C++20范围视图文档：gh_mirrors/st/STL中的视图使用指南

C++20范围视图文档：gh_mirrors/st/STL中的视图使用指南

【免费下载链接】STL MSVC's implementation of the C++ Standard Library. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STL

你是否还在为处理大型数据集时的性能问题而烦恼？是否在寻找一种更简洁、高效的方式来操作序列数据？C++20引入的范围视图（Ranges View）功能正是为解决这些问题而生。本文将详细介绍如何在gh_mirrors/st/STL项目中使用范围视图，帮助你轻松掌握这一强大工具。读完本文后，你将能够：理解范围视图的基本概念和优势、掌握常用视图的创建和使用方法、学会组合多个视图以实现复杂的数据处理逻辑、了解视图在性能优化方面的作用。

范围视图简介

范围视图是C++20标准中引入的一项重要特性，它提供了一种轻量级、延迟计算的序列处理方式。与传统的容器不同，视图不会存储数据，而是提供对底层序列的引用或变换操作。这种特性使得视图在处理大型数据集时具有显著的性能优势，同时也能让代码更加简洁易读。

在gh_mirrors/st/STL项目中，范围视图的实现主要集中在stl/inc/ranges头文件中。该文件定义了各种视图类和相关的概念，为C++20范围视图提供了完整的支持。

视图与容器的区别

视图和容器都可以表示序列数据，但它们之间有几个关键区别：

• 存储方式：容器拥有并存储数据，而视图不存储数据，只是引用或变换其他序列（容器或视图）的数据。
• 计算时机：视图的变换操作通常是延迟计算的，只有在需要访问元素时才会执行，而容器的变换会立即执行并生成新的容器。
• 性能特性：由于不存储数据且延迟计算，视图通常更节省内存，并且在处理大型数据集时效率更高。

范围视图的优势

使用范围视图带来的主要优势包括：

• 代码简洁：视图提供了一种声明式的编程风格，可以用更少的代码实现复杂的数据处理逻辑。
• 性能优化：延迟计算和无数据复制的特性使得视图在处理大型数据时更加高效。
• 组合性强：多个视图可以轻松组合，形成强大的数据处理管道。

基本视图类型

gh_mirrors/st/STL提供了多种基本视图类型，涵盖了常见的数据处理需求。以下是一些最常用的视图类型及其使用方法。

empty_view

empty_view表示一个空的序列，它不包含任何元素。在需要一个空序列作为默认值或占位符时非常有用。

#include <ranges>
#include <iostream>

int main() {
    auto ev = std::views::empty<int>;
    std::cout << "empty_view size: " << std::ranges::size(ev) << std::endl; // 输出 0
    return 0;
}

在stl/inc/ranges中，empty_view的定义如下：

_EXPORT_STD template <class _Ty>
requires is_object_v<_Ty>
class empty_view : public view_interface<empty_view<_Ty>> {
public:
    _NODISCARD static constexpr _Ty* begin() noexcept {
        return nullptr;
    }

    _NODISCARD static constexpr _Ty* end() noexcept {
        return nullptr;
    }

    _NODISCARD static constexpr size_t size() noexcept {
        return 0;
    }

    _NODISCARD static constexpr bool empty() noexcept {
        return true;
    }
};

single_view

single_view表示只包含一个元素的序列。它可以用于将单个元素转换为序列，以便与其他视图组合使用。

#include <ranges>
#include <iostream>

int main() {
    auto sv = std::views::single(42);
    for (auto x : sv) {
        std::cout << x << std::endl; // 输出 42
    }
    return 0;
}

single_view的实现位于stl/inc/ranges中，其核心部分如下：

_EXPORT_STD template <_Valid_movable_box_object _Ty>
class single_view : public view_interface<single_view<_Ty>> {
public:
    // 构造函数等成员函数...

