探索 C++23 的 views::cartesian_product
文章目录
- 一、背景与动机
- 二、基本概念与语法
- 三、使用示例
- 四、特点与优势
- 五、性能与优化
- 六、与 P2374R4 的关系
- 七、编译器支持
- 八、总结
C++23 为我们带来了一系列令人兴奋的新特性,其中
views::cartesian_product
是一个非常实用且强大的功能,它允许我们轻松地创建多个范围的笛卡尔积视图,极大地简化了相关操作。本文将深入探讨这一新特性。
一、背景与动机
在编程中,我们常常需要处理多个集合的组合问题,而笛卡尔积是一种常见的组合方式。例如,当我们有两个集合 A 和 B 时,它们的笛卡尔积是包含所有可能的有序对(a,b)的新集合,其中 a 属于 A,b 属于 B。在以往的 C++ 版本中,要实现这样的功能,通常需要使用嵌套循环等较为繁琐的方式。而 C++23 引入的 views::cartesian_product
则提供了一种简洁、高效且易读的方法来处理此类问题,它将多个范围组合成一个笛卡尔积视图,让我们可以更直观地进行迭代和操作。
二、基本概念与语法
views::cartesian_product
定义在 <ranges>
头文件中,其基本语法如下:
#include <ranges>auto cartesian_product_view = std::views::cartesian_product(range1, range2, ..., rangen);
其中,range1
、range2
等是要进行笛卡尔积运算的范围。该函数返回一个 cartesian_product_view
对象,它是一个范围视图,可以像普通范围一样进行迭代操作。
三、使用示例
假设我们有三个向量,分别包含不同类型的元素:
#include <vector>
#include <ranges>
#include <iostream>int main() {std::vector<char> letters = {'a', 'b'};std::vector<int> numbers = {1, 2};std::vector<std::string> words = {"hello", "world"};auto product = letters | std::views::cartesian_product(numbers, words);for (const auto& tuple : product) {char letter = std::get<0>(tuple);int number = std::get<1>(tuple);std::string word = std::get<2>(tuple);std::cout << letter << " - " << number << " - " << word << std::endl;}return 0;
}
在这个示例中,我们将三个向量组合成一个笛卡尔积视图,并使用范围 for 循环进行遍历。输出结果如下:
a - 1 - hello
a - 1 - world
a - 2 - hello
a - 2 - world
b - 1 - hello
b - 1 - world
b - 2 - hello
b - 2 - world
可以看到,views::cartesian_product
自动生成了所有可能的有序组合,无需我们编写繁琐的嵌套循环,大大提高了代码的简洁性和可读性。
四、特点与优势
- 简洁性 :通过简单的管道操作符和
views::cartesian_product
,就可以实现多个范围的笛卡尔积运算,避免了传统嵌套循环的复杂结构,使代码更加简洁明了。 - 高效性 :作为 C++23 范围库的一部分,
cartesian_product_view
是一种视图,它不会实际存储所有的笛卡尔积结果,而是根据需要在迭代过程中动态生成,这样可以节省内存空间,提高程序的运行效率。 - 灵活性 :它可以与其他范围适配器结合使用,例如可以使用
std::views::filter
来对生成的笛卡尔积进行过滤,或者使用std::views::transform
来对元素进行转换等,从而实现更复杂的数据处理逻辑。 - 类型安全性 :
views::cartesian_product
会根据输入范围的类型自动生成相应的视图类型,并且在访问元素时需要使用std::get
并指定索引,这在一定程度上保证了类型的安全性,避免了潜在的类型错误。
五、性能与优化
虽然 cartesian_product_view
在生成结果时是动态计算的,但在某些情况下,我们可能需要对性能进行优化。例如,如果输入的范围很大,生成笛卡尔积的视图可能会比较耗时。在这种情况下,我们可以考虑以下优化措施:
