C++范围库应用视图与管道操作指南-C++-PHP中文网

C++范围库应用视图与管道操作指南

P粉602998670

发布： 2025-08-24 11:40:02

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C++范围库中的视图和管道操作通过声明式、懒惰求值的方式简化序列数据处理，支持高效组合转换操作，避免数据复制，可自定义视图并与其他算法协同使用，提升代码可读性与性能。

c++范围库应用视图与管道操作指南

C++范围库，尤其是视图和管道操作，极大地简化了处理序列数据的代码。它们允许你以声明式的方式组合数据转换，而无需显式地编写循环或创建临时集合。本质上，它们是懒惰的，只在需要时才计算结果。

视图和管道操作是C++20引入的范围库的核心组成部分，它们提供了一种高效且富有表现力的方式来处理序列数据。下面是使用视图和管道操作的指南。

什么是C++范围库中的视图？

视图（Views）是范围库的一个关键概念。它们本质上是数据的“窗口”，提供对底层数据的只读或可修改的访问，而无需复制数据。这意味着视图操作通常非常快，因为它们避免了不必要的内存分配和数据复制。视图可以组合和转换，以创建复杂的数据处理流水线。例如，你可以创建一个视图来过滤一个序列，然后将结果映射到另一个值序列。

如何使用管道操作组合视图？

管道操作符

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用于将多个视图组合在一起，形成一个数据处理管道。每个视图都会对输入数据进行转换，并将结果传递给下一个视图。这种方式使得代码更易读、更易于理解，也更易于维护。

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例如，假设你有一个整数向量，你想过滤掉所有偶数，然后将剩余的每个数平方。使用范围库，你可以这样写：

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

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

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

    for (int result : results) {
        std::cout << result << " "; // 输出: 1 9 25 49 81
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

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这段代码首先创建了一个包含整数的向量。然后，它使用管道操作符

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将两个视图组合在一起：

std::views::filter

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和

std::views::transform

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。

std::views::filter

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视图过滤掉所有偶数，而

std::views::transform

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视图将剩余的每个数平方。最终，结果被存储在

results

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变量中，你可以像遍历任何其他序列一样遍历它。

如何自定义视图？

虽然标准库提供了许多有用的视图，但有时你需要创建自己的视图来满足特定的需求。你可以通过继承

std::ranges::view_interface

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类来创建自定义视图。

例如，假设你想创建一个视图，它只返回序列中的前 N 个元素。你可以这样写：

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

template <typename Range>
class take_view : public std::ranges::view_interface<take_view<Range>> {
private:
    Range base_;
    size_t count_;

public:
    take_view() = default;
    take_view(Range base, size_t count) : base_(std::move(base)), count_(count) {}

    auto begin() { return std::ranges::begin(base_); }
    auto end() {
        auto it = std::ranges::begin(base_);
        std::advance(it, std::min(count_, std::ranges::size(base_)));
        return it;
    }
};

template <typename Range>
take_view(Range&&, size_t) -> take_view<std::ranges::views::all_t<Range>>;

namespace my_views {
    inline constexpr auto take = [] (size_t count) {
        return std::ranges::views::transform([count](auto&& range) {
            return take_view(std::forward<decltype(range)>(range), count);
        });
    };
}

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

    auto results = numbers | my_views::take(5);

    for (int result : results) {
        std::cout << result << " "; // 输出: 1 2 3 4 5
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

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这个例子定义了一个名为

take_view

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的自定义视图，它接受一个范围和一个计数作为参数。

begin()

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和

end()

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方法返回范围的开始和结束迭代器，但

end()

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迭代器被调整为指向范围中的第

count

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个元素。

my_views::take

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是一个视图生成器，它接受一个计数并返回一个可应用于范围的闭包，以创建

take_view

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的实例。

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范围库的性能考量

虽然视图通常非常高效，但重要的是要了解它们的性能特征。由于视图是懒惰的，它们只在需要时才计算结果。这意味着如果你不遍历整个视图，那么一些计算可能永远不会发生。然而，这也意味着每次你访问视图中的一个元素时，都需要重新计算该元素。在某些情况下，这可能会导致性能问题。

考虑以下示例：

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

int main() {
    std::vector<int> numbers(1000000);
    std::generate(numbers.begin(), numbers.end(), [](){ return rand() % 100; });

    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    auto results = numbers | std::views::filter([](int n){ return n > 50; })
                           | std::views::transform([](int n){
                               std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(1)); // 模拟耗时操作
                               return n * n;
                           });

    // 只访问前10个元素
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        std::cout << *std::next(results.begin(), i) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start);

    std::cout << "Duration: " << duration.count() << " ms" << std::endl;

    return 0;
}

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在这个例子中，

std::views::transform

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视图包含一个耗时的操作（

std::this_thread::sleep_for

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）。由于我们只访问了结果中的前 10 个元素，因此只有这 10 个元素的转换会被执行。如果我们要访问所有元素，那么总的执行时间将会显著增加。

如何调试范围库代码？

调试范围库代码可能有些棘手，因为视图是懒惰的。这意味着你不能简单地打印视图中的所有元素来查看发生了什么。相反，你需要使用调试器来逐步执行代码，并查看每个视图的中间结果。

另一种调试范围库代码的方法是使用

std::ranges::to

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将视图转换为一个具体的容器（例如

std::vector

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）。这会强制执行所有视图操作，并将结果存储在一个容器中，你可以轻松地检查该容器。

例如：

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

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

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

    // 将视图转换为向量，以便调试
    std::vector<int> materialized_results = results | std::ranges::to<std::vector>();

    for (int result : materialized_results) {
        std::cout << result << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

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