    _NODISCARD constexpr _Ty* begin() noexcept {
        return data();
    }

    _NODISCARD constexpr _Ty* end() noexcept {
        return data() + 1;
    }

    _NODISCARD static constexpr size_t size() noexcept {
        return 1;
    }

    _NODISCARD constexpr _Ty* data() noexcept {
        return _STD addressof(*_Val);
    }

private:
    /* [[no_unique_address]] */ _Movable_box<_Ty> _Val{};
};

iota_view

iota_view生成一个从起始值开始的连续整数序列。它类似于数学中的整数集，可以指定起始值和结束值（可选）。

#include <ranges>
#include <iostream>

int main() {
    // 生成 1, 2, 3, 4, 5
    auto iv = std::views::iota(1, 6);
    for (auto x : iv) {
        std::cout << x << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    // 生成从 10 开始的无限序列，配合 take 取前5个元素：10, 11, 12, 13, 14
    auto iv_infinite = std::views::iota(10) | std::views::take(5);
    for (auto x : iv_infinite) {
        std::cout << x << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

iota_view的实现涉及多个辅助概念和类，如_Decrementable和_Advanceable，这些都在stl/inc/ranges中定义。

视图适配器

视图适配器是用于创建新视图的函数或对象，它们可以将一个或多个序列（容器或视图）转换为新的视图。gh_mirrors/st/STL提供了丰富的视图适配器，用于实现各种数据变换操作。

filter 适配器

filter适配器用于从序列中筛选出满足特定条件的元素。它接受一个谓词函数，返回一个只包含使谓词返回true的元素的视图。

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    
    // 筛选出偶数
    auto even_nums = nums | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; });
    
    for (auto x : even_nums) {
        std::cout << x << " "; // 输出 2 4 6 8 10
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

transform 适配器

transform适配器用于对序列中的每个元素应用一个变换函数，生成一个包含变换结果的新视图。

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5};
    
    // 将每个元素乘以2
    auto doubled = nums | std::views::transform([](int x) { return x * 2; });
    
    for (auto x : doubled) {
        std::cout << x << " "; // 输出 2 4 6 8 10
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

take 适配器

take适配器用于从序列的开头截取指定数量的元素。

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    
    // 取前3个元素
    auto first_three = nums | std::views::take(3);
    
    for (auto x : first_three) {
        std::cout << x << " "; // 输出 1 2 3
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

drop 适配器

drop适配器与take相反，它用于跳过序列开头的指定数量的元素，返回剩余的元素组成的视图。

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    
    // 跳过前5个元素，取后面的
    auto after_five = nums | std::views::drop(5);
    
    for (auto x : after_five) {
        std::cout << x << " "; // 输出 6 7 8 9 10
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

视图组合

范围视图的强大之处在于它们可以轻松组合，形成复杂的数据处理管道。通过使用管道操作符(|)，可以将多个视图适配器连接起来，实现从数据源到最终结果的完整处理流程。

基本组合示例

下面的示例展示了如何组合filter和transform适配器，从一个整数序列中筛选出偶数并将它们加倍：

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    
    // 筛选偶数并加倍
    auto even_and_doubled = nums 
        | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; }) 
        | std::views::transform([](int x) { return x * 2; });
    
    for (auto x : even_and_doubled) {
        std::cout << x << " "; // 输出 4 8 12 16 20
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

复杂组合示例

下面是一个更复杂的示例，组合了多个适配器来处理一个字符串序列：

#include <ranges>
#include <vector>
#include <string>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<std::string> words = {"apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry", "fig", "grape"};
    
    // 1. 筛选长度大于5的单词
    // 2. 将每个单词转换为大写
    // 3. 按字母顺序排序
    // 4. 取前3个结果
    auto result = words 
        | std::views::filter([](const std::string& s) { return s.size() > 5; })
        | std::views::transform([](std::string s) { 
            for (char& c : s) c = toupper(c); 
            return s; 
          })
        | std::views::sort()
        | std::views::take(3);
    
    for (const auto& s : result) {
        std::cout << s << " "; // 输出 BANANA CHERRY ELDERBERRY
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

视图组合的性能优势

视图组合不仅使代码更加简洁易读，还能带来显著的性能优势。由于视图是延迟计算的，整个组合管道只会在需要访问元素时才执行，而且每个元素只会被处理一次。这种特性使得视图组合在处理大型数据集时比传统的中间容器方式更加高效。

例如，上面的复杂组合示例中，传统方法可能需要创建多个中间容器来存储每个步骤的结果，而使用视图组合则完全避免了这些中间数据的存储和复制，从而节省内存并提高执行效率。

自定义视图

除了使用标准提供的视图类型和适配器外，gh_mirrors/st/STL还支持创建自定义视图。自定义视图可以满足特定的业务需求，扩展范围视图的功能。

自定义视图的基本要求

要创建自定义视图，需要满足以下基本要求：

1. 满足view概念：视图必须是可移动的，并且通常是轻量级的。
2. 实现迭代器接口：提供begin()和end()函数，返回适当的迭代器。
3. 继承view_interface：通常自定义视图会继承view_interface，以自动获得一些默认操作（如size()、empty()等）。

