在没有自定义哈希函数的无序映射中使用元组
您可能期望 std::unordered_map 能够轻松地使用开箱即用的元组键。然而,它需要为元组定义一个哈希函数,如下所示:
template struct do_hash<tuple int>> { size_t operator()(std::tuple<int int> const& tt) const {...} };</int></tuple>
这个过程可能会变得乏味,导致在不诉诸可变参数模板的情况下为 C 0x 元组实现自动化的问题。
以下方法允许所有包含标准可哈希类型的 C 0x 元组成为 unordered_map 和 unordered_set 的一部分,而无需额外的努力:
#include <tuple> namespace std { namespace { template <class t> inline void hash_combine(std::size_t& seed, T const& v) { // Modified from Boost seed ^= std::hash<t>()(v) + 0x9e3779b9 + (seed > 2); } // Recursive template for hashing tuples template <class tuple size_t index="std::tuple_size<Tuple">::value - 1> struct HashValueImpl { static void apply(size_t& seed, Tuple const& tuple) { HashValueImpl<tuple index>::apply(seed, tuple); hash_combine(seed, std::get<index>(tuple)); } }; template <class tuple> struct HashValueImpl<tuple> { static void apply(size_t& seed, Tuple const& tuple) { hash_combine(seed, std::get(tuple)); } }; } template <typename... tt> struct hash<:tuple>> { size_t operator()(std::tuple<tt...> const& tt) const { size_t seed = 0; HashValueImpl<:tuple>>::apply(seed, tt); return seed; } }; }</:tuple></tt...></:tuple></typename...></tuple></class></index></tuple></class></t></class></tuple>
通过将函数放置在 std 命名空间中,可以通过参数访问它 -依赖名称查找 (ADL)。
标准一致性代码
专门化 std 命名空间中的对象是未定义的行为。因此,对于符合标准的解决方案,请将代码移动到单独的命名空间中并放弃 ADL 的便利性:
namespace hash_tuple { // Forward non-tuple types to std::hash template <class tt> struct hash { size_t operator()(TT const& tt) const { return std::hash<tt>()(tt); } }; // Hash function combining values in a tuple template <class tuple size_t index="std::tuple_size<Tuple">::value - 1> struct HashValueImpl { static void apply(size_t& seed, Tuple const& tuple) { HashValueImpl<tuple index>::apply(seed, tuple); hash_combine(seed, std::get<index>(tuple)); } }; template <class tuple> struct HashValueImpl<tuple> { static void apply(size_t& seed, Tuple const& tuple) { hash_combine(seed, std::get(tuple)); } }; // Hash function for tuples template <typename... tt> struct hash<:tuple>> { size_t operator()(std::tuple<tt...> const& tt) const { size_t seed = 0; HashValueImpl<:tuple>>::apply(seed, tt); return seed; } }; } // namespace hash_tuple</:tuple></tt...></:tuple></typename...></tuple></class></index></tuple></class></tt></class>
在 hash_tuple 命名空间中声明一个哈希实现,以将所有非元组类型转发到 std: :hash 并修改 hash_combine 以使用 hash_tuple::hash 而不是 std::hash。将剩余的代码放在 hash_tuple 命名空间中。
要使用此解决方案,必须包含以下代码,这会放弃 ADL 的便利性:
unordered_set<tuple int>, hash_tuple::hash<tuple int>>> test2;</tuple></tuple>
以上是如何在不编写自定义哈希函数的情况下使用元组作为无序映射中的键?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。

C 在性能优化方面仍然占据主导地位,因为其低级内存管理和高效执行能力使其在游戏开发、金融交易系统和嵌入式系统中不可或缺。具体表现为:1)在游戏开发中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它成为游戏引擎开发的首选语言;2)在金融交易系统中,C 的性能优势确保了极低的延迟和高吞吐量;3)在嵌入式系统中,C 的低级内存管理和高效执行能力使得它在资源有限的环境中非常受欢迎。

C XML框架的选择应基于项目需求。1)TinyXML适合资源受限环境,2)pugixml适用于高性能需求,3)Xerces-C 支持复杂的XMLSchema验证,选择时需考虑性能、易用性和许可证。

C#适合需要开发效率和类型安全的项目,而C 适合需要高性能和硬件控制的项目。 1)C#提供垃圾回收和LINQ,适用于企业应用和Windows开发。 2)C 以高性能和底层控制着称,广泛用于游戏和系统编程。

C 代码优化可以通过以下策略实现:1.手动管理内存以优化使用;2.编写符合编译器优化规则的代码;3.选择合适的算法和数据结构;4.使用内联函数减少调用开销;5.应用模板元编程在编译时优化;6.避免不必要的拷贝,使用移动语义和引用参数;7.正确使用const帮助编译器优化;8.选择合适的数据结构,如std::vector。

C 中的volatile关键字用于告知编译器变量值可能在代码控制之外被改变,因此不能对其进行优化。1)它常用于读取可能被硬件或中断服务程序修改的变量,如传感器状态。2)volatile不能保证多线程安全,应使用互斥锁或原子操作。3)使用volatile可能导致性能slight下降,但确保程序正确性。

在C 中测量线程性能可以使用标准库中的计时工具、性能分析工具和自定义计时器。1.使用库测量执行时间。2.使用gprof进行性能分析,步骤包括编译时添加-pg选项、运行程序生成gmon.out文件、生成性能报告。3.使用Valgrind的Callgrind模块进行更详细的分析,步骤包括运行程序生成callgrind.out文件、使用kcachegrind查看结果。4.自定义计时器可灵活测量特定代码段的执行时间。这些方法帮助全面了解线程性能,并优化代码。


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