C++23 views::repeat (P2474R2) 深入解析

news2025/5/16 19:03:41

文章目录

    • 引言
    • C++20 Ranges库回顾
      • 什么是Ranges
      • std::views的作用
    • `views::repeat`概述
      • 基本概念
      • 原型定义
      • 工作原理
      • 应用场景
        • 初始化容器
        • 模拟测试数据
    • 总结

引言

在C++的发展历程中,每一个新版本都会带来一系列令人期待的新特性,这些特性不仅提升了语言的性能和表达能力,还为开发者提供了更加便捷和高效的编程方式。C++23作为C++标准的一个重要版本,引入了许多实用的特性,其中views::repeat(提案编号P2474R2)就是一个非常有价值的特性,它与C++20引入的Ranges库紧密相关,为处理范围数据提供了新的视角和方法。

C++20 Ranges库回顾

在深入了解views::repeat之前,我们有必要先回顾一下C++20引入的Ranges库。Ranges库是C++20的一个重要特性,它彻底改变了我们处理序列数据的方式,提供了更富有表现力、更易组合的抽象。

什么是Ranges

简单来说,Range就是一种可以遍历的序列,你可以把它想象成更智能、更灵活的数组或者容器。C++20引入了Ranges这个概念,让我们可以更方便地操作这些序列。例如,我们可以使用Ranges来过滤、转换、拼接序列等。

std::views的作用

std::views是C++20里提供的一系列工具函数,用来对序列进行各种变换。它可以帮助我们以一种非常直观的方式对序列进行操作,比如过滤、转换、切片等等。以下是一个简单的示例,展示了如何使用std::views来过滤出数组中的偶数,并将这些偶数加倍:

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

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

    auto result = numbers | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; })
                          | std::views::transform([](int n) { return n * 2; });

    for (int n : result) {
        std::cout << n << ' ';
    }
    return 0;
}

在这个示例中,我们使用std::views::filterstd::views::transform对序列进行了处理,代码不仅简洁,而且非常直观。

views::repeat概述

基本概念

std::ranges::views::repeatstd::ranges::repeat_view是C++23引入的新特性,它们是一个范围工厂,通过重复生成相同的值来生成元素序列。可以是有界的或无界的(无限)。对于任何合适的子表达式efviews::repeat(e)views::repeat(e, f)分别是 expression-equivalent 到repeat_view(e)repeat_view(e, f)(具有相同的效果)。

原型定义

template< std::move_constructible W,
          std::semiregular Bound = std::unreachable_sentinel_t >
    requires (std::is_object_v<W> && std::same_as<W, std::remove_cv_t<W>> &&
             (/*is-integer-like*/<Bound> ||
              std::same_as<Bound, std::unreachable_sentinel_t>))
class repeat_view : public ranges::view_interface<repeat_view<W, Bound>>
(1) (since C++23)
namespace views {
    inline constexpr /*unspecified*/ repeat = /*unspecified*/;
}
(2) (since C++23)
Call signature
template< class W >
    requires /* see below */


constexpr /* see below */ repeat( W&& value );
(since C++23)
template< class W, class Bound >
    requires /* see below */


constexpr /* 见下文 */ repeat( W&& value, Bound&& bound );
(since C++23)

工作原理

views::repeat会根据传入的参数生成一个重复的序列。如果只传入一个值,那么会生成一个无限重复该值的序列;如果传入一个值和一个边界值,那么会生成一个重复该值指定次数的序列。

应用场景

初始化容器

在某些情况下,我们需要初始化一个容器,使其包含相同的值。使用views::repeat可以很方便地实现这个需求。例如:

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

int main() {
    auto repeated = std::views::repeat(42) | std::views::take(10);
    std::vector<int> vec(repeated.begin(), repeated.end());

    for (int n : vec) {
        std::cout << n << ' ';
    }
    return 0;
}

在这个示例中,我们使用views::repeat生成一个无限重复值42的序列,然后使用views::take截取前10个元素,最后将这些元素存储到一个std::vector中。

模拟测试数据

在测试代码时,我们经常需要生成一些模拟数据。views::repeat可以帮助我们快速生成重复的数据。例如:

#include <iostream>
#include <ranges>

void test_function(const auto& range) {
    for (auto value : range) {
        std::cout << value << ' ';
    }
    std::cout << std::endl;
}

int main() {
    auto test_data = std::views::repeat(10) | std::views::take(5);
    test_function(test_data);
    return 0;
}

