【STL 源码剖析】浅谈 STL 迭代器与 traits 编程技法

时间 2021-01-02

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前言

上一篇，咱们剖析了 STL 空间配置器，这一篇文章，咱们来学习下 STL 迭代器以及背后的 traits 编程技法。github

在 STL 编程中，容器和算法是独立设计的，容器里面存的是数据，而算法则是提供了对数据的操做，在算法操做数据的过程当中，要用到迭代器，迭代器能够看作是容器和算法中间的桥梁。面试

一、迭代器设计模式

为什么说迭代器的时候，还谈到了设计模式？这个迭代器和设计模式又有什么关系呢？算法

其实，在《设计模式：可复用面向对象软件的基础》（GOF）这本经典书中，谈到了 23 种设计模式，其中就有 iterator 迭代模式，且篇幅颇大。编程

碰巧，笔者在研究 STL 源码的时候，一样的发现有 iterator 迭代器，并且还占据了一章的篇幅。设计模式

在设计模式中，关于 iterator 的描述以下：一种可以顺序访问容器中每一个元素的方法，使用该方法不能暴露容器内部的表达方式。而类型萃取技术就是为了要解决和 iterator 有关的问题的。微信

有了上面这个基础，咱们就知道了迭代器自己也是一种设计模式，其设计思想值得咱们仔细体会。dom

那么 C++ STL 实现 iterator 和 GOF 介绍的迭代器实现方法什么区别呢？ 那首先咱们须要了解 C++ 中的两个编程范式的概念，OOP（面向对象编程）和 GP（泛型编程）。

在 C++ 语言里面，咱们可用如下方式来简单区分一下 OOP 和 GP ：

OOP：将 methods 和 datas 关联到一块儿（通俗点就是方法和成员变量放到一个类中实现），经过继承的方式，利用虚函数表（virtual）来实现运行时类型的断定，也叫"动态多态"，因为运行过程当中需根据类型去检索虚函数表，所以效率相对较低。

GP：泛型编程，也被称为"静态多态"，多种数据类型在同一种算法或者结构上皆可操做，其效率与针对某特定数据类型而设计的算法或者结构相同，具体数据类型在编译期肯定，编译器承担更多，代码执行效率高。在 STL 中利用 GP 将 methods 和 datas 实现了分而治之。

而 C++ STL 库的整个实现采用的就是 GP（Generic Programming），而不是 OOP（Object Oriented Programming）。而 GOF 设计模式采用的就是继承关系实现的，所以，相对来说，C++ STL 的实现效率会相对较高，并且也更有利于维护。

在 STL 编程结构里面，迭代器其实也是一种模板 class ，迭代器在 STL 中获得了普遍的应用，经过迭代器，容器和算法能够有机的绑定在一块儿，只要对算法给予不一样的迭代器，好比 vector::iterator、list::iterator，std::find() 就能对不一样的容器进行查找，而无需针对某个容器来设计多个版本。

这样看来，迭代器彷佛依附在容器之下，那么，有没有独立而适用于全部容器的泛化的迭代器呢？这个问题先留着，在后面咱们会看到，在 STL 编程结构里面，它是如何把迭代器运用的炉火纯青。

二、智能指针

STL 是泛型编程思想的产物，是以泛型编程为指导而产生的。具体来讲，STL 中的迭代器将范型算法 (find, count, find_if) 等应用于某个容器中，给算法提供一个访问容器元素的工具，iterator 就扮演着这个重要的角色。

稍微看过 STL 迭代器源码的，就明白迭代器其实也是一种智能指针，所以，它也就拥有了通常指针的全部特色—— 可以对其进行 * 和 -> 操做。

template<typename T>
class ListIterator {//mylist迭代器
public:
    ListIterator(T *p = 0) : m_ptr(p){} //构造函数
    T& operator*() const { return *m_ptr;}  //取值，即dereference
    T* operator->() const { return m_ptr;} //成员访问，即member access
    //...
};

可是在遍历容器的时候，不可避免的要对遍历的容器内部有所了解，因此，干脆把迭代器的开发工做交给容器的设计者，如此以来，全部实现细节反而得以封装起来不被使用者看到，这也正是为何每一种 STL 容器都提供有专属迭代器的缘故。

好比笔者本身实现的 list 迭代器在这里使用的好处主要有：

(1) 不用担忧内存泄漏（相似智能指针，析构函数释放内存）；
(2) 对于 list ，取下一个元素不是经过自增而是经过 next 指针来取，使用智能指针能够对自增进行重载，从而提供统一接口。