- 限制范围大小 :在创建笛卡尔积视图之前,先对输入的范围进行过滤或截断,减小范围的大小,从而减少生成的笛卡尔积元素数量。
- 使用随机访问范围 :如果输入的范围是随机访问范围,那么生成的
cartesian_product_view
也会是随机访问范围,这样可以提高迭代效率。因此,在可能的情况下,优先使用支持随机访问的范围类型,如std::vector
等。
六、与 P2374R4 的关系
views::cartesian_product
是 C++23 P2374R4 提案所引入的特性之一。P2374R4 提议为 C++ 标准库添加多个范围适配器,其中就包括 views::cartesian_product
,旨在扩展和完善 C++ 的范围库功能,使其能够更方便地处理各种范围操作和组合问题,提高编程的效率和代码的可读性。
七、编译器支持
目前,一些主流的 C++ 编译器已经逐步开始支持 C++23 的特性,包括 views::cartesian_product
。例如,GCC 13 及以上版本、MSVC 19.37 及以上版本等都开始提供对这一特性的支持。但需要注意的是,不同编译器的实现可能存在一些差异,因此在使用时需要确保编译器版本支持该特性,并且可能需要启用相应的 C++23 编译选项。
八、总结
views::cartesian_product
作为 C++23 的一个重要新增特性,为我们处理多个范围的组合问题提供了一种简洁、高效且灵活的方法。它不仅提高了代码的可读性和可维护性,还能够与其他范围适配器协同工作,实现更复杂的数据处理逻辑。随着 C++23 标准的逐渐普及和编译器支持的不断完善,views::cartesian_product
将在未来的 C++ 开发中发挥越来越重要的作用,帮助开发者更轻松地应对各种编程挑战。
相关文章:
探索 C++23 的 views::cartesian_product
文章目录 一、背景与动机二、基本概念与语法三、使用示例四、特点与优势五、性能与优化六、与 P2374R4 的关系七、编译器支持八、总结 C23 为我们带来了一系列令人兴奋的新特性,其中 views::cartesian_product 是一个非常实用且强大的功能,它允许我们轻…...
微软拼音自定义词库方法
1.准备文件input.txt 令狐冲 郭靖2.使用python转成微软拼音需要的格式 from xpinyin import Pinyin # pip install xpinyin -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplep Pinyin()with open(input.txt, r, encodingutf-8) as infile:with open(output.txt, w, encodingutf…...
SQLite3常用语句汇总
SQLite 命令行工具(sqlite3 shell) 中的内置命令 命令作用说明.open filename.db打开或创建一个 SQLite 数据库文件.tables列出当前数据库中的所有表.schema [table]查看某个表或所有表的建表语句(DDL).headers ON/OFF开启或关闭…...
数据库设计三范式
第一范式 (1NF) 每个表中的每一列都是原子值 每个表中的每一行都是唯一的 下面这个表格就是不符合第一范式的例子:因为学时数能够拆分为讲课和实验。所以他并不是每一列都是原子值。 不仅要考虑列是否是原子值,还需要考虑每列的值是否可拆分。 第二范…...
GoWeb开发
学习目标: 本篇要达到的目的,能为后续复习提供极大便利。 (当我写下本篇博客时,已复习3遍) 一、网络通信概述 (为本篇基础核心内容) 1、什么是网络通信? 网络通信是指不同设备&…...
(7)Nokov 室内光学跟踪系统
文章目录 前言 7.1 所需硬件 7.2 Nokov 系统设置 7.3 配置旋翼机 7.4 启动 Nokov 模块 7.5 MAVProxy 准备 7.6 测试飞行 7.7 参数说明 前言 本文将介绍如何通过 Nokov 运动捕捉系统向旋翼机传输姿势信息。联系方式:NOKOV | Optical Motion Capture System。…...
Linux Shell编程和循环语句
一.for循环语句 1.for语句的结构2.for循环语句实例①根据姓名列表来批量创建多个用户②根据IP地址列表检查主机状态 二.使用while循环语句1.while语句结构2.while循环语句应用①批量添加规律编号用户②猜价格游戏 三 until循环语句1.until语句结构① 计算1-50的和 1.for语句的结…...
