<think>我们已知类 TYPE_DATA 的定义如下（不使用C++11，因此不使用std::string，使用C风格的字符串）：
class TYPE_DATA {
public:
tag_t body;
Cstring TYPE; // 假设Cstring是char*类型
Cstring subTYPE;
Cstring size; // 例如"30.5x50.25"
};
目标：根据size字符串拆分成两个double（长和宽），然后根据这两个double的值进行分组。
步骤：
1. 解析size字符串：将形如"30.5x50.25"的字符串拆分成两个double值（注意：可能包含空格，如"30.5 x 50.25"）。
2. 分组：将解析后的长和宽作为分组依据，将TYPE_DATA对象分组。由于是浮点数，需要考虑浮点数的相等比较（使用容差）。
不使用C++11，因此不能使用std::istringstream（因为问题中使用了，但用户要求不使用C++11，实际上istringstream是C++98就有的，但为了确保兼容性，我们也可以使用C函数解析），但用户给出的拆分代码使用了istringstream，所以我们可以使用C函数（如strtod）来解析。
设计两个部分：
a. 解析函数：输入为const char*，输出两个double值，并标记解析是否成功。
b. 分组结构：使用一个map，但map的key需要是两个double（自定义结构），并自定义比较函数（容差比较）。
但由于不使用C++11，我们可能不能用自定义结构作为map的key并传入函数对象（因为C++98中map需要严格可比较的类型，我们可以定义一个结构体并重载operator<，但C++98中需要在结构体内重载，或者使用函数对象作为比较器）。
具体步骤：
1. 解析字符串：
处理步骤：
- 跳过开头的空格。
- 解析第一个浮点数（使用strtod）。
- 然后跳过中间的空格和非数字字符（我们期望是'x'，但可能有空格），直到遇到分隔符（我们这里假设分隔符是'x'，但可能前后有空格）。
- 解析第二个浮点数。
2. 分组：
我们定义一个结构体DimensionKey，包含两个double（length和width），并为这个结构体定义比较规则（使用容差）。
但是，由于浮点数的精度问题，我们不能直接比较两个浮点数是否相等，所以在分组时，我们使用一个自定义的比较函数（或函数对象）来定义容差。
在C++98中，我们可以这样定义：
struct DimensionKey {
double length;
double width;
};
// 自定义比较函数对象，用于map
struct DimensionKeyCompare {
bool operator()(const DimensionKey& a, const DimensionKey& b) const {
// 使用容差比较，先比较长度，再比较宽度
const double epsilon = 0.001;
if (fabs(a.length - b.length) > epsilon) {
return a.length < b.length;
}
if (fabs(a.width - b.width) > epsilon) {
return a.width < b.width;
}
return false; // 相等
}
};
然后使用map<DimensionKey, std::vector<TYPE_DATA*>, DimensionKeyCompare>进行分组。
注意：由于不使用C++11，我们无法使用统一的初始化列表，因此需要逐个添加元素。
但是，用户的数据可能是多个TYPE_DATA对象，我们假设有一个容器存放这些对象（比如std::vector<TYPE_DATA>）。
解析函数设计：
bool parseSize(const char* str, double& length, double& width) {
if (str == NULL) return false;
// 跳过前导空格
while (isspace(*str)) str++;
char* end;
length = strtod(str, &end);
if (end == str) { // 转换失败
return false;
}
// 此时end指向转换后的下一个字符，跳过数字后面的空格
str = end;
while (isspace(*str)) str++;
// 检查分隔符，我们期望是'x'，但也可能是其他字符？这里我们只处理一个非数字字符（可能是任意非数字，跳过）
// 实际中，我们期望是'x'，但可能有空格，所以我们已经跳过了空格，现在应该是一个字符（可能是'x'）
if (*str == 'x') {
str++;
} else {
// 如果不是'x'，则尝试跳过所有非数字字符（除了小数点，负号）？但这里简单处理：跳过所有非数字（除了.和-）并不合适，我们只跳过空格和单个分隔符
// 如果遇到其他字符，我们跳过这个字符，但只跳一个（因为可能后面就是数字）
str++; // 跳过第一个非空格非数字的字符（例如空格后的一个字符），然后继续
}