三、template 参数推导

参数推导能帮咱们解决什么问题呢？

在算法中，你可能会定义一个简单的中间变量或者设定算法的返回变量类型，这时候，你可能会遇到这样的问题，假如你须要知道迭代器所指元素的类型是什么，进而获取这个迭代器操做的算法的返回类型，可是问题是 C++ 没有 typeof 这类判断类型的函数，也没法直接获取，那该如何是好？

注意是类型，不是迭代器的值，虽然 C++ 提供了一个 typeid() 操做符，这个操做符只能得到型别的名称，但不能用来声明变量。要想得到迭代器型别，这个时候又该如何是好呢？

function template 的参数推导机制是一个不错的方法。

例如：

若是 I 是某个指向特定对象的指针，那么在 func 中须要指针所指向对象的型别的时候，怎么办呢？这个还比较容易，模板的参数推导机制能够完成任务，

template <class I>
inline void func(I iter) {
    func_imp(iter, *iter); // 传入 iter 和 iter 所指的值，class 自动推导
}

经过模板的推导机制，就能垂手可得的得到指针所指向的对象的类型。

template <class I, class T>
void func_imp(I iter, T t) {
        T tmp; // 这里就是迭代器所指物的类别
        // ... 功能实现
}
int main() {
    int i;
    func(&i);//这里传入的是一个迭代器（原生指针也是一种迭代器）
}

上面的作法呢，经过多层的迭代，很巧妙地导出了 T ，可是却颇有局限性，好比，我但愿 func() 返回迭代器的 value type 类型返回值， 函数的 "template 参数推导机制" 推导的只是参数，没法推导函数的返回值类型。万一须要推导函数的返回值，好像就不行了，那么又该如何是好？

这就引出了下面的内嵌型别。

四、声明内嵌型别

上述所说的 迭代器所指对象的型别，称之为迭代器的 value type 。

尽管在 func_impl 中咱们能够把 T 做为函数的返回值，可是问题是用户须要调用的是 func 。

若是在参数推导机制上加上内嵌型别 (typedef) 呢？为指定的对象类型定义一个别名，而后直接获取，这样来看一下实现：

template<typename T>
class MyIter {
public:
    typedef T value_type; //内嵌类型声明
    MyIter(T *p = 0) : m_ptr(p) {}
    T& operator*() const { return *m_ptr;}
private:
    T *m_ptr;
};

//以迭代器所指对象的类型做为返回类型
//注意typename是必须的，它告诉编译器这是一个类型
template<typename MyIter>
typename MyIter::value_type Func(MyIter iter) {
    return *iter;
}

int main(int argc, const  char *argv[]) {
    MyIter<int> iter(new int(666));
    std::cout<<Func(iter)<<std::endl;  //print=> 666
}

上面的解决方案看着可行，但其实呢，实际上仍是有问题，这里有一个隐晦的陷阱：实际上并非全部的迭代器都是 class type ，原生指针也是一种迭代器，因为原生指针不是 class type ，因此无法为它定义内嵌型别。

由于 func 若是是一个泛型算法，那么它也绝对要接受一个原生指针做为迭代器，下面的代码编译无法经过：

int *p = new int(5);
cout<<Func(p)<<endl; // error

要解决这个问题，Partial specialization （模板偏特化）就出场了。

五、Partial specialization（模板偏特化）

所谓偏特化是指若是一个 class template 拥有一个以上的 template 参数，咱们能够针对其中某个（或多个，但不是所有）template 参数进行特化，好比下面这个例子：

template <typename T>
class C {...}; //此泛化版本的 T 能够是任何类型
template <typename T>
class C<T*> {...}; //特化版本，仅仅适用于 T 为“原生指针”的状况，是泛化版本的限制版

所谓特化，就是特殊状况特殊处理，第一个类为泛化版本，T 能够是任意类型，第二个类为特化版本，是第一个类的特殊状况，只针对原生指针。

5.一、原生指针怎么办？——特性 “萃取” traits

还记得前面说过的参数推导机制+内嵌型别机制获取型别有什么问题吗？问题就在于原生指针虽然是迭代器但不是class ，没法定义内嵌型别，而偏特化彷佛能够解决这个问题。

