愚蠢的小把戏-yiteyi-C++库

你好。我是Arjun Bijanki，编译器前端和Intellisense引擎的测试负责人。几个月前的一个下午，我坐在41号楼的办公室里思考考试通过的问题，突然一对同事之间的热烈讨论涌入了走廊，引起了我的注意。我记得鲍里斯·贾布斯，你们有些人可能见过他 10是新的6 上周在PDC的一次谈话中，他试图说服另一位同事，你可以写一个自动的回忆录 C++ 0xlambda的函数。

null

我很好奇。

对于那些以前没有使用C++ 0x lambdas的函数，该函数提供了一种定义未命名函数对象的方法。 VCBlogger STL写了一篇伟大的职位这将更详细地描述lambda及其语法。

有趣的是，lambda可以是递归的。例如，下面的lambda使用递归实现斐波那契级数：

#包括

#包括 <功能>

使用命名空间标准；

使用命名空间 tr1型；

内景主（）

{

//使用tr1：：函数实现fib

功能< 内景 ( 内景 )>fib1=[&fib1]( 内景 n） -> 内景

{

如果（n<=2）

返回 1;

其他的

返回 fib1（n-1）+fib1（n-2）；

};

cout<

}

注意我们必须名称 lambda以实现递归。如果没有名字，您将如何进行递归调用？这种自引用对如何使用递归lambda施加了一些限制；lambda不存在;不涉及 它本身 ，指纤维蛋白B1 ，恰好是它自己。这种限制很微妙，如下代码所示：

功能< 内景 ( 内景 )>fib1u copy=fib1； //复制fib1

fib1=[]( 内景 n）{ 返回 -1; }; //fib1现在做了些别的事情

无法复制（6）； //哦，没有达到我们的预期

小测验：你会怎么做 fib1U副本（6）返回？

不管怎样，纤维蛋白B1 不是一个特别有效的算法实现，但是，即使我不是函数编程背景，我发现递归解决方案有一定的优雅。通过将此函数更改为缓存已计算的值，我们可以使其更快：

功能< 内景 ( 内景 )>fib2=[&fib2]( 内景 n） -> 内景

{

静止的地图< 内景 , 内景 >缓存；

如果（n<=2）

返回 1;

其他的如果（cache.find（n）==cache.end（））

{

cache[n]=fib2（n-1）+fib2（n-2）；

}

返回缓存[n]；

};

（在这一点上，我应该提出警告，我们真的进入了客厅戏法领域。函子类对于产生式代码来说是一个更好的选择，它可以在这里做任何事情，等等。）

现在这个函数真的很难读，我也可以迭代地实现它。这就是自动记忆功能的用武之地。我们真正想写的是一些漂亮整洁的东西，比如纤维蛋白B1 ，但允许我们记忆它，以便更快地计算纤维蛋白B2 :

//记忆fib1函数并找到fib（6）

记忆化（fib1）（6）；

我们三个人花了一个小时左右的时间写这封信记忆化（）功能，但拦截纤维蛋白B1 的递归插入缓存被证明是困难的。

//突出显示的通话内容是什么？

//我们要使用缓存，而不是直接调用fib。

返回纤维蛋白B1 （n-1）+ 纤维蛋白B1 （n-2）；

如果我们有一个独立管理缓存的函数，我们可以这样进行递归调用：

返回 check_cache（fib1，n-1）+check_cache（fib1，n-2）；

这比以前干净多了纤维蛋白B2 ，但即便如此，我还是不得不故意写纤维蛋白B1 利用缓存。如果我不用那样做的话会更好。最后，我们发现我们需要一种方法来钩住递归并插入我们自己的适配器，在进行递归调用之前检查缓存。这样，我们就可以写作了纤维蛋白B1 正常情况下，在盖子下面检查缓存。 tr1:：函数似乎不支持这一点，所以经过几次尝试，我编码了可调整的u函数和记忆卡适配器（警告：前面有模板）。