右值系列之五:异常安全的转移

C++转移构造函数与强异常保证的冲突与解决方案
本文深入探讨了C++中转移构造函数与强异常保证之间的冲突,通过具体案例分析了如何在转移构造函数中保持强异常保证,并介绍了使用enable_if等工具来解决这一问题的方法。
原文来自: http://cpp-next.com/archive/2009/10/exceptionally-moving/

欢迎来到关于C++中的高效值类型的系列文章中的第五篇。在上一篇中,我们停留在对转移赋值最优实现的不断找寻中。今天,我们将要找到一条穿过这个“转移城市(Move City)”的道路,在这里,最普通的类型都可能有令人惊讶的冲突。

在前面的文章中,我们看到,通过提供”转移的权限”,可以让同一段代码同时用于可转移类型和不可转移类型,并在可能的时候尽量利用转移优化。这种“在可能的时候转移,在必须的时候复制”的方法,对于代码优化是很有用的,也兼容于那些没有转移构造函数的旧类型。不过,对于提供强异常保证的操作来说,却增加了新的负担。

强异常保证,强异常要求

实现强异常保证要求将某个操作的所有步骤分为两类:

  1. 有可能抛出异常但不包含任何不可逆改变的操作
  2. 可能包含不可逆改变但不会抛出异常的操作


强异常保证依赖于对各步操作的分类

如果我们将所有动作分入这两类,且保证任何第1类的动作都在第2类动作之前发生,就没我们什么事了。在C++03中有一个典型例子,当 vector::reserve() 需要为新元素分配内存时:

void reserve(size_type n)
{
    if (n > this->capacity())
    {
        pointer new_begin = this->allocate( n );
        size_type s = this->size(), i = 0;
        try
        {
            // copy to new storage: can throw; doesn't modify *this
            for (;i < s; ++i)
                 new ((void*)(new_begin + i)) value_type( (*this)[i] );
        }
        catch(...)
        {
            while (i > 0)                 // clean up new elements
               (new_begin + --i)->~value_type();
 
            this->deallocate( new_begin );    // release storage
            throw;
        }
        // -------- irreversible mutation starts here -----------
        this->deallocate( this->begin_ );
        this->begin_ = new_begin;
        this->end_ = new_begin + s;
        this->cap_ = new_begin + n;
    }
}

如果是在支持转移操作的实现中,我们需要在 try 块中加上一个对 std::move 的显式调用,将循环改为:

for (;i < s; ++i)
     new ((void*)(new_begin + i)) value_type( std::move( (*this)[i] ) );

在这点变化中,有趣的是,如果 value_type 是支持转移的,那么在循环中会改写 *this (从左值进行显式的转移请求,是一种逻辑上有改写的操作)。

现在,如果转移操作会抛出异常,这个循环就会产生不可逆转的变化,因为要回滚一个部分完成的循环是需要更多的转移操作。因此,要在 value_type 支持转移的情况下保持强异常保证,它的转移构造函数必须是无抛出的。


  可能有抛出的转移操作不能做到无潜在再次抛出的回滚

结果

C++0x 标准草案中基本上是反对可抛出的转移构造函数的,我们建议你遵守此规则。不过,转移构造函数必须无抛出这条规则并不总是那么容易遵守的。以 std::pair<std::string,UserType> 为例,其中 UserType 是带有可抛出复制构造函数的类型。在 C++03 中,这个类型是没有问题的,可以用在 std::vector 中。但是在 C++0x 中,std::string 带有转移构造函数,std::pair 同样也有:

template <class FirstType, class SecondType>
pair<FirstType,SecondType>::pair(pair&& x)
  : first(std::move(x.first))
  , second(std::move(x.second))
{}

这里就有问题了。second 的类型是 UserType,它没有转移构造函数,这意味着 second 的构造是一次(有可能抛出的)复制构造,而不是转移构造。所以,pair<std::string, UserType> 给出的是一个可抛出的转移构造函数,它不能再用于 std::vector 中而不破坏强异常保证了。