// 跳过可能存在的空格
while (isspace(*str)) str++;
width = strtod(str, &end);
if (end == str) { // 转换失败
return false;
}
// 检查是否还有非空字符？如果要求整个字符串都是有效的，可以检查，但这里我们只要求成功解析两个数
return true;
}
但是，上面的解析函数可能不够健壮，比如对于"30.5xx50.25"这样的字符串，它会跳过第一个'x'，然后第二个'x'会被当作分隔符？这样就会出错。因此，我们更精确的做法是：第一个数字后，我们允许一个分隔符（可以是任意非数字字符，但通常我们指定为'x'）并且跳过它，然后解析第二个数字。
改进：我们允许第一个数字后出现一个分隔符（可以是'x'，也可以是其他非数字字符，但只有一个非数字字符），但这样也不够严谨。因此，我们可以指定分隔符为'x'，并且允许前后有空格。
另一种解析方法：使用sscanf，它可以忽略空格，例如：
const char* input = "30.5 x 50.25";
double l, w;
if (sscanf(input, "%lf %*[xX] %lf", &l, &w) == 2) {
// 成功
}
但是，sscanf的格式字符串中，%*[xX]表示跳过任意多个连续的'x'或'X'，但实际中可能只有一个'x'。所以我们可以这样写："%lf%*[^0-9]%lf"，但这可能跳过非数字，但第二个数字可能是负数？所以这样并不安全。
考虑到简单性和兼容性，我们使用sscanf：
if (sscanf(str, "%lf %*[xX] %lf", &length, &width) == 2)
return true;
// 或者尝试另一种格式：允许没有分隔符（但用空格分隔）？但题目要求是'x'分隔，所以我们可以尝试：
if (sscanf(str, "%lf x %lf", &length, &width) == 2)
return true;
// 因为sscanf会跳过空格，所以上面的格式可以匹配"30.5x50.25", "30.5 x 50.25", "30.5X50.25"等。
但是，如果输入是"30.5,50.25"，那么就会失败。因此，我们需要根据实际数据格式确定。题目中是'x'，所以我们用这个。
因此，解析函数可以这样写：
bool parseSize(const char* str, double& length, double& width) {
// 尝试两种分隔符：x和X
int count = sscanf(str, "%lf x %lf", &length, &width);
if (count == 2) return true;
count = sscanf(str, "%lfX%lf", &length, &width);
if (count == 2) return true;
// 再尝试没有空格的情况
count = sscanf(str, "%lf%*c%lf", &length, &width); // %*c跳过任意一个字符
if (count == 2) return true;
return false;
}
但是，这样可能会跳过非'x'的字符（比如逗号），不符合要求。所以还是按照第一种方法：明确使用'x'（大小写均可）作为分隔符，且允许前后有空格。
所以，我们统一使用一个sscanf：
if (sscanf(str, "%lf %*[xX] %lf", &length, &width) == 2) // 注意：%*[xX]会跳过连续的x或X，并且前面的空格和后面的空格会自动跳过（因为格式字符串中的空格匹配任意空白）
但是，%*[xX]会匹配一个或多个x或X，所以对于"30.5xx50.25"也是可以的。但题目中只有一个'x'，所以这样也可以。
因此，解析函数：
bool parseSize(const char* str, double& length, double& width) {
// 使用sscanf，跳过空格，读取一个double，然后跳过任意空格，再跳过任意多个连续的x或X，再跳过任意空格，再读取一个double
// 注意：%*[xX]会匹配一个或多个x或X，所以如果有多个x，也会被跳过
if (sscanf(str, "%lf %*[xX] %lf", &length, &width) == 2) {
return true;
}
// 如果上述失败，可能是因为没有x，那么尝试只跳过任意一个非数字分隔符（但题目要求有x，所以以上应该足够）
// 再尝试一种情况：没有空格，且只有一个x（或X）
if (sscanf(str, "%lf%*[xX]%lf", &length, &width) == 2) {
return true;
}
return false;
}
但是，第二种情况可能没有空格也能被第一种匹配吗？第一种格式字符串中的空格可以匹配0个或多个空格，所以第一种格式可以匹配"30.5x50.25"（没有空格）吗？实际上，第一个%lf会吃掉数字，然后遇到空格：格式字符串中的空格表示跳过0个或多个空白（包括没有空白），然后%*[xX]会匹配x（注意此时x不是空白），然后后面的空格再匹配0个或多个空白，然后%lf。所以实际上第一种可以匹配没有空格的情况吗？我们来分析：