有了上面的认识，咱们再看看 STL 是如何应用的。STL 定义了下面的类模板，它专门用来“萃取”迭代器的特性，而value type 正是迭代器的特性之一：

traits 在 bits/stl_iterator_base_types.h 这个文件中：

template<class _Tp>
struct iterator_traits<_Tp*> {
    typedef ptrdiff_t difference_type;
    typedef typename _Tp::value_type value_type;
    typedef typename _Tp::pointer pointer;
    typedef typename _Tp::reference reference;
    typedef typename _Tp::iterator_category iterator_category;
};

template<typename Iterator>
struct iterator_traits {  //类型萃取机
	typedef typename Iterator::value_type value_type; //value_type 就是 Iterator 的类型型别
}

加入萃取机先后的变化：

template<typename Iterator> //萃取前
typename Iterator::value_type  func(Iterator iter) {
    return *iter;
}

//经过 iterator_traits 做用后的版本
template<typename Iterator>  //萃取后
typename iterator_traits<Iterator>::value_type  func(Iterator iter) { 
    return *iter;
}

看到这里也许你会问了，这个萃取前和萃取后的 typename ：iterator_traits::value_type 跟 Iterator::value_type 看起来同样啊，为何还要增长 iterator_traits 这一层封装，岂不是画蛇添足？

回想萃取以前的版本有什么缺陷：不支持原生指针。而经过萃取机的封装，咱们能够经过类模板的特化来支持原生指针的版本！如此一来，不管是智能指针，仍是原生指针，iterator_traits::value_type 都能起做用，这就解决了前面的问题。

//iterator_traits的偏特化版本，针对迭代器是原生指针的状况
template<typename T>
struct iterator_traits<T*> {
    typedef T value_type;
};

看到这里，咱们不得不佩服的 STL 的设计者们，真·秒啊！咱们用下面这张图来总结一下前面的流程：

5.2 、const 偏特化

经过偏特化添加一层中间转换的 traits 模板 class，能实现对原生指针和迭代器的支持，有的读者可能会继续追问：对于指向常数对象的指针又该怎么处理呢？好比下面的例子：

iterator_traits<const int*>::value_type  // 得到的 value_type 是 const int，而不是 int

const 变量只能初始化，而不能赋值（这两个概念必须区分清楚）。这将带来下面的问题：

template<typename Iterator>
typename iterator_traits<Iterator>::value_type  func(Iterator iter) { 
    typename iterator_traits<Iterator>::value_type tmp; 
    tmp = *iter; // 编译 error
}

int val = 666 ;
const int *p = &val;
func(p); // 这时函数里对 tmp 的赋值都将是不容许的

那该如何是好呢？答案仍是偏特化，来看实现：

template<typename T>
struct iterator_traits<const T*> { //特化const指针
    typedef T value_type; //获得T而不是const T
}

六、traits编程技法总结

经过上面几节的介绍，咱们知道，所谓的 traits 编程技法无非 就是增长一层中间的模板 class，以解决获取迭代器的型别中的原生指针问题。利用一个中间层 iterator_traits 固定了 func 的形式，使得重复的代码大量减小，惟一要作的就是稍稍特化一下 iterator_tartis 使其支持 pointer 和 const pointer 。

#include <iostream>

template <class T>
struct MyIter {
    typedef T value_type; // 内嵌型别声明
    T* ptr;
    MyIter(T* p = 0) : ptr(p) {}
    T& operator*() const { return *ptr; }
};
// class type
template <class T>
struct my_iterator_traits {
    typedef typename T::value_type value_type;
};
// 偏特化 1
template <class T>
struct my_iterator_traits<T*> {
    typedef T value_type;
};
// 偏特化 2
template <class T>
struct my_iterator_traits<const T*> {
    typedef T value_type;
};

// 首先询问 iterator_traits<I>::value_type,若是传递的 I 为指针,则进入特化版本,iterator_traits 直接回答;若是传递进来的 I 为 class type,就去询问 T::value_type.
template <class I>
typename my_iterator_traits<I>::value_type Func(I ite) {
    std::cout << "normal version" << std::endl;
    return *ite;
}
int main(int argc, const  char *argv[]) {
    MyIter<int> ite(new int(6));
    std::cout << Func(ite)<<std::endl;//print=> 6
    int *p = new int(7);
    std::cout<<Func(p)<<std::endl;//print=> 7
    const int k = 8;
    std::cout<<Func(&k)<<std::endl;//print=> 8
}

上述的过程是首先询问 iterator_traits::value_type，若是传递的 I 为指针,则进入特化版本, iterator_traits 直接回答T；若是传递进来的 I 为 class type ，就去询问 T::value_type。

