Wie kann C mit heterogenen Daten in Containern variabler Größe umgehen?

Heterogene Container in C

Im Bereich der Datenstrukturen ist es oft wichtig, Eigenschaften wie feste vs. variable Größe, heterogene vs. homogene Daten zu berücksichtigen, sortierte vs. unsortierte Daten und sequentieller vs. wahlfreier Zugriff. Obwohl es verschiedene STL-Container gibt, um bestimmte Kombinationen dieser Eigenschaften zu berücksichtigen, bleibt eine auffällige Lücke bestehen: das Fehlen eines Containers, der gleichzeitig variable Größe und Heterogenität unterstützt.

In C enthalten Container normalerweise Objekte eines einzigen Typs, danke auf die Macht der Vorlagen. In Fällen, in denen verschiedene Typen eine gemeinsame Basisklasse haben, kann man einen Container mit Zeigern auf die Basisklasse verwenden. Doch welche Optionen stehen bei der Verwaltung völlig unabhängiger Typen zur Verfügung?

Um dieser Herausforderung zu begegnen, bietet Boost zwei vielseitige Bibliotheken: boost::any und boost::variant.

• boost::any: Diese Bibliothek bietet eine Möglichkeit, Objekte jeglicher Art in einem einzigen Container zu speichern. Es fungiert als Wrapper, der verschiedene Typen sicher referenzieren kann, indem er sie in einen gemeinsamen Typ konvertiert.
• boost::variant: Ähnlich wie boost::any speichert auch boost::variant Objekte verschiedener Art. Es erfordert jedoch die vorherige Angabe aller zulässigen Typen, was eine größere Typsicherheit auf Kosten der Flexibilität bietet.

Mit boost::any kann man problemlos einen heterogenen Container erstellen, der variable size:

<code class="cpp">std::list<boost::any> values;

append_int(values, 42);
append_string(values, "Hello");</code>

boost::variant hingegen gewährleistet die Typsicherheit, schränkt aber die Typen ein, die gespeichert werden können:

<code class="cpp">std::vector<boost::variant<unsigned, std::string>> vec;

vec.push_back(44);
vec.push_back("str");
vec.push_back(SomeOtherType(55, 65)); // Compilation error</code>

Diese Bibliotheken geben C-Entwicklern die Möglichkeit, mit Heterogenität umzugehen Daten auf vielseitige und effiziente Weise zu verarbeiten und so die Lücke zu füllen, die in der STL für variabel große und heterogene Container besteht.

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