C++变化太大！该重新学习这门语言了

C++ 是一门古老但不断演进的语言。你几乎可以使用它来做任何事情，而且可以在很多地方找到它的身影。实际上，C++ 的发明者 Bjarne Stroustrup 将其描述为一切事物的隐形基础。有时，它可以深入到另外一门语言的库中，因为 C++ 可以用于性能关键的路径中。它可以在小型的嵌入式系统中运行，也可以为视频游戏提供动力。你的浏览器可能正在使用它。C++ 几乎无处不在！

迄今为止，C++ 已经存在了很长的时间，但是其变化也是非常大的，尤其是 2011 年之后。当时，推出了一个名为 C++11 的新标准，标志着一个频繁更新的时代正式开启。如果你从 C++11 就没有使用过 C++，那么你有很多东西需要补习，这要从哪里开始呢？

该语言是需要编译的，面向特定的架构，如 PC、大型机、嵌入式设备、定制硬件，或者你想到的其他东西。如果你需要代码在不同类型的机器上运行，那需要重新编译它。这有缺点也有优点。不同的配置会带来更多的维护工作，但编译到特定架构能够让你“因地制宜（down to the metal）”，从而获得速度方面的优势。

不管你的目标是哪种平台，均需要一个编译器。你还需要一个编辑器或集成开发环境（IDE）来编写 C++ 代码。ISOCpp 给出了一个资源清单，包括 C++ 编译器。Gnu 编译器集（Gnu compiler collection，gcc）、Clang 和 Visual Studio 均有免费版本。你甚至可以使用 Matt Godbolt 的编译器探索器，在浏览器上尝试基于各种编译器的代码。编译器可能支持不同版本的 C++，所以必须在编译器标记中说明你所需要的版本，例如 g++ 的 -std=c++23 或 Visual Studio 的 /std:c++latest。ISOCpp 网站上有一个 FAQ 区域，概述了最近的一些变化，包括 C++11 和 C++14，以及整体的概览。另外，还有多本关于 C++ 最近版本的图书。

如果你已经被落下了，那么大量的资源可能会让你不知所措。但是，我们可以通过一个小例子来理解一些基础知识。停下来，亲自动手试一试往往是最好的学习方法。因此，我们从简单基础的东西开始吧！

一个很有用（且简单）的起点是不太起眼的 vector，它位于 std 命名空间的 vector 头文件中。CppReference 提供了一个概述，告诉我们 vector 是一个序列容器，封装了动态大小的数组。因此，vector 包含了一个连续的元素序列，我们可以根据需要调整 vector 的大小。vector 本身是一个类模板，因此它需要一个类型，例如 std::vector。我们可以使用 push_back 将一个条目添加到 vector 的尾部。C++11 引入了一个名为 emplace_back 的新方法，该方法取值来构造一个新的条目。对于 int，代码看上去是一样的：

std::vector<int> numbers;numbers.push_back(1);numbers.emplace_back(1);

如果我们有比 int 更复杂的东西，那么就可能在 emplace 版本中获得性能方面的收益，因为 emplace 版本可以就地构造条目，从而避免对其进行复制。

C++11 引入了 r-value 引用和移动语义（move semantics）来避免不必要的复制。潜在的性能改善是 C++11 的驱动力之一，后续的版本都是在此基础上进行的。为了解释什么是 r-value 引用，我们可以考虑前面样例中的 push_back 方法。它有两个重载形式，其中一个会接受一个常量引用，即 const T& 值，另外一个接受一个 r-value 引用，即 T&& 值。第二个版本会将元素移动到 vector 中，这可以避免复制临时对象。与之类似，emplace_back 的签名通过 r-value 引用来获取参数，Args&&…，同样允许移动参数而无需复制。移动语义是一个很大的话题，我们只是接触到了它的皮毛。如果你想了解更多详情的话，Thomas Becker 在 2013 年撰写了一篇很好的文章，介绍了它的细节。

我们创建一个 vector 并在其中放置几个条目，然后使用来自 iostream 头文件的 std::cout 展示其内容。我们使用流插入操作符<<来显示这些元素。我们基于 vector 的 size 编写一个 for 循环，并使用操作符 [] 来访问每个元素：

