【C++匿名函数】Lambda函数的用法详解

C++的Lambda函数怎么使用 需要注意的是,Lambda函数可以在需要函数对象的地方使用,比如作为算法函数的参数、STL容器的操作函数等。Lambda函数可以直接定义在函数内部,也可以作为函数的参数或返回值。综上所述,使用Lambda函数可以根据具体需求灵活地定义匿名函数,并直接在需要的地方使用,提供了简化代码、提高可读性和编写更灵活代码的便利性。捕获变量可以是值捕获、引用捕获或隐式捕获,它们影响了Lambda函数对变量的访问方式和生命周期的管理。此外,Lambda函数还支持捕获变量,即在Lambda函数内部访问外部的变量。 阅读详情

1.概述
C++ 11 中的 Lambda 表达式用于定义并创建匿名的函数对象,以简化编程工作。
Lambda 的语法形式如下:

[函数对象参数] (操作符重载函数参数) mutable 或 exception 声明 -> 返回值类型 {函数体}
可以看到,Lambda 主要分为五个部分:[函数对象参数]、(操作符重载函数参数)、mutable 或 exception 声明、-> 返回值类型、{函数体}.

2.Lambda 语法分析

2.1 [函数对象参数]
标识一个 Lambda 表达式的开始,这部分必须存在,不能省略。函数对象参数是传递给编译器自动生成的函数对象类的构造
函数的。函数对象参数只能使用那些到定义 Lambda 为止时 Lambda 所在作用范围内可见的局部变量(包括 Lambda 所在类
的 this)。函数对象参数有以下形式:

  • 空。没有任何函数对象参数。
  • =。函数体内可以使用 Lambda 所在范围内所有可见的局部变量(包括 Lambda 所在类的 this),并且是值传递方式(相 当于编译器自动为我们按值传递了所有局部变量)。
  • &。函数体内可以使用 Lambda 所在范围内所有可见的局部变量(包括
    Lambda 所在类的 this),并且是引用传递方式 (相当于是编译器自动为我们按引用传递了所有局部变量)。
  • this。函数体内可以使用 Lambda 所在类中的成员变量。
  • a。将 a按值进行传递。按值进行传递时,函数体内不能修改传递进来的 a 的拷贝,因为默认情况下函数是 const 的,要修改传递进来的拷贝,可以添加 mutable 修饰符。
  • &a。将 a 按引用进行传递。
  • a,&b。将 a 按值传递,b按引用进行传递。
  • =,&a,&b。除 a 和 b 按引用进行传递外,其他参数都按值进行传递。
  • &,a,b。除 a 和 b 按值进行传递外,其他参数都按引用进行传递。

2.2 (操作符重载函数参数) 标识重载的 () 操作符的参数,没有参数时,这部分可以省略。参数可以通过按值(如: (a, b))和按引用 (如: (&a, &b)) 两种 方式进行传递。

2.3 mutable 或 exception 声明
这部分可以省略。按值传递函数对象参数时,加上 mutable 修饰符后,可以修改传递进来的拷贝(注意是能修改拷贝,而不是
值本身)。exception 声明用于指定函数抛出的异常,如抛出整数类型的异常,可以使用 throw(int)。

2.4 -> 返回值类型
标识函数返回值的类型,当返回值为 void,或者函数体中只有一处 return 的地方(此时编译器可以自动推断出返回值类型)
时,这部分可以省略。

2.5 {函数体}
标识函数的实现,这部分不能省略,但函数体可以为空。

3.示例
[] (int x, int y) { return x + y; } // 隐式返回类型
[] (int& x) { ++x; } // 没有 return 语句 -> Lambda 函数的返回类型是 ‘void’
[] () { ++global_x; } // 没有参数,仅访问某个全局变量
[] { ++global_x; } // 与上一个相同,省略了 (操作符重载函数参数)
可以像下面这样显示指定返回类型:

[] (int x, int y) -> int { int z = x + y; return z; }
在这个例子中创建了一个临时变量 z 来存储中间值。和普通函数一样,这个中间值不会保存到下次调用。什么也不返回的
Lambda 函数可以省略返回类型,而不需要使用 -> void 形式。

Lambda 函数可以引用在它之外声明的变量. 这些变量的集合叫做一个闭包. 闭包被定义在 Lambda 表达式声明中的方括
号 [] 内。这个机制允许这些变量被按值或按引用捕获。如下图的例子:

3.1 示例 1
std::vector some_list;
int total = 0;
for (int i = 0; i < 5; ++i) some_list.push_back(i);
std::for_each(begin(some_list), end(some_list), [&total](int x)
{
total += x;
});
此例计算 list 中所有元素的总和。变量 total 被存为 Lambda 函数闭包的一部分。因为它是栈变量(局部变量)total 引
用,所以可以改变它的值。