在这个示例中,我们使用views::repeat生成一个重复值10的序列,然后截取前5个元素作为测试数据,传递给test_function进行测试。

总结

views::repeat是C++23中一个非常实用的特性,它为我们处理重复数据提供了一种简洁、高效的方式。结合Ranges库的其他特性,我们可以更方便地进行数据处理和转换。在实际开发中,合理使用views::repeat可以提高代码的可读性和可维护性。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2377081.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

OpenCv高阶(4.0)——案例:海报的透视变换

文章目录 前言一、工具函数模块1.1 图像显示函数1.2 保持宽高比的缩放函数1.3 坐标点排序函数 二、透视变换核心模块2.1 四点透视变换实现 三、主流程技术分解3.1 图像预处理3.2 轮廓检测流程3.3 最大轮廓处理 四、后处理技术4.1 透视变换4.2 形态学处理 五、完整代码总结 前言…

光谱相机的图像预处理技术

光谱相机的图像预处理技术旨在消除噪声、增强有效信息&#xff0c;为后续分析提供高质量数据。 一、预处理流程与技术要点 ‌辐射校正‌ ‌辐射定标‌&#xff1a;将图像灰度值转换为绝对辐射亮度&#xff0c;常用反射率法、辐亮度法和辐照度法消除传感器响应差异&#xff0…

k8s监控方案实践补充(一):部署Metrics Server实现kubectl top和HPA支持

k8s监控方案实践补充&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;部署Metrics Server实现kubectl top和HPA支持 文章目录 k8s监控方案实践补充&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;部署Metrics Server实现kubectl top和HPA支持一、Metrics Server简介二、Metrics Server实战部署…

嵌入式调试新宠!J-Scope:免费+实时数据可视化,让MCU调试效率飙升!

&#x1f4cc; 痛点直击&#xff1a;调试还在用“断点打印”&#xff1f; 嵌入式开发中&#xff0c;你是否也经历过这些崩溃瞬间&#xff1f; 想实时观察变量变化&#xff0c;代码里插满printf&#xff0c;结果拖垮系统性能&#xff1f; 断点调试打断程序运行&#xff0c;时序…

微信小程序学习之搜索框

1、第一步&#xff0c;我们在index.json中引入vant中的搜索框控件&#xff1a; {"usingComponents": {"van-search": "vant/weapp/search/index"} } 2、第二步&#xff0c;直接在index.wxml中添加布局&#xff1a; <view class"index…

Altium Designer AD如何输出PIN带网络名的PDF装配图

Altium Designer AD如何输出PIN带网络名的PDF装配图 文描述在Altium Designer版本中设置焊盘网络名时遇到的问题&#xff0c;网络名大小不一致&#xff0c;部分PAD的网络名称未显示&#xff0c;可能涉及字符大小设置和版本差异。 参考 1.AD导出PCB装配图 https://blog.csd…

VMware虚拟机 安装 CentOS 7

原文链接: VMware虚拟机 安装 CentOS 7 安装准备 软件: VMware Workstation Pro 17.6.3 镜像: CentOS-7.0-1406-x86_64-DVD.iso 我打包好放这了&#xff0c;VMware 和 CentOS7 &#xff0c;下载即可。 关于VMware Workstation Pro 17.6.3&#xff0c;傻瓜式安装即可。 CentO…

Python训练打卡Day22

复习日&#xff1a; 1.标准化数据&#xff08;聚类前通常需要标准化&#xff09; scaler StandardScaler() X_scaled scaler.fit_transform(X) StandardScaler() &#xff1a;这部分代码调用了 StandardScaler 类的构造函数。在Python中&#xff0c;当你在类名后面加上括号…

Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise论文阅读

冷扩散&#xff1a;无需噪声的任意图像变换反转 摘要 标准扩散模型通常涉及两个核心步骤&#xff1a;图像降质 &#xff08;添加高斯噪声&#xff09;和图像恢复 &#xff08;去噪操作&#xff09;。本文发现&#xff0c;扩散模型的生成能力并不强烈依赖于噪声的选择&#xf…