Java后端程序员学习前端之JavaScript
1.什么是JavaScript 1.1.概述 JavaScript是一门世界上最流行的脚本语言javaScript 一个合格的后端人员,必须要精通JavaScript 1.2.历史 JavaScript的起源故事-CSDN博客 2.快速入门 2.1.引入JavaScript 1.内部标签 <script>//.......</script> --…...
redis多路复用IO模型 以及 6.0引入的多线程模型
redis为什么选择单线程 采用多线程的话,会出现上下文切换的开销采用多线程,会带来共享资源的竞争控制,比如多个线程同时访问同一个资源(键值)时,需要额外的手段来保障共享资源的正确性,会带来额…...
101alpha_第6个
第6个alpha (-1 * correlation(open, volume, 10)) 这个就是看这两个相似性。10天之内的 如果结果为正且数值较大,投资者可能会认为在开盘价上涨时成交量萎缩,市场上涨动力不足,可能是卖出信号;反之,开盘价下跌时成交…...
crawl4ai能替代scrapy等传统爬虫框架吗?
传统爬虫框架就像拿着渔网在数字海洋中捕鱼——虽然能捞到东西,但面对现代网站的复杂性时常常"漏网之鱼"满天飞。以Scrapy为代表的工具存在三大致命短板:首先是JavaScript盲区,对动态渲染内容束手无策,就像试图用收音机…...
Sui Basecamp 2025 全栈出击
“我们不仅仅是在构建一个 L1,我们是在重建互联网。” — — Mysten Labs 首席产品官 Adeniyi Abiodun 本届 Sui Basecamp 汇聚了 Web3 领域的建设者、合作伙伴和思想领袖,为期两天,不仅展示了 Sui 的未来,也展现了去中心化互联网…...
计算机体系架构-----设计模式:状态模式(从程序员加班问题切入)
文章目录 1.梦开始的地方2.代码1.0版本3.代码2.0版本4.代码3.0版本5.梦结束的地方 最近在学习这个专业课里面的体系结构这门课程,作为专业里面的一门基础课,这个课程里面主要讲解的就是软件的设计思想,一些历程之类的,包括了面向对…...
【C/C++】RPC与线程间通信:高效设计的关键选择
文章目录 RPC与线程间通信:高效设计的关键选择1 RPC 的核心用途2 线程间通信的常规方法3 RPC 用于线程间通信的潜在意义4 主要缺点与限制4.1 缺点列表4.2 展开 5 替代方案6 结论 RPC与线程间通信:高效设计的关键选择 在C或分布式系统设计中,…...
数据结构之串
一、串的定义与基本概念 1. 串的定义 定义:串是由零个或多个字符组成的有限序列,记作 s"a1a2…an",例如 "data structure"、"123" 等。 空串:无任何字符,长度为 0,…...
基于腾讯云MCP广场的AI自动化实践:爬取小红书热门话题
基于腾讯云MCP广场的AI自动化实践:爬取小红书热门话题 我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文,本文所使用的 Trae 免费下载链接:www.trae.com.cn/?utm_source… 🔎 背景 在人工智能快速发展的时代,AI技术不仅重…...
AI领域的MCP(Model-Centric Paradigm)
1. 什么是MCP(Model-Centric Paradigm)? MCP(Model-Centric Paradigm)是人工智能开发中的一种核心理念,强调以模型的优化与改进作为主要驱动因素来提升AI系统的表现。在MCP模式下,开发者专注于…...
裸辞8年前端的面试笔记——JavaScript篇(一)
裸辞后的第二个月开始准备找工作,今天是第三天目前还没有面试,现在的行情是一言难尽,都在疯狂的压价。 下边是今天复习的个人笔记 一、事件循环 JavaScript 的事件循环(Event Loop)是其实现异步编程的关键机制。 从…...
力扣刷题Day 41:除自身以外数组的乘积(238)
1.题目描述 2.思路 方法1:搞一个数组存放各元素之前所有数的乘积(头为1),再搞一个数组存放各元素之后所有数的乘积(尾为1)。 方法2:上面的方法是很好理解的,在此基础上应该如何优化…...