3.2 示例 2
std::vector some_list;
int total = 0;
int value = 5;
std::for_each(begin(some_list), end(some_list), [&, value, this](int x)
{
total += x * value * this->some_func();
});
此例中 total 会存为引用, value 则会存一份值拷贝。对 this 的捕获比较特殊,它只能按值捕获。this 只有当包含它的最靠近
它的函数不是静态成员函数时才能被捕获。对 protect 和 private 成员来说,这个 Lambda 函数与创建它的成员函数有相同
的访问控制。如果 this 被捕获了,不管是显式还是隐式的,那么它的类的作用域对 Lambda 函数就是可见的。访问 this 的
成员不必使用 this-> 语法,可以直接访问。

  1. 总结
    不同编译器的具体实现可以有所不同,但期望的结果是: 按引用捕获的任何变量,Lambda 函数实际存储的应该是这些变量在
    创建这个 Lambda 函数的函数的栈指针,而不是 Lambda 函数本身栈变量的引用。不管怎样,因为大多数 Lambda 函数都
    很小且在局部作用中,与候选的内联函数很类似,所以按引用捕获的那些变量不需要额外的存储空间。

如果一个闭包含有局部变量的引用,在超出创建它的作用域之外的地方被使用的话,这种行为是未定义的!

Lambda 函数是一个依赖于实现的函数对象类型,这个类型的名字只有编译器知道. 如果用户想把 lambda 函数做为一个参数来
传递, 那么形参的类型必须是模板类型或者必须能创建一个 std::function 类似的对象去捕获 lambda 函数.使用 auto 关键字
可以帮助存储 lambda 函数,

auto my_lambda_func = [&](int x) { /* … / };
auto my_onheap_lambda_func = new auto([=](int x) { /
… */ });
这里有一个例子, 把匿名函数存储在变量、数组或 vector 中,并把它们当做命名参数来传递

一个没有指定任何捕获的 lambda 函数,可以显式转换成一个具有相同声明形式函数指针.所以,像下面这样做是合法的:

auto a_lambda_func = [](int x) { /* … */ };
void (*func_ptr)(int) = a_lambda_func;
func_ptr(4); // calls the lambda

简介
之前在看SICP《计算机程序的构造和解释》一书的时候,中用了大量的Scheme语言(一种Lisp语言的方言)来解释书中的函数式程序设计思想(只读到第二章后半部。。。有空再补)。Scheme的一个主要特性是可以像操作数据一样操作函数调用,
例如实现对一个操作生成的数乘以二的函数:

;这是一个实现对某个值进行乘方的函数
(define square (lambda (x) (* x x)))
;这是我们要实现的函数,其中参数op指的是某个操作
(define double_op (lambda (op x) (* 2 (op x))))
;将square函数作为参数传入double_op函数
(display (double_op square 2))

其中函数可以作为参数参与运算,就像C系语言中的数据一样操作。
“函数是一等公民”,这便是函数式编程的信条,C++11中也开始加入了这一思想:lambda表达式;

语法
C++中 lambda表达式的语法形式如下:

[ captures list] ( params ) -> ret { body }

翻译:

[ 捕获列表 ] ( 参数列表 ) ->( 返回值类型){ 函数体 }

其中参数列表和返回类型是可以省略的

示例
不带参数的lambda表达式
auto f = []{return 42;};

这里就定义了一个返回42的函数, f 则是一个可调用函数对象。

带参数的lambda表达式
[](int a, int b){return a > b;};
1
我们以往调用标准模板库的排序函数的时候通常是这样的:

//先定义一个比较大小的函数
bool compare(int a,int b)
{
return a<b; //升序排列,如果改为return a>b,则为降序
}

int main()
{
int a[20]={2,4,1,73,1,226,0,43,24,6};
//在sort中再调用compare
sort(a,a+20,compare);
return 0;
}

我们用我们的匿名函数的话,就可以这样写:

int main()
{
int a[20]={2,4,1,73,1,226,0,43,24,6};
//直接写入lambda表达式
sort(a,a+20,[](int a, int b){return a > b;}😉;
return 0;
}

代码简洁性和美观都秒杀前者,嘿嘿。

带值捕获的lambda表达式
有的时候我们在lambda表达式中需要调用外部数据,这时候就可以将值传入值捕获列表中。
例如写一个返回外部变量a的lambda表达式

int a = 3;
auto f = [a]{return a;};

