Pourquoi ne puis-je pas séparer les implémentations de classe C modélisées en fichiers d'en-tête et sources ?

Diviser les classes C modélisées en fichiers d'en-tête (.hpp) et source (.cpp) : explorer les contraintes

Les classes C modélisées posent un un défi unique lorsqu'il s'agit de les diviser en fichiers d'en-tête (.hpp) et source (.cpp). Cette approche peut sembler intuitive, mais elle rencontre des erreurs de compilation lorsque l'implémentation est hébergée dans un fichier .cpp distinct.

Pourquoi cette division n'est-elle pas réalisable ?

Contrairement à non -classes modèles, les classes modèles ne sont pas entièrement définies dans le fichier d'en-tête. Au lieu de cela, le compilateur génère une définition de classe distincte pour chaque instanciation du modèle. Ce processus nécessite la connaissance du type de données réel utilisé dans l'instanciation, qui n'est pas disponible lorsque l'implémentation se trouve dans un fichier .cpp distinct.

Conséquence : symboles non définis

Par conséquent, l'éditeur de liens ne peut pas trouver les symboles définis dans le fichier .cpp, entraînant des erreurs de référence non définies. La compilation du fichier .cpp en tant que fichier objet indépendant ne résout pas le problème, car les informations de classe nécessaires ne sont pas incluses dans l'objet résultant.

Approche alternative : séparation des structures de données et des algorithmes

Pour remédier à cette limitation, il est recommandé de séparer les structures de données et les algorithmes dans des classes basées sur des modèles. En définissant uniquement les structures de données dans l'en-tête de la classe modèle, vous pouvez masquer les détails d'implémentation dans des bibliothèques de classes distinctes sans modèle qui utilisent ou travaillent sur les classes modèles.

Conclusion

Bien qu'il puisse être tentant de diviser les classes C modélisées en fichiers .hpp et .cpp, cette approche se heurte à des défis de compilation insurmontables. La seule solution pratique consiste à concevoir des classes basées sur des modèles pour représenter des structures de données plutôt que des algorithmes, permettant ainsi de séparer les détails d'implémentation dans des bibliothèques de classes non basées sur des modèles.

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