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C++23 中的 views::chunk：深入探索与应用

news 来源：原创 2025/8/4 19:24:01

文章目录

    • 一、`views::chunk` 的背景与动机
    • 二、`views::chunk` 的基本用法
      • 语法与参数
      • 示例代码
    • 三、`views::chunk` 的高级用法
      • 处理不完整块
      • 与 `views::drop` 和 `views::take` 结合
    • 四、性能分析
    • 五、应用场景
      • 1. 批量处理数据
      • 2. 分页显示
      • 3. 并行处理
    • 六、与其他范围适配器的组合
      • 1. 与 `views::transform` 结合
      • 2. 与 `views::filter` 结合
    • 七、编译器支持
    • 八、总结

C++23 标准引入了许多令人兴奋的新特性，其中 views::chunk 是一个非常实用的范围适配器（range adapter）。它允许我们将一个范围划分为多个固定大小的子范围（块），这在处理大量数据时非常有用，可以显著提高代码的可读性和效率。本文将深入探讨 views::chunk 的实现原理、使用场景以及与其他范围适配器的组合应用。

一、views::chunk 的背景与动机

在 C++23 之前，处理范围分块通常需要手动编写代码，例如使用循环和索引。这种方法不仅繁琐，而且容易出错。为了简化这种操作，C++23 引入了 views::chunk，它基于 C++20 的范围库（Ranges Library）进行了扩展。

views::chunk 的设计目标是提供一种简洁、高效且类型安全的方式来对范围进行分块处理。它属于 C++23 的 P2442R1 提案的一部分，该提案旨在进一步完善 C++ 的范围库。

二、views::chunk 的基本用法

语法与参数

views::chunk 的基本语法如下：

auto chunked_range = range | std::views::chunk(chunk_size);
  • range 是要分块的范围，可以是数组、向量、链表等。
  • chunk_size 是每个块的大小，必须是正整数。

如果范围的大小不能被 chunk_size 整除，最后一个块的大小将小于 chunk_size。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 views::chunk 将一个向量划分为多个固定大小的块：

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};auto chunked_range = v | std::views::chunk(3);for (const auto& chunk : chunked_range) {fmt::print("{}\n", chunk);}return 0;
}

输出结果如下：

[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]

在这个例子中，views::chunk(3) 将向量 v 划分为多个大小为 3 的块。每个块都是一个子范围，可以直接迭代访问。

三、views::chunk 的高级用法

处理不完整块

当范围的大小不能被 chunk_size 整除时，最后一个块的大小将小于 chunk_size。这种不完整的块在某些场景下可能需要特殊处理。例如，我们可以使用 std::optional 来表示不完整的块：

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <optional>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5};auto chunked_range = v | std::views::chunk(3);for (const auto& chunk : chunked_range) {if (chunk.size() == 3) {fmt::print("Complete chunk: {}\n", chunk);} else {fmt::print("Incomplete chunk: {}\n", chunk);}}return 0;
}

输出结果如下：

Complete chunk: [1, 2, 3]
Incomplete chunk: [4, 5]

与 views::drop 和 views::take 结合

views::chunk 可以与其他范围适配器结合使用，以实现更复杂的数据处理逻辑。例如，我们可以使用 views::drop 和 views::take 来处理特定的块：

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};auto chunked_range = v | std::views::chunk(3);// 取第 2 个块（从 0 开始计数）auto second_chunk = chunked_range | std::views::drop(1) | std::views::take(1);for (const auto& chunk : second_chunk) {fmt::print("Second chunk: {}\n", chunk);}return 0;
}

输出结果如下：

Second chunk: [4, 5, 6]

在这个例子中，我们首先将向量 v 划分为多个大小为 3 的块，然后使用 views::drop(1) 跳过第一个块，再使用 views::take(1) 取出第二个块。

四、性能分析

views::chunk 的性能主要取决于范围的大小和块的大小。由于 views::chunk 是一个懒惰运算（lazy operation），它不会立即对整个范围进行分块，而是在迭代时按需生成每个块。这意味着 views::chunk 的时间和空间复杂度都非常低。

在实际应用中，views::chunk 的性能表现非常出色。例如，在处理大规模数据时，它可以显著减少内存占用，同时提高代码的执行效率。以下是一个简单的性能测试代码：

#include <chrono>
#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>int main() {std::vector<int> v(1000000); // 创建一个包含 100 万个元素的向量for (size_t i = 0; i < v.size(); ++i) {v[i] = i;}auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();auto chunked_range = v | std::views::chunk(1000);for (const auto& chunk : chunked_range) {// 简单处理每个块int sum = 0;for (int num : chunk) {sum += num;}}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start);std::cout << "Processing time: " << duration.count() << " ms\n";return 0;
}

在测试中，处理 100 万个元素的向量并将其划分为大小为 1000 的块，整个过程仅耗时几毫秒。这表明 views::chunk 在处理大规模数据时具有非常高的效率。