"%lf %*[xX] %lf"
- %lf: 读取第一个double，遇到非数字（这里应该是x）停止，所以第一个double读取了30.5，然后下一个字符是x。
- 然后格式字符串中的空格：匹配0个或多个空白，这里没有空白，所以跳过0个。
- 然后%*[xX]：匹配一个或多个在集合[xX]中的字符，这里匹配了x（一个字符）。
- 然后空格：匹配0个或多个空白，后面是50.25，所以接下来是数字，所以空格匹配0个空白。
- %lf：读取第二个double。
所以，实际上第一种格式可以匹配"30.5x50.25"。
因此，我们只需要一个sscanf：
if (sscanf(str, "%lf %*[xX] %lf", &length, &width) == 2) {
return true;
}
但是，注意：如果输入是"30.5X50.25"，也可以匹配。
因此，解析函数如下：
bool parseSize(const char* str, double& length, double& width) {
if (str == NULL) return false;
return (sscanf(str, "%lf %*[xX] %lf", &length, &width) == 2);
}
这个解析函数可以处理：
"30.5x50.25"
"30.5 x 50.25"
"30.5X50.25"
"30.5 x 50.25"
"30.5xx50.25" // 连续的x也会被跳过（因为%*[xX]会匹配多个x）
但是，如果输入是"30.5 * 50.25"，那么%*[xX]不会匹配'*'，所以失败？不符合要求。但题目要求是'x'，所以这样设计是符合的。
分组部分：
步骤：
1. 定义一个结构体DimensionKey，包含两个double：length和width。
2. 定义一个比较函数对象（仿函数）DimensionKeyCompare，用于比较两个DimensionKey（使用容差）。
3. 使用std::map<DimensionKey, std::vector<TYPE_DATA*>, DimensionKeyCompare>进行分组。
注意：由于不使用C++11，我们使用指针来避免拷贝对象，并且使用std::vector<TYPE_DATA*>来存储同一组内的对象指针。
代码结构：
#include <map>
#include <vector>
#include <cmath> // fabs
#include <cstdio> // sscanf
#include <cctype> // isspace
struct DimensionKey {
double length;
double width;
};
struct DimensionKeyCompare {
bool operator()(const DimensionKey& a, const DimensionKey& b) const {
const double epsilon = 0.0001;
double diff_length = a.length - b.length;
if (fabs(diff_length) > epsilon) {
return diff_length < 0;
}
double diff_width = a.width - b.width;
if (fabs(diff_width) > epsilon) {
return diff_width < 0;
}
return false; // 相等
}
};
typedef std::map<DimensionKey, std::vector<TYPE_DATA*>, DimensionKeyCompare> DimensionGroupMap;
void groupBySize(const std::vector<TYPE_DATA>& dataVec, DimensionGroupMap& result) {
for (std::vector<TYPE_DATA>::const_iterator it = dataVec.begin(); it != dataVec.end(); ++it) {
double length, width;
if (!parseSize(it->size, length, width)) {
// 解析失败，跳过
continue;
}
// 创建键
DimensionKey key;
key.length = length;
key.width = width;
// 在map中查找或插入
// 注意：由于map使用自定义比较器，所以即使浮点数有微小差异也能正确分组
result[key].push_back(const_cast<TYPE_DATA*>(&(*it)));
}
}
注意：这里我们将原始数据对象的地址存入分组映射中，因此要确保原始数据在分组映射使用期间一直有效。
使用示例：
std::vector<TYPE_DATA> dataSet;
// 填充dataSet...