金仓数据库征文-金仓KES数据同步优化实践:逻辑解码与增量同步
目录 一.同步场景与方案选型 二.同步环境配置 1.前置条件验证 2.逻辑解码配置 三.同步实施与问题排查 1.结构映射规则 2.增量数据捕获 3.数据一致性校验 四.性能调优实践 1.同步线程优化 2.批量提交优化 3.资源监控指标 五.典型场景解决方案 1.双向同步冲突处理 …...
【前端基础】9、CSS的动态伪类(hover、visited、hover、active、focus)【注:本文只有几个粗略说明】
一、什么是伪类 选择器的一种,用于选择处于特定状态的元素。 最常见的现象:鼠标放在某些文字上面,文字就会加上颜色。 鼠标没放上去之前: 鼠标放上去之后: 二、动态伪类 图片来源(链接文章也有其他伪…...
企业开发平台大变革:AI 代理 + 平台工程重构数字化转型路径
在企业数字化转型的浪潮中,开发平台正经历着前所未有的技术革命。从 AST(抽象语法树)到 AI 驱动的智能开发,从微服务架构到信创适配,这场变革不仅重塑了软件开发的底层逻辑,更催生了全新的生产力范式。本文…...
ZooKeeper工作机制与应用场景
目录 1.1、概述1.2、选举机制1.2.1、选举触发条件1.2.2、选举规则1.2.3、选举过程详解 1.3、数据同步机制1.3.1、正常同步1.3.2、宕机同步 1.4、客户端常用命令1.5、应用场景1.5.1、配置管理1.5.2、命令服务1.5.3、分布式锁服务1.5.4、集群管理1.5.5、分布式ID1.5.6、分布式协调…...
VR制作软件用途(VR制作软件概述)
虚拟现实(VR)制作软件作为现代科技的瑰宝,正以独特的魅力重塑各行各业。 通过构建三维虚拟环境,这些软件提供了前所未有的沉浸式体验,还推动了技术革新与产业升级。本文将探讨VR制作软件的主要用途,并重点…...
【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】电商数据分析案例-9.1 业务场景与数据准备
👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 文章大纲 9.1 业务场景与数据准备9.1.1 业务场景描述核心业务目标业务挑战 9.1.2 数据来源与获取数据源构成数据获取方案 9.1.3 数据结构与字段说明核心数据表设计1. 订单事实表&…...
PyTorch 入门与核心概念详解:从基础到实战问题解决
PyTorch 入门与核心概念详解:从基础到实战问题解决 前言 用PyTorch 编写 Transformer 模型时遇到了多个错误,包括维度不匹配、NaN 损失、注意力权重未记录以及 OpenMP 库初始化等问题。 本文基于以上,对 PyTorch 的基本解释,并对…...
【办公类-99-05】20250508 D刊物JPG合并PDF便于打印
背景需求 委员让我打印2024年2025年4月的D刊杂志,A4彩打,单面。 有很多JPG,一个个JPG图片打开,实在太麻烦了。 我需要把多个jpg图片合并成成为一个PDF,按顺序排列打印。 deepseek写Python代码 代码展示 D刊jpg图片合…...
【C++】手搓一个STL风格的string容器
C string类的解析式高效实现 GitHub地址 有梦想的电信狗 1. 引言:字符串处理的复杂性 在C标准库中,string类作为最常用的容器之一,其内部实现复杂度远超表面认知。本文将通过一个简易仿照STL的string类的完整实现,揭示其设…...
无实体对话式社交机器人 拟人化印象形成机制:基于多模态交互与文化适配的拓展研究
《如何感知AI对话者:无实体对话式社交机器人拟人化对其印象形成效果影响机制的实验研究》解析 一、研究背景与核心问题 (一)技术背景与研究动机 随着生成式AI技术发展,以ChatGPT、文心一言为代表的无实体对话式社交机器人兴起,用户对其高度拟人化特征有显著需求,如扮演…...
存储器:DDR和独立显卡的GDDR有什么区别?
