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网站开发报告多少页合适,做服装网站要那些照片,wordpress search.php,应用市场华为各位学员#xff0c;大家好#xff01;欢迎来到今天的讲座。我们将深入探讨 C20 std::ranges 库的强大功能#xff0c;特别是其如何利用管道符结合延迟求值#xff08;Lazy Evaluation#xff09;来高效处理无限序列。这不仅仅是一项技术革新#xff0c;更是现代 C 编程范…各位学员大家好欢迎来到今天的讲座。我们将深入探讨 C20std::ranges库的强大功能特别是其如何利用管道符结合延迟求值Lazy Evaluation来高效处理无限序列。这不仅仅是一项技术革新更是现代 C 编程范式的一次飞跃它让我们能够以更加声明式、函数式的方式思考和操作数据流同时保持甚至超越传统循环的性能。开场白C20std::ranges与现代编程范式在 C 的漫长演进中我们始终在追求更高层次的抽象以编写更清晰、更安全、更高效的代码。长期以来我们处理序列数据的主要方式是基于迭代器和循环。例如遍历一个容器筛选出符合条件的元素再对它们进行转换通常会涉及多个for循环、临时变量甚至可能导致迭代器失效或边界条件的错误。#include vector #include algorithm #include iostream #include numeric // for std::iota // 传统方式筛选偶数平方然后求和 void traditional_approach() { std::vectorint numbers(10); std::iota(numbers.begin(), numbers.end(), 1); // numbers: {1, 2, ..., 10} std::vectorint even_numbers; for (int n : numbers) { if (n % 2 0) { even_numbers.push_back(n); } } std::vectorint squared_even_numbers; for (int n : even_numbers) { squared_even_numbers.push_back(n * n); } long long sum 0; for (int n : squared_even_numbers) { sum n; } std::cout Traditional sum: sum std::endl; }这种方法虽然直观但在代码量、可读性以及中间状态的管理上存在挑战。当操作链变长时代码会迅速膨胀且容易引入错误。函数式编程语言如 Haskell、Python 等早已提供了更优雅的序列处理方式。C20 的std::ranges正是吸收了这些思想旨在将这种声明式的、管道化的数据处理能力引入 C。std::ranges的核心优势在于更强的可读性通过管道符|串联一系列操作数据流向一目了然。更少的代码量避免了显式的循环和中间容器代码更简洁。更高的安全性视图View是非拥有性的不修改原始数据且无需手动管理迭代器。零开销抽象得益于延迟求值和编译器优化性能可媲美甚至超越手写循环。接下来我们将深入探索std::ranges的基石特别是延迟求值这一核心机制以及它如何让我们能够处理那些在传统编程模型中难以想象的“无限序列”。第一章理解std::ranges的基石std::ranges库的强大功能建立在几个核心概念之上Range、View 和 View Adaptor。理解它们是掌握管道符和延迟求值的关键。1.1 Range 的核心概念在 C20 中std::ranges::range是一个概念Concept。它定义了任何可以被迭代的类型所应满足的最小接口。简单来说一个类型只要能提供begin()和end()迭代器就符合range概念。这包括了std::vector,std::list,std::array等标准容器以及字符串字面量、std::string等。std::ranges::range概念要求std::ranges::begin(R)和std::ranges::end(R)必须是有效的表达式。std::ranges::begin(R)必须返回一个迭代器。std::ranges::end(R)必须返回一个哨兵Sentinel或迭代器。这里的std::ranges::begin和std::ranges::end是 ADL (Argument-Dependent Lookup) 友好的自由函数它们会优先查找命名空间内的begin/end成员函数或自由函数。1.2 View轻量级的序列抽象std::ranges::view是std::ranges库的核心抽象之一。它也是一个概念继承自std::ranges::range并增加了额外的要求std::ranges::view概念要求它必须是std::ranges::range。它必须是“廉价可拷贝的”std::copy_constructible且拷贝操作的复杂度是常数时间。它必须是“轻量级的”通常不拥有底层数据而是以引用或指针的形式持有。视图的关键特性是非拥有性Non-owning视图本身不存储元素。它只是提供一种“看待”底层数据的方式或者一种生成元素的规则。这意味着视图的生命周期通常比其所引用的数据短或者与数据的生命周期无关对于生成式视图。延迟求值Lazy Evaluation这是我们今天讲座的重点。视图不会立即生成所有元素而是在需要时才通过迭代器按需生成。廉价拷贝由于视图不拥有数据且通常很小拷贝一个视图的开销非常低。这使得视图可以安全地作为函数参数传递或从函数返回。例如std::views::filter创建的视图并不复制原始序列中所有满足条件的元素它只是提供一个迭代器这个迭代器在遍历时才检查元素是否满足条件。1.3 View Adaptor管道符的魔力View Adaptor 是一系列函数对象它们接受一个range通常是一个view作为输入并返回一个新的view。这些 Adaptor 通过管道符|连接起来形成一个数据处理的流水线。管道符|的语法糖range | adaptor1 | adaptor2 | ...这实际上等价于adaptor2(adaptor1(range))例如numbers | std::views::filter(is_even)意味着将numbers传递给std::views::filter函数对象它会返回一个新的视图这个视图只包含numbers中的偶数。常见 View Adaptor 概览View Adaptor描述示例std::views::filter根据谓词Predicate筛选元素。numbers | std::views::filter([](int n){ return n % 2 0; })std::views::transform将函数应用于每个元素生成一个新的序列。numbers | std::views::transform([](int n){ return n * n; })std::views::take从序列开头获取指定数量的元素。