自定义视图示例

下面是一个简单的自定义视图示例，它生成一个斐波那契数列：

#include <ranges>
#include <iterator>
#include <concepts>

template <std::integral T>
class fibonacci_view : public std::ranges::view_interface<fibonacci_view<T>> {
private:
    T a_ = 0;
    T b_ = 1;
    size_t count_;

public:
    fibonacci_view(size_t count) : count_(count) {}

    struct iterator {
        using iterator_category = std::input_iterator_tag;
        using value_type = T;
        using difference_type = std::ptrdiff_t;
        using pointer = const T*;
        using reference = const T&;

        T a_ = 0;
        T b_ = 1;
        size_t remaining_;

        iterator(T a, T b, size_t remaining) : a_(a), b_(b), remaining_(remaining) {}

        reference operator*() const { return a_; }

        iterator& operator++() {
            T next = a_ + b_;
            a_ = b_;
            b_ = next;
            --remaining_;
            return *this;
        }

        iterator operator++(int) {
            iterator temp = *this;
            ++(*this);
            return temp;
        }

        bool operator==(const iterator& other) const {
            return remaining_ == other.remaining_;
        }
    };

    iterator begin() const { return iterator(a_, b_, count_); }
    iterator end() const { return iterator(0, 1, 0); }

    size_t size() const { return count_; }
};

// 工厂函数
template <std::integral T = int>
fibonacci_view<T> fibonacci(size_t count) {
    return fibonacci_view<T>(count);
}

// 使用自定义视图
#include <iostream>

int main() {
    for (int x : fibonacci(10)) {
        std::cout << x << " "; // 输出 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}

在gh_mirrors/st/STL中，自定义视图的实现可以参考stl/inc/ranges中标准视图的实现方式，例如empty_view和single_view的实现。

实际应用场景

范围视图在实际项目中有广泛的应用场景，以下是一些常见的例子：

数据处理与分析

在数据处理和分析任务中，范围视图可以用于筛选、转换和聚合数据。例如，处理日志文件、分析传感器数据等。

// 分析日志文件中不同级别的日志数量
#include <ranges>
#include <fstream>
#include <string>
#include <map>
#include <iostream>

int main() {
    std::ifstream log_file("app.log");
    if (!log_file) {
        std::cerr << "Failed to open log file" << std::endl;
        return 1;
    }

    // 从文件中读取所有行
    std::vector<std::string> log_lines;
    std::string line;
    while (std::getline(log_file, line)) {
        log_lines.push_back(line);
    }

    // 统计不同级别的日志数量
    std::map<std::string, int> level_counts;
    for (const auto& level : log_lines 
        | std::views::transform([](const std::string& s) { 
            auto pos = s.find('[');
            auto end = s.find(']', pos);
            return s.substr(pos+1, end-pos-1);
          })
        | std::views::filter([](const std::string& s) { 
            return s == "INFO" || s == "WARN" || s == "ERROR" || s == "DEBUG";
          })) {
        level_counts[level]++;
    }

    for (const auto& [level, count] : level_counts) {
        std::cout << level << ": " << count << std::endl;
    }

    return 0;
}

图形编程

在图形编程中，范围视图可以用于生成和变换顶点数据、颜色值等。

// 生成一个彩色三角形的顶点数据
#include <ranges>
#include <vector>
#include <array>
#include <cmath>

struct Vertex {
    float x, y, z;
    float r, g, b;
};

// 生成具有彩色渐变的三角形顶点
std::vector<Vertex> generate_colored_triangle() {
    // 顶点位置
    std::array<std::array<float, 3>, 3> positions = {
        {{-0.5f, -0.5f, 0.0f}, {0.5f, -0.5f, 0.0f}, {0.0f, 0.5f, 0.0f}}
    };

    // 顶点颜色 (红、绿、蓝)
    std::array<std::array<float, 3>, 3> colors = {
        {{1.0f, 0.0f, 0.0f}, {0.0f, 1.0f, 0.0f}, {0.0f, 0.0f, 1.0f}}
    };