通俗的解释能够参照下图：

总结：核心知识点在于 模板参数推导机制+内嵌类型定义机制，为了能处理原生指针这种特殊的迭代器，引入了偏特化机制。traits 就像一台 “特性萃取机”，把迭代器放进去，就能榨取出迭代器的特性。

这种偏特化是针对可调用函数 func 的偏特化，想象一种极端状况，假如 func 有几百万行代码，那么若是不这样作的话，就会形成很是大的代码污染。同时增长了代码冗余。

七、迭代器的型别和种类

7.1 迭代器的型别

咱们再来看看迭代器的型别，常见迭代器相应型别有 5 种：

value_type：迭代器所指对象的类型，原生指针也是一种迭代器，对于原生指针 int*，int 即为指针所指对象的类型，也就是所谓的 value_type 。
difference_type：用来表示两个迭代器之间的距离，对于原生指针，STL 以 C++ 内建的 ptrdiff_t 做为原生指针的 difference_type。
reference_type：是指迭代器所指对象的类型的引用，reference_type 通常用在迭代器的 * 运算符重载上，若是 value_type 是 T，那么对应的 reference_type 就是 T&；若是 value_type 是 const T，那么对应的reference_type 就是 const T&。
pointer_type：就是相应的指针类型，对于指针来讲，最经常使用的功能就是 operator* 和 operator-> 两个运算符。

iterator_category：的做用是标识迭代器的移动特性和能够对迭代器执行的操做，从 iterator_category 上，可将迭代器分为 Input Iterator、Output Iterator、Forward Iterator、Bidirectional Iterator、Random Access Iterator 五类，这样分能够尽量地提升效率。

template<typename Category,
         typename T,
         typename Distance = ptrdiff_t,
         typename Pointer = T*,
         typename Reference = T&>
struct iterator //迭代器的定义
{
    typedef Category iterator_category;
    typedef T value_type;
    typedef Distance difference_type;
    typedef Pointer pointer;
    typedef Reference reference;
};

iterator class 不包含任何成员变量，只有类型的定义，所以不会增长额外的负担。因为后面三个类型都有默认值，在继承它的时候，只须要提供前两个参数就能够了。这个类主要是用来继承的，在实现具体的迭代器时，能够继承上面的类，这样子就不会漏掉上面的 5 个型别了。

对应的迭代器萃取机设计以下：

tempalte<typename I>
struct iterator_traits {//特性萃取机，萃取迭代器特性
    typedef typename I::iterator_category iterator_category;
    typedef typename I::value_type value_type;
    typedef typeanme I:difference_type difference_type;
    typedef typename I::pointer pointer;
    typedef typename I::reference reference;
};

//须要对型别为指针和 const 指针设计特化版本看

7.二、迭代器的分类

最后，咱们来看看，迭代器型别 iterator_category 对应的迭代器类别，这个类别会限制迭代器的操做和移动特性。
除了原生指针之外，迭代器被分为五类：

Input Iterator：此迭代器不容许修改所指的对象，是只读的。支持 ==、!=、++、*、-> 等操做。
Output Iterator：容许算法在这种迭代器所造成的区间上进行只写操做。支持 ++、* 等操做。
Forward Iterator：容许算法在这种迭代器所造成的区间上进行读写操做，但只能单向移动，每次只能移动一步。支持 Input Iterator 和 Output Iterator 的全部操做。
Bidirectional Iterator：容许算法在这种迭代器所造成的区间上进行读写操做，可双向移动，每次只能移动一步。支持 Forward Iterator 的全部操做，并另外支持 – 操做。
Random Access Iterator：包含指针的全部操做，可进行随机访问，随意移动指定的步数。支持前面四种 Iterator 的全部操做，并另外支持 [n] 操做符等操做。

那么，这里，小贺想问你们，为何咱们要对迭代器进行分类呢？迭代器在具体的容器里是到底如何运用的呢？这个问题就放到下一节在讲。

最最后，咱们再来回顾一下六大组件的关系：

这六大组件的交互关系：container（容器）经过 allocator（配置器）取得数据储存空间，algorithm（算法）经过 iterator（迭代器）存取 container（容器）内容，functor（仿函数）能够协助 algorithm（算法）完成不一样的策略变化，adapter（配接器）能够修饰或套接 functor（仿函数）。

参考文章：

八、结尾

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