我尝试做的一些背景: 我正在尝试实现一个做量子力学的库。由于量子力学基本上只是线性代数,我在下面使用 Armadillo 线性代数库。 Armadillo 使用惰性求值对矩阵进行一些巧妙的处理,这对实际发生的事情进行了很好的抽象,并且看起来与 matlab 代码很接近。
我想做类似的事情,但我也希望能够使用 auto,而这对于 Armadillo (或 eigen)是不可能的。
我一直在环顾四周,这个答案包含了我认为的典型实现方式:https://stackoverflow.com/a/414260/6306265
这种方法的问题是当你写的时候
auto C = A+B;
你得到一个 C,它是一个 matrix_add,而不是一个 matrix。即使 matrix_add 的行为与 matrix 足够相似,事实上 matrix_add 包含对 A 和 B 的引用 让携带起来很尴尬。例如。
auto A = matrix(2,2,{0,1,0,1});
auto B = matrix(2,2,{1,0,1,0});
auto C = A+B;
C.printmatrix(); // 1,1 ; 1,1
但是
auto A = matrix(2,2,{0,1,0,1});
auto B = matrix(2,2,{1,0,1,0});
auto C = A+B;
A(0,0) = 1;
C.printmatrix(); // 2,1 ; 1,1
这是违反直觉的。由于数学上直观的行为是我想要实现的,这是一个问题。
更糟糕的是当我这样做的时候
auto sumMatrices(const matrix& A, const matrix& B)
{
return A+B;
}
返回一个 matrix_add 引用本地内存。
我真的很希望能够拥有良好的重载行为,但也能够使用 auto。我的想法是制作一个可以保存引用或实例的包装器:
template<class T>
class maybe_reference
{
public:
maybe_reference(const T& t):
ptr_(std::make_unique<T>(t)),
t_(*ptr_)
{}
maybe_reference(std::reference_wrapper<const T> t):
t_(t.get())
{}
const T& get(){return t_;}
private:
unique_ptr<T> ptr_;
const T& t_;
}
可能不完全是这样实现的,但大体思路是有两个可以清晰区分的构造函数,保证get()要么返回被引用的对象,要么返回unique_ptr.
修改matrix_add:
class matrix_add {
public:
friend matrix_add operator+(const matrix& A, const matrix& B);
matrix_add(matrix_add&& other): A_(other.A_.get()), B_(other.B_.get()){}
private:
matrix_add(const matrix& A, const matrix& B): A_(std::ref(A)), B_(std::ref(B)){}
maybe_reference<matrix> A_;
maybe_reference<matrix> B_;
};
我省略了使 matrix_add 表现得像 matrix 的所有部分。这个想法是让对象引用外部对象 A&B,只要它是用 A+B 构造的,但是当它是移动构造时,它会拥有拷贝。
我的问题基本上是:这行得通吗?
我一直认为在某些或所有情况下可能会省略移动构造函数,这可能是毁灭性的。
另外,是否有其他方法可以实现相同的目标?我一直在寻找,但似乎对于线性代数来说,至少它要么是惰性的,要么是自动的。
编辑:多亏了“表情模板”这个词的提醒,我的谷歌搜索更有成效。我发现了这个 reddit 帖子:https://www.reddit.com/r/cpp/comments/4puabu/news_about_operator_auto/
以及引用的论文,它们允许将“强制转换”规范为自动。那将是真正使所有这些工作的功能。
最佳答案
我认为,您的基本问题是,懒惰的评估不能很好地与改变状态相结合。我看到了两条可能的路线:
让你的矩阵不可变。如果你“修改”一个矩阵,你实际上创建了一个包含更改的拷贝,原始保持不变。这在语义上效果很好(任何数学都完全按照您的预期工作),但是如果您按值设置矩阵值,它可能会导致无法忍受的运行时开销。
这允许您的 matrix_add 实现在评估时以 matrix 对象静默替换自身,确保每次评估最多只执行一次。
使您的函数显式。不要创建 matrix_add 对象,就像它们本身就是矩阵一样,而是创建 matrix_function对某些输入矩阵进行操作以产生某些结果的对象。这允许您在您认为合适的地方显式执行评估,并重用您定义的函数。但是,这种方法会导致大量额外的代码复杂性。
我认为通过引入强制评估的隐含点来尝试解决这个问题不是一个好主意:您将失去大部分可以通过惰性评估实现的功能,那么为什么首先要麻烦呢?只是我的两分钱。
关于c++ - 如何在 C++ 中将惰性求值与自动结合起来,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46321667/
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