    // 组合位置和颜色生成顶点数据
    auto vertices = positions 
        | std::views::enumerate
        | std::views::transform(& {
            return Vertex{pos[0], pos[1], pos[2], colors[i][0], colors[i][1], colors[i][2]};
          });

    return std::vector<Vertex>(vertices.begin(), vertices.end());
}

科学计算

在科学计算领域，范围视图可以用于处理和分析大量的实验数据。

// 处理实验数据：计算移动平均值
#include <ranges>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <cmath>

// 计算移动平均值
std::vector<double> moving_average(const std::vector<double>& data, size_t window_size) {
    return data 
        | std::views::window(window_size)
        | std::views::transform([](const auto& window) {
            double sum = std::accumulate(window.begin(), window.end(), 0.0);
            return sum / window.size();
          })
        | std::ranges::to<std::vector<double>>();
}

// 生成带噪声的正弦波数据
std::vector<double> generate_noisy_sine(size_t num_points, double noise_level) {
    std::vector<double> data;
    for (size_t i = 0; i < num_points; ++i) {
        double x = 2 * M_PI * i / num_points;
        double y = sin(x) + (rand() % 100 / 100.0 - 0.5) * 2 * noise_level;
        data.push_back(y);
    }
    return data;
}

注意事项与最佳实践

在使用gh_mirrors/st/STL中的范围视图时，需要注意以下几点，以确保代码的正确性和最佳性能：

视图的生命周期管理

视图不拥有其引用的数据，因此必须确保底层数据的生命周期长于视图的生命周期。如果底层数据被销毁，视图将成为悬空引用，访问这样的视图会导致未定义行为。

// 错误示例：底层数据生命周期短于视图
std::views::all_t<std::vector<int>> get_view() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5};
    return std::views::all(nums); // 危险！nums将在函数返回时被销毁
}

// 正确示例：确保底层数据生命周期足够长
std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5};
auto get_view() {
    return std::views::all(nums); // 安全，nums的生命周期长于视图
}

避免修改底层数据

虽然视图本身不存储数据，但修改底层数据会影响视图的结果。如果需要修改数据，应该在创建视图之前进行，或者使用不可变的数据源。

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5};
    auto view = nums | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; });

    for (int x : view) std::cout << x << " "; // 输出 2 4
    std::cout << std::endl;

    // 修改底层数据
    nums[1] = 7;
    nums[3] = 9;

    for (int x : view) std::cout << x << " "; // 输出 (空)，因为2和4已被修改
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

注意视图的延迟计算特性

视图的延迟计算特性虽然带来了性能优势，但也可能导致一些意外行为。例如，每次迭代视图时，视图的变换操作都会重新执行。如果变换操作有副作用或成本较高，可能会影响性能或产生意外结果。

#include <ranges>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5};
    int counter = 0;

    auto view = nums | std::views::transform(& {
        counter++;
        return x * 2;
    });

    std::cout << "First iteration: ";
    for (int x : view) std::cout << x << " "; // 输出 2 4 6 8 10
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "Second iteration: ";
    for (int x : view) std::cout << x << " "; // 输出 2 4 6 8 10
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "Counter: " << counter << std::endl; // 输出 10，因为迭代了两次
    return 0;
}

优先使用标准视图

在可能的情况下，应优先使用标准提供的视图类型和适配器，而不是创建自定义视图。标准视图经过了充分的测试和优化，通常比自定义视图更加可靠和高效。

总结与展望

范围视图是C++20引入的一项强大特性，它为序列数据处理提供了一种简洁、高效的方式。gh_mirrors/st/STL项目通过stl/inc/ranges头文件提供了对C++20范围视图的完整支持，包括各种基本视图类型和适配器。

通过本文的介绍，我们了解了范围视图的基本概念、常用类型、组合方法以及实际应用场景。我们还探讨了使用范围视图时的注意事项和最佳实践，以帮助你避免常见的陷阱。

范围视图的引入极大地提升了C++在数据处理方面的表达能力和性能。随着C++标准的不断发展，范围视图的功能还将继续增强。例如，C++23已经引入了更多的视图适配器和改进，如zip、chunk、slide等。未来，我们可以期待范围视图在并行处理、分布式计算等领域发挥更大的作用。

如果你想深入了解gh_mirrors/st/STL中范围视图的实现细节，可以查看stl/inc/ranges头文件的源代码。此外，项目的README.md和docs目录中也可能包含更多关于范围视图的文档和示例。

希望本文能够帮助你更好地理解和使用范围视图，提升你的C++编程效率和代码质量。如果你有任何问题或建议，欢迎参与gh_mirrors/st/STL项目的讨论和贡献！

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