嵌软面试每日一阅----通信协议篇(二)之TCP

一. TCP和UDP的区别 可靠性 TCP&#xff1a;✅ 可靠传输&#xff08;三次握手 重传机制&#xff09; UDP&#xff1a;❌ 不可靠&#xff08;可能丢包&#xff09; 连接方式 TCP&#xff1a;面向连接&#xff08;需建立/断开连接&#xff09; UDP&#xff1a;无连接&#xff0…

机器学习 --- 模型选择与调优

机器学习 — 模型选择与调优 文章目录 机器学习 --- 模型选择与调优一&#xff0c;交叉验证1.1 保留交叉验证HoldOut1.2 K-折交叉验证(K-fold)1.3 分层k-折交叉验证Stratified k-fold 二&#xff0c;超参数搜索三&#xff0c;鸢尾花数据集示例四&#xff0c;现实世界数据集示例…

AGI大模型(15):向量检索之调用ollama向量数据库

这里介绍将向量模型下载到本地,这里使用ollama,现在本地安装ollama,这里就不过多结束了。直接从下载开始。 1 下载模型 首先搜索模型,这里使用bge-large模型,你可以根据自己的需要修改。 点击进入,复制命令到命令行工具中执行。 安装后查看: 2 代码实现 先下载ollama…

什么是Agentic AI(代理型人工智能)?

什么是Agentic AI&#xff08;代理型人工智能&#xff09;&#xff1f; 一、概述 Agentic AI&#xff08;代理型人工智能&#xff09;是一类具备自主决策、目标导向性与持续行动能力的人工智能系统。与传统AI系统依赖外部输入和显式命令不同&#xff0c;Agentic AI在设定目标…

day 17 无监督学习之聚类算法

一、聚类流程 1. 利用聚类发现数据模式 无监督算法中的聚类&#xff0c;目的就是将数据点划分成不同的组或 “簇”&#xff0c;使得同一簇内的数据点相似度较高&#xff0c;而不同簇的数据点相似度较低&#xff0c;从而发现数据中隐藏的模式。 2. 对聚类后的类别特征进行可视…

时源芯微| KY键盘接口静电浪涌防护方案

KY键盘接口静电浪涌防护方案通过集成ESD保护元件、电阻和连接键&#xff0c;形成了一道有效的防护屏障。当键盘接口受到静电放电或其他浪涌冲击时&#xff0c;该方案能够迅速将过电压和过电流引导至地&#xff0c;从而保护后续电路免受损害。 ESD保护元件是方案中的核心部分&a…

CodeBuddy编程新范式

不会写&#xff1f;不想写&#xff1f; 腾讯推出的CodeBuddy彻底解放双手。 示例 以下是我对CodeBuddy的一个小体验。 我只用一行文字对CodeBuddy说明了一下我的需求&#xff0c;剩下的全部就交给了CodeBuddy&#xff0c;我需要做的就是验收结果即可。 1.首先CodeBuddy会对任…

小刚说C语言刷题—1088求两个数M和N的最大公约数

1.题目描述 求两个正整数 M 和 N 的最大公约数(M&#xff0c;N都在长整型范围内&#xff09; .输入 输入一行&#xff0c;包括两个正整数。 输出 输出只有一行&#xff0c;包括1个正整数。 样例 输入 45 60 输出 15 2.参考代码(C语言版) #include <stdio.h> …

【LLIE专题】基于码本先验与生成式归一化流的低光照图像增强新方法

GLARE: Low Light Image Enhancement via Generative Latent Feature based Codebook Retrieval&#xff08;2024&#xff0c;ECCV&#xff09; 专题介绍一、研究背景二、GLARE方法阶段一&#xff1a;正常光照代码本学习&#xff08;Normal-Light Codebook Learning&#xff09…

[MySQL数据库] SQL优化

&#x1f338;个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm1000.2115.3001.5343 &#x1f3f5;️热门专栏: &#x1f9ca; Java基本语法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12615970.html?spm1001.2014.3001.5482 &#x1f355; Collection与…

网络编程epoll和udp

# epoll模型核心要点## 1. epoll核心概念### 1.1 高效IO多路复用- 监视列表与激活列表分离- 内核使用红黑树存储描述符- 边缘触发模式(EPOLLET)支持### 1.2 事件触发机制- **水平触发(LT)**&#xff1a;- 默认模式&#xff0c;类似select/poll- 数据未读完持续触发事件- **边缘…