numbers | std::views::take(5)std::views::drop从序列开头跳过指定数量的元素。numbers | std::views::drop(3)std::views::take_while从序列开头获取元素直到谓词返回false。numbers | std::views::take_while([](int n){ return n 7; })std::views::drop_while从序列开头跳过元素直到谓词返回false。numbers | std::views::drop_while([](int n){ return n 5; })std::views::iota生成一个整数序列可以是有限的或无限的。std::views::iota(1, 10)(1到9),std::views::iota(0)(无限从0开始)std::views::repeat生成一个重复给定值的序列可以是有限的或无限的。std::views::repeat(42) | std::views::take(3)(42, 42, 42)std::views::reverse反转序列的视图。numbers | std::views::reversestd::views::join将一个由范围组成的范围扁平化为一个单一的范围。std::vectorstd::vectorint vv {{1,2},{3,4}}; vv | std::views::joinstd::views::split(C23)根据分隔符将范围分割成子范围。std::string s a-b-c; s | std::views::split(-)std::views::zip(C23)将多个范围的对应元素组合成元组。std::views::zip(v1, v2)现在我们可以用std::ranges重写之前的示例#include vector #include iostream #include numeric #include ranges // 包含大部分ranges视图和算法 // 使用 std::ranges 方式筛选偶数平方然后求和 void ranges_approach() { std::vectorint numbers(10); std::iota(numbers.begin(), numbers.end(), 1); // numbers: {1, 2, ..., 10} long long sum std::ranges::fold_left( numbers | std::views::filter([](int n){ return n % 2 0; }) | std::views::transform([](int n){ return n * n; }), 0LL, std::plus() ); std::cout Ranges sum: sum std::endl; } int main() { traditional_approach(); ranges_approach(); return 0; }可以看到ranges_approach的代码更加简洁数据流向清晰且没有产生任何中间std::vector。这就是std::ranges的魅力。第二章延迟求值Lazy Evaluation—— 性能与抽象的融合延迟求值是std::ranges能够高效处理序列特别是无限序列的秘密武器。2.1 什么是延迟求值延迟求值又称惰性求值是一种计算机编程策略它将表达式的求值推迟到其值真正需要时才进行。换句话说如果一个操作的结果在程序中没有被使用那么这个操作就不会被执行。为什么它对处理大型或无限数据流至关重要资源效率对于大型数据集如果一次性生成所有中间结果可能会耗尽内存。延迟求值避免了不必要的内存分配和拷贝。性能优化只计算所需的部分可以节省计算资源。例如从一个无限序列中只取前 N 个元素无需计算整个无限序列。无限序列处理这是延迟求值最引人注目的应用之一。如果一个序列是无限的我们不可能在内存中完全存储它。延迟求值允许我们定义一个无限序列的生成规则然后按需从中提取有限的部分。2.2std::ranges如何实现延迟求值std::ranges通过其视图View机制和迭代器模型完美地实现了延迟求值。视图的非拥有性特性如前所述视图不拥有底层数据。当您通过管道符连接多个视图 Adaptor 时您并没有创建新的数据容器而是创建了一个新的、更复杂的视图对象。这个视图对象内部维护着对前一个视图的引用以及它自己的逻辑。迭代器模型按需生成元素当您最终迭代一个std::ranges视图时例如通过for (auto x : my_view)循环或std::ranges::for_each算法视图的迭代器才真正开始工作。每次迭代器递增 (it) 或解引用 (*it) 时它会向上游的视图请求下一个元素。这个请求会沿着管道符逆流而上直到遇到原始数据源或一个生成元素的视图如std::views::iota。原始数据源或生成式视图提供一个元素然后这个元素会沿着管道符顺流而下依次经过transform、filter等操作最终到达当前的迭代器被解引用并使用。管道符的链式调用与中间状态当您写source | views::filter(pred) | views::transform(func)时views::filter(pred)返回一个filter_view它内部包含了对source的引用和一个谓词pred。views::transform(func)返回一个transform_view它内部包含了对filter_view的引用和一个函数func。当您开始遍历transform_view时transform_view的迭代器会向它内部的filter_view迭代器请求下一个元素。filter_view的迭代器会向它内部的source迭代器请求下一个元素。source迭代器提供一个原始元素x。filter_view迭代器检查pred(x)。如果为false它会再次向source请求下一个元素直到找到一个pred(x)为true的元素y。filter_view将y返回给transform_view的迭代器。transform_view迭代器将func(y)的结果返回给外部调用者。这个过程就像一个生产线每个工人Adaptor只在收到上一个工人的半成品时才开始工作完成后立即传递给下一个工人而不会堆积大量中间产品。只有最终的产品您需要的值才会被实际生产出来。第三章驾驭无限序列——std::views::iota与其伙伴延迟求值使得处理无限序列成为可能。std::views::iota是std::ranges中生成无限序列的基石。3.1 无限序列概念与挑战在数学中无限序列是拥有无限多个项的序列。在编程中我们无法在内存中存储一个真正的无限序列。然而我们可以定义一个规则使得这个序列的任何一项都可以被计算出来。当我们需要这些项时就按需生成它们。传统容器如std::vector无法存储无限序列因为它们需要预先分配内存。