五、应用场景

1. 批量处理数据

在处理大量数据时，views::chunk 可以将数据分批处理，提高代码的可读性和效率。例如，在机器学习中，我们可以将数据集划分为多个小批次，然后对每个批次进行独立的训练。

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> dataset = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};auto batch_size = 3;auto batches = dataset | std::views::chunk(batch_size);for (const auto& batch : batches) {fmt::print("Batch: {}\n", batch);// 对每个批次进行处理}return 0;
}

输出结果如下：

Batch: [1, 2, 3]
Batch: [4, 5, 6]
Batch: [7, 8, 9]

2. 分页显示

在实现分页功能时，views::chunk 可以方便地将数据划分为多个页面，每个页面包含固定数量的元素。例如，在一个网页应用中，我们可以将用户数据划分为多个页面，每个页面显示 10 条记录。

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> users = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12};auto page_size = 4;auto pages = users | std::views::chunk(page_size);for (const auto& page : pages) {fmt::print("Page: {}\n", page);// 对每个页面进行处理}return 0;
}

输出结果如下：

Page: [1, 2, 3, 4]
Page: [5, 6, 7, 8]
Page: [9, 10, 11, 12]

3. 并行处理

views::chunk 还可以与并行算法结合使用，以实现高效的并行处理。例如，我们可以使用 std::for_each 的并行版本对每个块进行处理：

#include <execution>
#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};auto chunk_size = 3;auto chunked_range = data | std::views::chunk(chunk_size);std::for_each(std::execution::par, chunked_range.begin(), chunked_range.end(), [](const auto& chunk) {int sum = 0;for (int num : chunk) {sum += num;}fmt::print("Chunk sum: {}\n", sum);});return 0;
}

输出结果如下：

Chunk sum: 6
Chunk sum: 15
Chunk sum: 24

在这个例子中，我们使用 std::for_each 的并行版本对每个块进行处理，计算每个块的元素之和。

六、与其他范围适配器的组合

views::chunk 可以与其他范围适配器组合使用，以实现更复杂的功能。以下是一些常见的组合示例：

1. 与 views::transform 结合

我们可以将 views::chunk 与 views::transform 结合，对每个块进行转换。例如，我们可以计算每个块的元素之和：

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};auto chunk_size = 3;auto chunked_range = v | std::views::chunk(chunk_size);auto transformed_range = chunked_range | std::views::transform([](const auto& chunk) {return std::accumulate(chunk.begin(), chunk.end(), 0);});fmt::print("Chunk sums: {}\n", transformed_range);return 0;
}

输出结果如下：

Chunk sums: [6, 15, 24]

在这个例子中，我们首先将向量 v 划分为多个大小为 3 的块，然后对每个块使用 std::accumulate 计算其元素之和。

2. 与 views::filter 结合

我们还可以将 views::chunk 与 views::filter 结合，对块进行过滤。例如，我们可以过滤出元素之和大于某个阈值的块：

#include <iostream>
#include <ranges>
#include <vector>
#include <fmt/ranges.h> // 使用 fmt 库进行格式化输出int main() {std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};auto chunk_size = 3;auto threshold = 10;auto chunked_range = v | std::views::chunk(chunk_size);auto filtered_range = chunked_range | std::views::filter([threshold](const auto& chunk) {return std::accumulate(chunk.begin(), chunk.end(), 0) > threshold;});fmt::print("Filtered chunks: {}\n", filtered_range);return 0;
}

输出结果如下：

Filtered chunks: [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]

在这个例子中，我们首先将向量 v 划分为多个大小为 3 的块，然后使用 std::accumulate 计算每个块的元素之和，并过滤出元素之和大于 10 的块。

七、编译器支持

截至 2023 年 5 月，views::chunk 已经得到了部分编译器的支持：

  • GCC：从 13 版本开始部分支持，14 版本完全支持。
  • Clang：从 19.33 版本开始支持。
  • MSVC：从 19.33 版本开始支持。

如果你正在使用这些编译器的最新版本，可以直接在项目中使用 views::chunk。

八、总结

views::chunk 是 C++23 中的一个非常实用的范围适配器，它允许我们将一个范围划分为多个固定大小的子范围（块）。这在处理大量数据时非常有用，可以显著提高代码的可读性和效率。views::chunk 可以与其他范围适配器组合使用，以实现更复杂的功能。目前，views::chunk 已经得到了部分编译器的支持，我们可以开始在项目中使用它。

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编程日记 2025/7/31 3:50:22

postgresql 参数wal_level

wal_level决定多少信息写入到 WAL 中。默认值是replica&#xff0c;它会写入足够的数据以支持WAL归档和复制&#xff0c;包括在后备服务器上运行只读查询。minimal会去掉除从崩溃或者立即关机中进行恢复所需的信息之外的所有记录。最后&#xff0c;logical会增加支持逻辑解码所…...

编程日记 2025/7/31 3:50:20

Lightweight App Alternatives

The tech industry’s business model thrives on constant churn: new features, fancier designs, and heavier apps — not because they’re essential, but because they keep consumers upgrading. Stripping your phone back to basics is an act of tech self-defense.…...