DimensionGroupMap groupMap;
groupBySize(dataSet, groupMap);
// 遍历分组
for (DimensionGroupMap::iterator it = groupMap.begin(); it != groupMap.end(); ++it) {
double length = it->first.length;
double width = it->first.width;
const std::vector<TYPE_DATA*>& items = it->second;
// 输出分组信息
}
注意：这里我们使用const_cast是因为迭代器指向的是const对象，但是我们存储在map中的是TYPE_DATA*（非const）。如果TYPE_DATA对象在分组后不会被修改，那么应该使用const指针存储，但这里为了通用性，使用非const指针。如果数据是const的，我们可以修改为存储const指针：
typedef std::map<DimensionKey, std::vector<const TYPE_DATA*>, DimensionKeyCompare> DimensionGroupMap;
// 在groupBySize中
result[key].push_back(&(*it)); // 无需const_cast，因为it指向const对象，但取地址是const TYPE_DATA*，可以存入const TYPE_DATA*的vector
因此，改进：
typedef std::map<DimensionKey, std::vector<const TYPE_DATA*>, DimensionKeyCompare> DimensionGroupMap;
void groupBySize(const std::vector<TYPE_DATA>& dataVec, DimensionGroupMap& result) {
for (std::vector<TYPE_DATA>::const_iterator it = dataVec.begin(); it != dataVec.end(); ++it) {
double length, width;
if (!parseSize(it->size, length, width)) {
continue;
}
DimensionKey key = {length, width};
result[key].push_back(&(*it));
}
}
这样更安全。
完整设计方案：
步骤1：定义解析函数parseSize。
步骤2：定义DimensionKey和比较仿函数DimensionKeyCompare。
步骤3：定义分组映射类型。
步骤4：遍历数据，解析每个对象的size，然后根据解析结果将对象地址放入分组映射中。
注意：浮点数的容差值可以根据实际情况调整。
下面是一个完整的代码示例（不包括main函数）：
</think>### 基于 C++98 的尺寸分组方案设计
#### 核心设计思路
根据 TYPE_DATA 类的需求，使用 C 标准库函数将 `size` 字符串拆分为两个 double 值，并通过自定义比较函数实现浮点数分组。方案分为三个核心模块：
```mermaid
graph TD
A[数据输入] --> B[尺寸解析器]
B --> C[分组管理器]
C --> D[分组结果]
```
#### 完整实现方案
##### 1. 尺寸解析器（DimensionParser）
```cpp
#include <cstdlib> // strtod
#include <cstring> // strchr, isspace
class DimensionParser {
public:
struct Dimensions {
double length;
double width;
bool isValid;
};
// 支持空白字符的解析方法(C++98兼容)
static Dimensions parse(const char* sizeStr) {
Dimensions dim = {0.0, 0.0, false};
if (!sizeStr) return dim;
// 创建可修改的副本
char* input = strdup(sizeStr);
if (!input) return dim;
// 预处理：移除所有空白字符
char* p = input;
char* q = input;
while (*q) {
if (!isspace(*q)) *p++ = *q;
q++;
}
*p = '\0';
// 查找分隔符'x'
char* sepPos = strchr(input, 'x');
if (!sepPos) {
free(input);
return dim;
}
// 提取长度部分
char* endPtr;
dim.length = strtod(input, &endPtr);
if (endPtr != sepPos) {
free(input);
return dim;
}
// 提取宽度部分
dim.width = strtod(sepPos + 1, &endPtr);
if (*endPtr != '\0') {
free(input);
return dim;
}
free(input);
dim.isValid = true;
return dim;
}
};
```
##### 2. 分组管理器（DimensionGrouper）
```cpp
#include <map>
#include <vector>
#include <cmath> // fabs
struct DimensionKey {
double length;
double width;
};
// 自定义比较函数(C++98兼容)
struct DimensionComparator {
static const double EPSILON;
bool operator()(const DimensionKey& a, const DimensionKey& b) const {
if (fabs(a.length - b.length) > EPSILON)
return a.length < b.length;
return a.width < b.width;
}
};
const double DimensionComparator::EPSILON = 0.001;
class DimensionGrouper {
public:
typedef std::map<DimensionKey, std::vector<TYPE_DATA*>, DimensionComparator> GroupMap;
static GroupMap groupItems(std::vector<TYPE_DATA*>& items) {
GroupMap groups;
for (std::vector<TYPE_DATA*>::iterator it = items.begin();
it != items.end(); ++it) {
if (!(*it)->size) continue;
DimensionParser::Dimensions dim =
DimensionParser::parse((*it)->size);
if (!dim.isValid) continue;
DimensionKey key = {dim.length, dim.width};
groups[key].push_back(*it);
}
return groups;
}
};
```
##### 3. TYPE_DATA 集成示例
```cpp
// 类定义(示例)
class TYPE_DATA {
public:
tag_t body;
char* TYPE; // C风格字符串
char* subTYPE;
char* size; // 格式 "长x宽"
};
// 使用示例
int main() {
std::vector<TYPE_DATA*> dataSet;
// 初始化数据...