即使是std::list或std::forward_list这种链表结构也需要为每个元素分配内存无限序列最终会耗尽所有可用内存。std::ranges结合延迟求值提供了一种优雅的解决方案。我们定义一个无限序列的“生成器”视图然后通过take或take_while等 Adaptor 从中“截取”有限的部分来使用。3.2std::views::iota生成整数序列的利器std::views::iota是一个非常强大的视图 Adaptor用于生成一个递增的整数序列。基本用法生成无限序列std::views::iota(start)从start开始生成一个无限递增的整数序列。#include iostream #include ranges #include vector int main() { namespace views std::views; // 生成从0开始的无限整数序列 auto infinite_numbers views::iota(0); // 从无限序列中取出前5个元素并打印 for (int n : infinite_numbers | views::take(5)) { std::cout n ; // 输出: 0 1 2 3 4 } std::cout std::endl; // 从100开始取出前3个元素 for (int n : views::iota(100) | views::take(3)) { std::cout n ; // 输出: 100 101 102 } std::cout std::endl; }注意infinite_numbers并没有真的存储无限个数字。它只是一个iota_view对象知道如何从 0 开始生成下一个整数。只有当views::take(5)限制了序列长度并且for循环实际遍历时数字才会被一个接一个地生成。生成有限序列std::views::iota(start, end)从start开始生成到end-1结束的整数序列。#include iostream #include ranges #include vector int main() { namespace views std::views; // 生成从1到5不包含5的整数序列 for (int n : views::iota(1, 5)) { std::cout n ; // 输出: 1 2 3 4 } std::cout std::endl; // 同样适用于其他类型例如字符 for (char c : views::iota(a, e)) { std::cout c ; // 输出: a b c d } std::cout std::endl; }3.3std::views::repeat重复元素的无限序列std::views::repeat用于生成一个重复给定值的序列。基本用法生成无限重复序列std::views::repeat(value)生成一个无限重复value的序列。#include iostream #include ranges int main() { namespace views std::views; // 生成无限个 X auto infinite_X views::repeat(X); // 从中取出前7个并打印 for (char c : infinite_X | views::take(7)) { std::cout c ; // 输出: X X X X X X X } std::cout std::endl; }3.4 结合iota与其他 Adaptorstd::views::iota的真正威力在于它与其他 View Adaptor 的结合。我们可以用它作为基础构建各种复杂的、甚至无限的序列。iota | views::filter(...)筛选元素从无限序列中筛选出满足特定条件的元素。#include iostream #include ranges int main() { namespace views std::views; // 生成从0开始的无限偶数序列 auto even_numbers views::iota(0) | views::filter([](int n){ return n % 2 0; }); // 取出前10个偶数 for (int n : even_numbers | views::take(10)) { std::cout n ; // 输出: 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 } std::cout std::endl; }iota | views::transform(...)转换元素将无限序列中的每个元素转换成另一个值生成一个新类型的无限序列。#include iostream #include ranges int main() { namespace views std::views; // 生成从1开始的无限平方数序列 auto squares views::iota(1) | views::transform([](long long n){ return n * n; }); // 取出前7个平方数 for (long long n : squares | views::take(7)) { std::cout n ; // 输出: 1 4 9 16 25 36 49 } std::cout std::endl; }iota | views::take(...)从无限中截取有限这是最常用的模式它将一个无限序列截断成一个有限序列。// 已经在前面的例子中大量使用这里不再赘述。 // 它的作用是提供一个有限的“窗口”来观察无限序列。iota | views::take_while(...)条件截取从序列开头获取元素直到某个条件不再满足。这对于处理“逻辑上有限”但实际实现为无限序列的场景非常有用。#include iostream #include ranges #include cmath // For std::sqrt int main() { namespace views std::views; // 生成小于1000的所有平方数 // 从1开始的无限整数序列转换为平方数然后取小于1000的 auto small_squares views::iota(1) | views::transform([](int n){ return n * n; }) | views::take_while([](int n){ return n 1000; }); for (int n : small_squares) { std::cout n ; } std::cout std::endl; // 输出: 1 4 9 ... 961 }在这个例子中views::iota(1)创建了一个无限序列views::transform将其转换为无限的平方数序列。views::take_while则根据条件动态地决定何时停止生成元素而无需提前知道序列的长度。