#include <iostream>#include <vector>void warm_up(){    std::vector<int> numbers;    numbers.push_back(1);    numbers.emplace_back(1);    for(int i=0; i<numbers.size(); ++i)    {        std::cout << numbers[i] << ' ';    }    std::cout << '\n';}int main(){    warm_up();}

该代码会显示两个 1。这段代码可以在编译器探索器上找到。

让我们做一些更有意思的事情，并学习一下现代的 C++。我们构建几个数字三角，会发现它们之间存在一个模式。数字三角的值是 1，3，6，10……它们分别由 1，1+2，1+2+3，1+2+3+4，……相加而成。如果我们这些斯诺克球架起来，就可以组成一个三角形，它也因此得名：

如果再增加一排，我们就会再增加六个斯诺克球。再加一排就会增加七个，以此类推。

为了得到数字 1，2，3 等，我们可以构建一个充满 1 的 vector，然后将这些数字相加。我们可以直接创建一个 vector，比如 18 个 1，而不必再增加另一个循环。我们说明想要多少个元素，然后再指明它的值：

   std::vector numbers(18, 1);

注意我们不需要再声明了。因为从 C++17 开始，类模板参数推断（CTAD）就已经实现了。编译器可以推断出我们指的是 int，因为我们要求的值是 1，这是一个 int。如果我们需要显示 vector，那么可以使用基于 range 的 for 循环。此时，我们不必使用基于 vector 索引的传统 for 循环，而是声明一个类型，甚至可以使用新的关键字 auto，告诉编译器判断类型，然后是冒号和容器：

   for (auto i : numbers)    {        std::cout << i << ' ';    }    std::cout << '\n';

CTAD 和基于 range 的 for 循环是 C++11以来引入的一些便利特性。

有了由“1”组成的 vector，我们就可以包含numeric头文件，并使用部分的和来填充一个新的 vector，如 1，1+1，1+1+1……，这样就有了 1，2，3……我们需要声明新 vector 的类型，因为这里要从一个空的 vector 开始，如果没有任何值可供使用，那么编译器将无法推断其类型。partial_sum 需要开头和结尾的数字，最后我们需要使用 back_inserter，这样目标 vector 会根据需要增长：

    #include <algorithm>…    std::vector numbers(18, 1);    std::vector<int> sums;    std::partial_sum(numbers.begin(), numbers.end(),        std::back_inserter(sums));

这样我们就得到了 1 到 18 的数字，均包含边界值。我们已经完成了数字三角的部分工作，但是 C++ 现在可以让我们的代码更加简洁。C++11 引入了‍iota‍ 函数，也位于 numeric 头文件中，它能够用不断增加的值填充一个容器：

std::vector<int> sums(18);std::iota(sums.begin(), sums.end(), 1);

实际上，C++23引入了一个range版本，它会为我们找到对应的begin和end：

  std::ranges::iota(sums, 1);

C++23 还没有得到广泛的支持，所以可能需要等到你的编译器提供 range 版本。numeric 和 algorithm 头文件中的很多算法都有两个版本，其中一个需要一对输入迭代器（即 first and last），另一个则是 range 版本，只需要接受容器即可。ranges 重载正在逐渐添加到标准 C++ 中。ranges 提供的功能远远超过我们这里避免声明两个迭代器的场景。我们可以过滤和转换输出，将这些东西连接在一起，并使用视图来避免复制数据。ranges 支持惰性计算，所以视图的内容会在需要的时候才评估计算出来。Ivan Čukić的 Functional Programming in C++ 一书在这方面提供了更多的细节（书中还包含更多的内容）。

我们需要做的最后一件事就是形成数字三角。查看 vector 的部分和：

   std::partial_sum(sums.begin(), sums.end(), sums.begin());

我们已经得到了想要的数字三角，即 1，3，6，10，15……171。

我们注意到，有些算法有 ranges 版本，那我们可以尝试一个。前两个三角数字是 1 和 3 是奇数，然后是两个偶数 6 和 10。这个模式是不是可持续的呢？如果我们对 vector 进行转换，用点号“.”来标记奇数，用星号“*”来标记偶数，就能看出最终结果。我们可以声明一个新的 vector 来存放转换结果。对于每个数字，仅需要一个字符，所以我们需要一个 char 类型的 vector：

std::vector<char> odd_or_even.

