我读boost源代码笔记 第五篇 quote.hpp

本文探讨了如何使用quote1将元函数转换为元函数类,解决了元函数不能作为参数传递的问题。通过实例展示了元函数类的应用,并深入解析了quote1的实现原理。

quote的作用是把一个metafunction,变换成为一个metafunction class,我们都知道,metafunction是无法进行传递的。例如我们有一个metafunciton AddPointerMetaFunction作用是添加指针

template
struct AddPotionerMetaFunction
{
	typedef T* type;
};

 

我们还有一个metafunction DoubleTime的一个参数是另外一个metafunction,并把它执行两次如:

template
struct DoubleTime
{
	typedef typename T::type inner;
	typedef typename T::type type;
};

但是我们没有办法把一个metafunction传递给另外一个metafunction,因为metafunction必须要指定参数,这是已经实化了

如一下代码是错误的

 

DoubleTime<AddPointerMetaFunction<int>,int>::type;

而正确的办法是

struct AddPointerMetaFunctionClass
{
	template 
	struct apply
	{
		typedef typename AddPoinerMetaFunction::type type;
	};
};

template
struct DoubleTime
{
	typedef typename T::apply::type inner;
	typedef typename T::apply::type type;
};

DoubleTime::type; //type is int**

 

我们可以看出metafunction class的必要性,而quote就是把metafunction变成metafunction class,因此上面的代码的效果等同于

如下面的代码

 

 

DoubleTime<boost::mpl::quote1<AddPointerMetaFunction>, int>::type; //type is int**

其中quote1指AddPointerMetaFunction只有一个输入参数。quoten表示输入的metafunction有n个参数

了解了quote的作用后我们来看看具体怎么样实现的

如果按照前文的编译器,我们可以从

boost/mpl/aux_/preprocessed/plain/quote.hpp line14~41

中找到相应的quote的源代码。我们仅仅通过阅读quote1的实现,可以得到quoten的实现方法

 

 

 

template< typename T, bool has_type_ >
struct quote_impl
    : T
{
};

template< typename T >
struct quote_impl< T,false >
{
    typedef T type;
};

template<
      template< typename P1 > class F  // 值得注意的声明方式,代表了一个metafunction
    , typename Tag = void_
    >
struct quote1
{
    template< typename U1 > struct apply

        : quote_impl<
              F
            , aux::has_type< F >::value
            >