// 执行分组
DimensionGrouper::GroupMap groups =
DimensionGrouper::groupItems(dataSet);
// 遍历分组结果
for (DimensionGrouper::GroupMap::iterator it = groups.begin();
it != groups.end(); ++it) {
printf("尺寸分组: %.2fx%.2f | 成员数量: %d\n",
it->first.length, it->first.width,
static_cast<int>(it->second.size()));
// 处理组内每个项目
for (std::vector<TYPE_DATA*>::iterator item = it->second.begin();
item != it->second.end(); ++item) {
// 业务逻辑...
}
}
return 0;
}
```
#### 关键技术解析
1. **字符串预处理技术**
使用 $O(n)$ 时间复杂度的原地算法移除空白字符：
$$
\text{时间复杂度}: O(n) \quad \text{空间复杂度}: O(1)
$$
核心逻辑：
```c
char* p = input;
char* q = input;
while (*q) {
if (!isspace(*q)) *p++ = *q;
q++;
}
*p = '\0';
```
2. **浮点数精确分组**
采用相对容差比较策略：
$$
|a - b| \leq \varepsilon \quad \text{视为相等}
$$
其中 $\varepsilon = 0.001$ 为预设阈值
3. **内存安全管理**
- 使用 `strdup` 创建字符串副本[^1]
- 显式调用 `free` 释放内存
- 空指针安全检查
```c
char* input = strdup(sizeStr);
if (!input) return dim; // 分配失败检查
// ... 业务逻辑 ...
free(input); // 显式释放内存
```
#### 错误处理扩展方案
```cpp
enum ParseError {
SUCCESS,
NULL_INPUT,
MEM_ALLOC_FAIL,
MISSING_DELIMITER,
INVALID_NUMBER
};
DimensionParser::Dimensions parseWithError(
const char* sizeStr,
ParseError* errCode = NULL)
{
if (errCode) *errCode = SUCCESS;
if (!sizeStr) {
if (errCode) *errCode = NULL_INPUT;
return Dimensions{0.0, 0.0, false};
}
char* input = strdup(sizeStr);
if (!input) {
if (errCode) *errCode = MEM_ALLOC_FAIL;
return Dimensions{0.0, 0.0, false};
}
// ... 解析逻辑 ...
if (!sepPos) {
free(input);
if (errCode) *errCode = MISSING_DELIMITER;
return Dimensions{0.0, 0.0, false};
}
if (endPtr != sepPos || *endPtr != '\0') {
free(input);
if (errCode) *errCode = INVALID_NUMBER;
return Dimensions{0.0, 0.0, false};
}
free(input);
return Dimensions{dim.length, dim.width, true};
}
```
博客指出程序员设计表时常用NULL处理不确定值，但建议给字段设定默认值。以SQL SERVER为例，展示了含NULL值查询语句执行计划性能不佳，去掉NULL、给字段设默认值可优化执行计划，避免OR操作，提升表设计质量。
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