我们可以编写一个简短的函数，它会获取一个 int 并返回对应的字符：

char flag_odd_or_even(int i){    return i % 2 ? '.' : '*';}

如果 i % 2 的值不为零，这就是一个奇数，所以我们返回.，否则，返回 *。我们可以在来自 algorithm 头文件的 transform 函数中使用这个自己的函数。最初的版本需要一对输入迭代器（first 和 last）、一个输出迭代器和一个一元函数（unary function），该函数会接受一个输入，就像我们的 flag_odd_or_even 函数这样。C++20 引入了一个 ranges 版本，它能够接受一个输入源，而不是一对迭代器，另外还需要一个输出迭代器和一元函数。这意味着我们可以通过如下方式来转换先前生成的和：

   std::vector<char> odd_or_even;    std::ranges::transform(sums,        std::back_inserter(odd_or_even),        flag_odd_or_even);

输出将会如下所示：

. . * * . . * * . . * * . . * * . .

看上去，我们确实是不断地得到两个奇数，然后是两个偶数。Stack Exchange 的数学网站阐述了出现这种现象的原因。

我们使用另一个新的 C++ 特性对我们的代码做最后的改进。如果我们想要看一下实际的转换代码的话，那需要要转移到另外一个地方才能看到这个一元函数都做了些什么。

C++11 引入了匿名函数或 lambda 表达式的特性。它们看起来与有名称的函数类似，将参数放在括号中，将函数主体放到花括号中，但是它们没有名字，不需要返回类型，并且有一个用 [] 表示的捕获组：

[](int i) { return i%2? '.':'*'; }

如果与有名称的函数进行对比，会看到两者的相似性：

char flag_odd_or_even(int i){ return i % 2 ? '.' : '*'; }

我们可以在捕获组中声明变量，这会给我们一个闭包。这些内容超出了本文的范围，但是在函数式编程中它们是非常强大和常见的。

如果我们将一个 lambda 分配给一个变量，

auto lambda = [](int i) { return i % 2 ? '.' : '*'; };

那么，我们就可以像调用有名称的函数那样调用它：

lambda(7);

这个特性允许我们使用 lambda 重写转换调用：

    std::ranges::transform(sums,        std::back_inserter(odd_or_even),        [](int i) { return i%2? '.':'*'; });

这样的话，我们就可以在一个地方看到转换函数，而不必再去查看其他的地方了。

将所有的内容组合在一起，就形成了如下的代码：

#include <algorithm>#include <iostream>#include <numeric>#include <vector>int main(){    std::vector<int> sums(18);    std::iota(sums.begin(), sums.end(), 1);    std::partial_sum(sums.begin(), sums.end(), sums.begin());    std::vector<char> odd_or_even;    std::ranges::transform(sums,        std::back_inserter(odd_or_even),        [](int i) { return i%2? '.':'*'; });    for (auto c : odd_or_even)    {        std::cout << c << ' ';    }    std::cout << '\n';}

我们使用了 ranges、lambda 和基于 range 的 for 循环，浏览了移动语义，并练习了对 vector 的使用。对于首次重回 C++ 的人来说，这是一个不错的起点！

你可以在编译器探索器中尝试上述的代码。

Frances Buontempo，Frances Buontempo 有多年的 C++ 经验，还有过使用 Python 和其他各种语言的经验。她曾发表过关于 C++ 的演讲，并且是 ACCU 的 Overload 杂志的编辑。她有数学背景，为 PragProg 写了一本关于遗传算法和机器学习的书，并且正在为 Manning 写一本名为 C++ Bookcamp 的 C++ 书，以帮助那些被现代 C++ 落下的人迎头赶上。

原文链接：

Relearning C++ After C++11（https://www.infoq.com/articles/relearning-cpp-11/）

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