C++ Report期刊上,后来Stanley Lippman编辑C++ Gems一书时又收录了它。参考文献中给出了这篇文章的链接,它还描述了许多本文没有描述到的内容。
David Vandevoorde和Nicolai M. Josuttis合著的C++ Templates: The Complete Guide一书花了一整章的篇幅介绍模板元编程技术,它同样是本文的参考资料并且也应该作为你的补充阅读材料。
Andrei Alexandrescu的天才著作Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied的第3章Typelists对Typelist有着更为详尽的描述。