本文来简要对比DDR(Double Data Rate SDRAM)和GDDR(Graphics Double Data Rate SDRAM)的区别,重点说明它们在设计、性能和应用上的差异: 1. 设计目标与架构 DDR:通用型DRAM,设计为…...
viewDesign里的table内嵌套select动态添加表格行绑定内容丢失
问题 描述 viewDesign里的table内嵌套select,表格的行数是手动点击按钮添加的,添加第一行选择select的内容能正常展示,添加第二行第一行的select的内容消失 代码 <FormItem label"内饰颜色"><Tableclass"mt_10&q…...
vue v-html无法解析<
vue v-html无法解析字符串的小于号 方法一:可以替换成转义符 (实际还是会报错) let str 12345<445667 str.replaceAll(<, <)方法二:可以替换成中文小于号 let str 12345<445667 str.replaceAll(<, <)...
COLT_CMDB_linux_userInfo_20250508.sh修复历史脚本输出指标信息中userName与输出信息不一致问题
#!/bin/bash #IT_BEGIN #IT_TYPE3 #IT SYSTEM_LINUX_AGENTUSERDISCOVER|discovery.user[disc] #原型指标 #IT_RULE SYSTEM_LINUX_AGENTUSERGROUPID|groupId[{#USERNAME}] #IT_RULE SYSTEM_LINUX_AGENTUSERHOME|userHome[{#USERNAME}] #IT_RULE SYSTEM_LINUX_AGENTUSERNAME|user…...
A. Row GCD(gcd的基本性质)
Problem - 1458A - Codeforces 思路: 首先得知道gcd的两个基本性质: (1) gcd(a,b)gcd(a,|b-a|) (2) gcd(a,b,c)gcd(a,gcd(b,c)) 结合题目所给的a1bj,a2bj...... anbj 根据第一条性质得到: gcd(a1bj,a2bj)gcd(…...
k8s术语之Horizontal Pod Autoscaling
应用的资源使用率通常都有高峰和低谷的时候,如何削峰填谷,提高整体的整体资源利用率,让service中的Pod个数自动调整呢?Horizontal Pod Autoscaling:使pod水平自动缩放。这个Object也是最能体现kubernetes之于传统运维价值的地方&a…...
函数级重构:如何写出高可读性的方法?
1. 引言:为什么方法级别的重构如此重要? 在软件开发中,方法(函数)是程序逻辑的基本单元。一个高质量的方法不仅决定了程序是否能正常运行,更直接影响到: 代码的可读性:能否让其他开发者快速理解可维护性:未来修改是否容易出错可测试性:是否便于编写单元测试协作效率…...
手撕基于AMQP协议的简易消息队列-8(单元测试的编写)
在MQTest中编写模块的单元测试 在MQTest中编写makefile文件来编译客户端模块 all:Test_FileHelper Test_Exchange Test_Queue Test_Binding Test_Message Test_VirtualHost Test_Route Test_Consumer Test_Channel Test_Connection Test_VirtualHost:Test_VirtualHost.cpp ..…...
硬件选型:工控机的选择要素
在机器视觉应用中,工控机作为核心计算设备,承担着图像处理、数据分析和设备控制等多重任务。由于机器视觉常常在工业自动化、质量检测和精密控制中发挥重要作用,工控机的选型直接影响系统的性能和可靠性。 1. 应用场景与需求 机器视觉系统广…...
【芯片设计- RTL 数字逻辑设计入门 4.1 -- verilog 组合逻辑和时序逻辑延时比较】
文章目录 Overview时间线简单示意Overview 我们来详细分析下面这段 RTL Code , sbcs_sbbusy 为什么会比 sbcs_sbbusy_nx 慢一拍(晚一个时钟周期变化)。 assign sbcs_sbbusy_nx = set_sbcs_sbbusy;always @(posedge clk or negedge dmi_resetn) beginif (!dmi_resetn) begi…...