今天,这意味着我们需要一些类似于以下代码的东西来令 pair 可用。

template 
pair(pair&& rhs
  , typename enable_if<                 // Undocumented optional
        mpl::and_<                      // argument, not part of the
            boost::has_nothrow_move // public interface of pair.
          , boost::has_nothrow_move
        >
     >::type* = 0
)
  : first(std::move(rhs.first)),
    second(std::move(rhs.second))
{};

通过使用 enable_if,可以令到这个构造函数“消失”,除非 has_nothrow_move 对于 T1 和 T2 均为 true。

我们知道,没有办法检测是否存在一个转移构造函数,更不要说它是否无抛出了,因此,在我们得到新的语言特性之前,boost::has_nothrow_move 都是补救的方法之一,它对于用户自定义类型返回 false,除非你对它进行了特化。所以,在你编写一个转移构造函数时,应该对这个 trait 进行特化。例如,如果我们为 std::vector 和 std::pair 增加了转移构造函数,我们还应该加上:

namespace boost
{
    // All vectors have a (nothrow) move constructor
    template <class T, class A>
    struct has_nothrow_move<std::vector<T,A> > : true_type {};
 
    // A pair has a (nothrow) move constructor iff both its
    // members do as well.
    template <class First, class Second>
    struct has_nothrow_move<std::pair<First,Second> >
      : mpl::and_<
           boost::has_nothrow_move<First>
         , boost::has_nothrow_move<Second>
        > {};
}

我们承认这很不好看。C++委员会还在讨论如何解决这个问题的细节,不过以下一些事情都已经获得普通同意:

  • 我们不能由于静静地放弃了强异常保证而破坏现有的代码。
  • 可以通过在适当的时候生成缺省的转移构造函数——正如 Bjarne Stroustrup 在 N2904 中所建议的——减小这个问题。这可以修复 pair 以及所有类似类型的问题,同时通过增加生成的转移优化,还可以“免费”提升一些代码的速度。
  • 还是有些类型需要我们“手工”来处理。

“有问题的类型”

归为有问题的类型通常都带有我们想要转移的子对象——已提供了安全实现——和其它一些我们需要“其它操作”的子对象。std::vector 就是一个例子,它带有一个分配器,其复制构造函数有可能会抛出异常:

vector(vector&& rhs)
  : _alloc( std::move(rhs._alloc) )
  , _begin( rhs._begin )
  , _end( rhs._end )
  , _cap( rhs._cap )
{
    // "something else"
    rhs._begin = rhs._end = rhs._cap = 0;
}

一个简单的成员式转移,例如在 N2904 中所说的缺省生成的那个,在这里将不具有正确的语义。尤其是,它不会把 rhs 的 _begin, _end 以及 _cap 置零。但是,如果 _alloc 不具有一个无抛出的转移构造函数,那么在第2行中就只能进行复制。如果该复制可以有抛出异常,那么 vector 提供的就是可抛出的转移构造函数。

对于语言设计者来说,挑战是如何避免要求用户两次提供相同的信息。既要在转移构造函数的签名中指明成员的类型是可转移的(前面的 pair 转移构造函数中的第5、6行),又要在成员初始化列表中再真正对成员进行转移(第10、11行)。目前正在讨论的一个可能性是使用一个新的属性语法,令到 vector 的转移构造函数可以这样写:

vector(vector&& rhs) [[moves(_alloc)]]
  : _begin( rhs._begin )
  , _end( rhs._end )
  , _cap( rhs._cap )
{
    rhs._begin = rhs._end = rhs._cap = 0;
}

这个构造将被 SFINAE 掉,除非 _alloc 本身具有无抛出的转移构造函数,且这个成员会从 rhs 的相应成员转移过来,从而被隐式地初始化。

不幸的是,对于C++0x中属性的应有作用一直存在一些分歧,所以我们还不知道委员会会接受怎样的语法,但至少我们认为原则上我们已经理解了问题何在,以及如何解决它。

后续

好了,感谢你的阅读;今天就到此为止。下一篇我们将讨论完美转发,还有,我们也没有忘记还欠你一个关于C++03的转移模拟的调查。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失、识别异常点、标准化数、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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