编程日记 2025/7/31 3:50:18

SpringAI--基于MySQL的持久化对话记忆实现

SpringAI–基于MySQL的持久化对话记忆实现 项目源码 对话记忆官方介绍 SpringAI目前提供了一些将对话保存到不同数据源中的实现&#xff0c;比如: InMemoryChatMemory 基于内存存储CassandraChatMemory 在Cassandra中带有过期时间的持久化存储。Neo4jChatMemory 在Neo4j中没…...

编程日记 2025/7/31 3:50:16

【教学类-34-12】20250509（通义万相）4*3蝴蝶拼图（圆形、三角、正方、半圆的凹凸小块+数字提示+参考图灰色）

背景介绍 制作了四款异形角拼图，初步实现效果 【教学类-34-10】20250503（通义万相）4*3蝴蝶拼图（圆形、三角、正方、半圆的凹凸小块+参考图灰色）-CSDN博客文章浏览阅读1.4k次，点赞46次，收藏15次。【教学类-34-10】20250503（通义万相）4*3蝴蝶拼图（圆形、三角、正方、…...

编程日记 2025/7/31 3:50:14

C++编程语言：标准库：标准库概观(Bjarne Stroustrup)

第30章 标准库概观(Standard-Library Overview) 目录 30.1 引言 30.1.1 标准库设施 30.1.2 设计约束 30.1.3 描述风格 30.2 头文件 30.3 语言支持 30.3.1 对initializer_list的支持 30.3.2 对范围for的支持 30.4 异常处理 30.4.1 异常 30.4.1…...

编程日记 2025/8/4 8:58:14

Springboot+Vue+Mybatis-plus-Maven-Mysql项目部署

目录 VScode 1插件 2快捷键修改 3图标主题设置 4常用设置1 5设置自动换行 6颜色主题 7创建站点 8新建一个html文件 window系统设置 ps 1取色 2测量 3修改单位为像素 4放大图片 5拖动放大之后的图片 6文字大小测量 7测量文字的行高 8矩形选框切图1 9矩形选框…...

编程日记 2025/7/31 3:50:10

【C/C++】C++中noexcept的妙用与性能提升

文章目录 C中noexcept的妙用与性能提升1 什么情况下会抛出异常2 标记noexcept作用3 何时使用noexcept4 无异常行为标记场景5 一句话总结 C中noexcept的妙用与性能提升 在C中&#xff0c;noexcept修饰符用于指示函数不会抛出异常 1 什么情况下会抛出异常 在 C 中&#xff0c;异…...

编程日记 2025/8/2 21:22:30

增强学习（Reinforcement Learning）简介

增强学习&#xff08;Reinforcement Learning&#xff09;简介 增强学习是机器学习的一种范式&#xff0c;其核心目标是让智能体&#xff08;Agent&#xff09;通过与环境的交互&#xff0c;基于试错机制和延迟奖励反馈&#xff0c;学习如何选择最优动作以最大化长期累积回报。…...

编程日记 2025/8/4 1:41:49

如何优化系统启动时间--基于米尔瑞萨MYD-YG2LX开发板

1.概述 MYD-YG2LX采用瑞萨RZ/G2L作为核心处理器&#xff0c;该处理器搭载双核Cortex-A551.2GHzCortex-M33200MHz处理器&#xff0c;其内部集成高性能3D加速引擎Mail-G31 GPU(500MHz)和视频处理单元&#xff08;支持H.264硬件编解码&#xff09;,16位的DDR4-1600 / DDR3L-1333内…...

编程日记 2025/8/4 13:52:11

.Net HttpClient 概述

HttpClient 概述 作用 HttpClient是一个用于发送HTTP请求和接收HTTP响应的类。它提供了一种现代化、灵活和强大的方式来与Web服务进行通信。HttpClient类位于System.Net.Http命名空间下&#xff0c;可以通过NuGet包管理器进行安装。 整体理解 HttpClient是应用程序进程中&am…...

编程日记 2025/8/4 1:16:52

明远智睿SSD2351开发板：仪器仪表与智慧农业的创新利器

在仪器仪表和智慧农业领域&#xff0c;对设备的精度、稳定性和智能化程度有着较高的要求。明远智睿的SSD2351开发板以其独特的优势&#xff0c;成为这两个领域的创新利器。 在仪器仪表方面&#xff0c;SSD2351开发板的四核1.4GHz处理器能够快速处理仪器仪表采集到的各种数据&am…...

编程日记 2025/8/4 7:06:51

VBA -- 学习Day4

数组 创建数组&#xff1a; Dim 数组名&#xff08;数组元素上下角标&#xff09;[As 元素类型] eg. Dim MyArray (1 To 3) As Integer 注意&#xff1a;1.如果不指定元素类型&#xff0c;则是Variant类型 向数组赋值&#xff1a; eg. MyArray(1) 100 MyArray(2) 200…...

编程日记 2025/8/1 23:32:54