关于ubuntu下交叉编译arrch64下的gtsam报错问题,boost中boost_regex.so中连接libicui18n.so.55报错的问题
交叉编译gtsam时遇到的报错信息如下:gtsam需要连接boost, 解决办法: 1.重新编译boost可解决。 2.自己搞定生成一个libicui18n.so.55。 由于我们的boost是公用的,因此1不太可能(我试过重新编译完boost,在编译gtsam完…...
IoT平台和AIoT平台的区别
1. 什么是AIoT平台? AIoT(人工智能物联网,Artificial Intelligence of Things)平台 是 人工智能(AI) 与 物联网(IoT) 深度融合的技术框架,通过将AI算法嵌入物联网终端或…...
iOS 模块化开发流程
iOS模块化开发是一种将大型项目拆分为独立、可复用模块的开发模式,能够提升代码可维护性、团队协作效率和动态交付能力。以下是iOS模块化开发的核心流程与关键要点: 一、模块化设计阶段 业务解耦与模块划分 横向分层:基础层(网络、…...
云原生安全治理体系建设全解:挑战、框架与落地路径
📝个人主页🌹:慌ZHANG-CSDN博客 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 一、引言:云原生环境下,安全治理正在被重构 在传统IT架构中,安全防护多依赖边界设备(如防火墙、WAF、堡垒机)进行集中式防护。然而,在云原生环境下,这种“边界式”安全模型正面临颠覆。 应用微服务化…...
如何在Vue-Cli中使用Element-UI和Echarts和swiper插件(低版本)
1st.Element-UI 1.1 安装 在终端输入 npm install element-ui 1.2 导入 在全局main.js中全局导入Element-UI: // 导入element-ui组件库 import ElementUI from element-ui; // 导入element-ui组件库的样式 import element-ui/lib/theme-chalk/index.css; // 注…...
[特殊字符]【实战教程】用大模型LLM查询Neo4j图数据库(附完整代码)
🌟 核心要点速览 ✅ 基于LangChain框架实现LLM查询Neo4j ✅ 使用Qwen2.5模型(实测Llama3.1查不出内容) ✅ 包含完整数据准备代码实现效果演示 ✅ GitHub/Gitee源码已同步(文末获取) 🛠️ 环境准备 1️⃣ 安装Neo4j图数据库 # Windows安装指南参考&…...
Qt获取CPU使用率及内存占用大小
Qt 获取 CPU 使用率及内存占用大小 文章目录 Qt 获取 CPU 使用率及内存占用大小一、简介二、关键函数2.1 获取当前运行程序pid2.2 通过pid获取运行时间2.3 通过pid获取内存大小 三、具体实现五、写在最后 一、简介 近期在使用软件的过程中发现一个有意思的东西。如下所示&a…...
算法解密:除自身以外数组的乘积问题详解
算法解密:除自身以外数组的乘积问题详解 一、引言 在算法的奇妙旅程中,我们时常会遇到一些看似简单却蕴含深刻智慧的问题,“除自身以外数组的乘积”就是其中之一。这个问题不仅考验我们对数组操作的熟练程度,还要求我们在特定的限制条件下(不能使用除法且时间复杂度为O(n…...
基于Kubernetes的Apache Pulsar云原生架构解析与集群部署指南(上)
#作者:闫乾苓 文章目录 概念和架构概述主要特点消息传递核心概念Pulsar 的消息模型Pulsar 的消息存储与分发Pulsar 的高级特性架构BrokerBookKeeperZooKeeper 概念和架构 概述 Pulsar 是一个多租户、高性能的服务器到服务器消息传递解决方案。Pulsar 最初由雅虎开…...
信创生态核心技术栈:数据库与中间件
🧑 博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C, C#, Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C、C#等开发语言,熟悉Java常用开…...
CMU-15445(3)——PROJECT#1-BufferPoolManager-Task#1
PROJECT#1-BufferPoolManager 在完成了前面基础的PROJECT#0后,从本节开始才正式进入了CMU-15445的学习,最终目的是构建一个面向磁盘的数据库管理系统。 PROJECT#1 的主要任务是实现数据库管理系统的缓冲池管理器,缓冲池负责在主存缓冲区与持…...