注意一点,lambda表达式可以捕获引用。

指定返回类型的lambda表达式
到此为止我们举例的lambda表达式都只有一个return语句,假如有多分支的返回语句,则lambda表达式必须指定类型,例如一个判定是否为正数的匿名函数:

int a = 1; 
auto f = [](int a)->bool{
        if(a > 0)
            return true;
        else
            return false;
    };
cout << f(a) <<  endl; 
一文读懂C++中的Lambda函数:简洁、高效、灵活 一、匿名函数的基本语法; 二、捕获列表: 2.1、值捕获, 2.2、引用捕获, 2.3、隐式捕获, 2.4、空捕获列表, 2.5、表达式捕获, 2.6、泛型 Lambda, 2.7、可变lambda, 2.8、混合捕获, 2.10、Lambda捕获列表总结。 lambda表达式的目的是把函数写的更加内聚;只需要在内部使用,就没必要写到外部,干扰其他函数,同时使代码更简洁。 如果捕获列表为[&],则表示所有的外部变量都按引用传递给lambda使用。 阅读详情

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我的博客主要是用来给我自己复习的,主要是上传一些知识点,小型的项目和功能模块,如果有什么问题或错误麻烦联系我! 1793

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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C++11——Lambda匿名函数

系列文章目录 C++11关键字nullptr C++11关键字using C++11关键字auto C++11关键字decltype C++智能指针unique_ptr C++智能指针shared_ptr/weak_ptr 文章目录系列文章目录前言一、Lambda表达式1.作用2.表达式格式二、匿名函数基础使用1.最简单用法2.简单使用3.获取匿名函数指针添加函数名三、外部变量的使用1.外部变量使用格式2.外部变量的使用(1)值捕获(2)引用捕获(3)隐式捕获四、进阶用法1.修改权限2.异常抛出总结 前

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C++匿名函数Lambda

📝 写在代码中 🔗 捕获上下文 🗑️ 用完即弃这样解释清楚吗?Lambda让C++在需要小函数的地方更加灵活简洁!😊。

玛卡巴卡 492

c++11 lambda匿名函数

就是一个没有名字的函数,和匿名对象类似,其只会在所在行起作用。举个例子: 我们之前使用过sort()排序函数,其可以根据你传入的一组数据,根据某种规则进行排序,规则我们既可以自己指定,也可以使用默认(sort()默认是从小到大排序,如果是C语言的话这个必须得自己指定)。如果,我们希望自己指定排序规则,,使用函数指针,sort()函数会对其进行回调。,就是一个类中重写了函数调用运算符()的函数,然后sort内部也可以进行调用。

weixin_68026222的博客 866

[C++11/14新特性] lambda匿名函数用法详解

继 Python、Java、C#、PHP 等众多高级编程语言都支持 lambda 匿名函数后,C++11 标准终于引入了 lambda,本节将带领大家系统地学习 lambda 表达式的具体用法。所谓匿名函数,简单地理解就是没有名称的函数,又常被称为 lambda 函数或者 lambda 表达式。7.[]中可以填 = 或 &, = 表示传值的方式 &表示传地址符号的方式 相当于取别名。2.(...)表示参数 因为lambda的行为像函数一样 当然就可以有参数了。1.[id]表示 取外部的变量id。

qq_58220428的博客 1797

C++ lambda 匿名函数

C++11引入的lambda匿名函数是一种轻量级的函数对象,可直接在需要函数的地方定义,简化了回调函数和算法谓词等场景的使用。基本语法包括捕获列表(指定如何访问外部变量)、参数列表、mutable关键字(允许修改值捕获变量)、返回类型和函数体。lambda支持值捕获(拷贝变量)、引用捕获(引用变量)、隐式捕获和混合捕获等多种捕获方式,还可通过mutable修改内部副本。常见应用包括与STL算法结合、并发编程任务和自定义比较器等。C++14引入的初始化捕获解决了移动捕获等问题。使用lambda时需注意捕获方式

weixin_55010563的博客 860

C++11 匿名函数lambda的使用

C++ lambda是C++11新增的一种匿名函数的实现方式,可以在代码中直接定义一个函数对象。它的语法是通过关键字“[]”来定义的,括号里可以包含需要访问的外部变量。Lambda函数可以用于在STL算法中提供自定义的比较函数,或者作为std::function的参数。它的简洁和易用性使得在C++11中变得非常流行。 在使用lambda时首先要明确它和普通函数一样,有函数地址、参数、返回值等等,使用起来不要有任何负担。第二就是掌握它复杂的使用方法需要多多使用,多多练习,C++新特性的学习有助

Bobowen的博客 1799
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Andy in boots
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