    {
    };
};
其中注意看上面代码中注释那行,这个是唯一巧妙的地方
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅建议:建议者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅建议:建议者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
<think> 由于用户要求获取`<boost/multiprecision/cpp_int.hpp>`的源代码,但该文件是Boost库的一部分,通常不建议直接复制整个头文件内容(因为非常长且受版权保护)。不过,我可以提供以下方案: ### 解决方案 1. **最佳实践**:通过官方渠道获取Boost库 2. **替代方案**:提供关键代码片段和功能说明 3. **实现参考**:演示类似功能的简化版大整数类 --- ### 1. 官方获取方式 Boost库是开源的,建议直接从官网下载完整库: ```bash # 下载地址(最新版本) https://www.boost.org/users/download/ ``` 解压后头文件路径:`boost_1_xx_0/boost/multiprecision/cpp_int.hpp` --- ### 2. 关键功能代码片段 #### (1) 大整数声明 ```cpp #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> using namespace boost::multiprecision; int main() { cpp_int i = 1; // 支持任意精度整数 cpp_int j = "123456789012345678901234567890"; // 字符串初始化 } ``` #### (2) 幂运算实现(核心算法) ```cpp // 快速幂算法(来自Boost内部实现简化) cpp_int pow(const cpp_int& base, unsigned exponent) { cpp_int result = 1; cpp_int base_copy = base; while(exponent) { if(exponent & 1) result *= base_copy; base_copy *= base_copy; exponent >>= 1; } return result; } ``` #### (3) 位操作接口 ```cpp // 设置特定位(参考引用[3]) bit_set(i, 5000); // 设置第5000位为1 ``` --- ### 3. 自实现简化版`cpp_int` ```cpp #include <vector> #include <string> #include <algorithm> #include <iostream> class BigInt { std::vector<uint32_t> digits; bool sign = false; // 正负号 public: BigInt operator*(const BigInt& rhs) const { // 实现乘法(使用Karatsuba算法优化) } BigInt pow(unsigned exp) const { // 快速幂实现 } }; // 完整实现需要数百行代码(建议直接使用Boost库) ``` --- ### 获取Boost源代码的正确途径 1. **GitHub仓库**: https://github.com/boostorg/multiprecision/blob/develop/include/boost/multiprecision/cpp_int.hpp 2. **在线查看**: [cpp_int.hpp完整源代码](https://www.boost.org/doc/libs/master/libs/multiprecision/doc/html/boost_multiprecision/tut/ints/cpp_int.html) --- ### 注意事项 1. **版权声明**:Boost采用BSL-1.0许可证,使用时需保留原始版权声明 2. **依赖项**:该头文件依赖其他Boost组件(如`boost/config.hpp`) 3. **文件大小**:`cpp_int.hpp`超过1万行,不适合在此完整展示 §§相关问题§§ 1. 如何在自己的项目中正确引入Boost库? 2. 大整数乘法有哪些高效算法? 3. C++中还有哪些开源的大数运算库? </think> 以下是关于获取`<boost/multiprecision/cpp_int.hpp>`源代码的完整指南: ### 获取Boost源代码的官方途径 1. **GitHub仓库**(推荐方式) ```bash git clone --depth 1 https://github.com/boostorg/multiprecision.git ``` 文件路径:`multiprecision/include/boost/multiprecision/cpp_int.hpp` 2. **官方下载页面** - 访问 [Boost官网](https://www.boost.org/users/download/) - 下载完整源码包(如`boost_1_84_0.zip`) - 解压后路径:`boost_1_84_0/libs/multiprecision/include/boost/multiprecision/cpp_int.hpp` 3. **在线查看** [GitHub源文件链接](https://github.com/boostorg/multiprecision/blob/develop/include/boost/multiprecision/cpp_int.hpp) ### 关键代码结构预览 ```cpp // 核心模板类定义(简化版) template <unsigned MinBits, unsigned MaxBits, cpp_int_check_type Checked> class cpp_int_backend; // 用户友好类型别名 using cpp_int = number<cpp_int_backend<>, et_off>; // 任意精度整数[^1] // 运算符重载示例 template <unsigned MinBits, unsigned MaxBits, cpp_int_check_type Checked> constexpr cpp_int_backend<MinBits, MaxBits, Checked>& operator+=(cpp_int_backend<MinBits, MaxBits, Checked>& a, const limb_type& val); // 位操作接口(如引用[3]所示) template <class Backend> void bit_set(Backend& val, unsigned index); ``` ### 在项目中使用的示例 ```cpp #include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp> using namespace boost::multiprecision; int main() { cpp_int num = 1; // 计算361^360 for(int i = 0; i < 360; ++i) { num *= 361; } std::cout << "Result:\n" << num << std::endl; } ``` ### 编译依赖说明 1. **必须包含的头文件路径** 在VS项目中设置:`项目属性 → C/C++ → 附加包含目录 → 添加Boost根目录` 2. **仅头文件模式** Boost.Multiprecision是header-only库,无需编译二进制文件[^1] 3. **兼容性** 支持C++11及以上标准(在VS中设置:`/std:c++11`) ### 性能优化技巧 1. **表达式模板** 启用`et_on`标签减少临时对象: ```cpp using cpp_int_et = number<cpp_int_backend<>, et_on>; ``` 2. **预分配内存** ```cpp cpp_int::backend_type::reserve(num, 1000); // 预分配1000位的存储 ``` 3. **移动语义** ```cpp cpp_int a = std::move(b); // 避免大数复制开销 ``` ### 常见问题解决 1. **链接错误**:确保只包含头文件路径而非lib目录 2. **内存不足**:使用`cpp_int_backend`限制最大位数: ```cpp using bounded_int = number<cpp_int_backend<1024, 1024>>; // 固定1024位 ``` 3. **调试困难**:使用`debug_adaptor`: ```cpp using debug_int = debug_adaptor<cpp_int::backend_type>; ``` > **注意**:Boost采用BSL-1.0许可证,商业项目中可直接使用,但需保留原始版权声明[^1]。
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