第四章实战演练——构建无限序列处理器现在我们通过几个更具体的例子来展示std::ranges如何处理无限序列。4.1 示例一无限偶数序列这个我们已经在上面展示过但我们可以再深入一点展示如何将其应用于实际场景。需求获取从 100 开始的前 50 个偶数并将它们累加。#include iostream #include ranges #include numeric // For std::accumulate (or std::ranges::fold_left in C23) int main() { namespace views std::views; // 传统循环方式 long long sum_traditional 0; int count 0; for (int i 100; ; i) { // 无限循环 if (i % 2 0) { sum_traditional i; count; if (count 50) { break; } } } std::cout Traditional sum of first 50 even numbers from 100: sum_traditional std::endl; // std::ranges 方式 auto even_numbers_from_100 views::iota(100) | views::filter([](int n){ return n % 2 0; }) | views::take(50); // C20 可以使用 std::accumulate long long sum_ranges std::accumulate(even_numbers_from_100.begin(), even_numbers_from_100.end(), 0LL); // C23 可以使用 std::ranges::fold_left // long long sum_ranges std::ranges::fold_left(even_numbers_from_100, 0LL, std::plus()); std::cout Ranges sum of first 50 even numbers from 100: sum_ranges std::endl; return 0; }对比两种方法std::ranges版本通过组合iota、filter和take以一种声明式的方式描述了“我想要什么”而不是“我如何去做”。代码意图更清晰也更不容易出错。4.2 示例二无限斐波那契数列概念性探讨与有限实现斐波那契数列Fibonacci Sequence是一个经典的无限序列其定义是F(0)0, F(1)1, F(n) F(n-1) F(n-2)。生成斐波那契数列具有状态依赖性即每个新项都依赖于前两项。这使得它不能直接通过std::views::iota | views::transform来实现因为transform的 lambda 默认是无状态的它只接受当前元素作为输入。要生成一个真正无限的、有状态的序列通常需要自定义一个view或者使用一个能捕获并更新状态的外部生成器。C20 的std::views::iota是一个无状态的生成器它只生成递增的索引。然而我们可以利用iota生成索引然后通过一个捕获状态的 lambda来生成有限长度的斐波那契数列。这虽然不是一个纯粹的无限序列视图但展示了如何结合iota和transform处理有状态计算。#include iostream #include ranges #include vector int main() { namespace views std::views; // 生成前10个斐波那契数 (注意这是一个有限序列的实现) std::cout First 10 Fibonacci numbers (finite sequence): ; { long long a 0; // F(0) long long b 1; // F(1) // views::iota(0) 产生索引 0, 1, 2, ... // transform lambda 捕获并修改 a 和 b 来计算斐波那契数 for (long long fib_val : views::iota(0) | views::take(10) | views::transform([](int i) { if (i 0) return 0LL; if (i 1) return 1LL; long long next_fib a b; a b; b next_fib; return next_fib; })) { std::cout fib_val ; } std::cout std::endl; // 输出: 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 } // 讨论如何实现真正的无限斐波那契视图 std::cout nDiscussion: How to implement a truly infinite Fibonacci view? std::endl; std::cout For a truly infinite Fibonacci sequence, a custom view would be ideal. std::endl; std::cout This custom view would hold the current two Fibonacci numbers (state) internally. std::endl; std::cout Its iterators operator would advance the state, and operator* would return the current value. std::endl; std::cout Alternatively, C23s std::views::zip could combine two shifted sequences. std::endl; std::cout Example (conceptual, not runnable without C23 zip and proper setup): std::endl; std::cout // auto fib_gen views::generate([]() { ... return next_fib; }); // A conceptual generator std::endl; std::cout // auto fib_seq views::iota(0) | views::transform(get_nth_fib_by_index); // If closed-form exists std::endl; std::cout // For C20, the stateful lambda with views::take is the most straightforward for finite sequences. std::endl; return 0; }对斐波那契数列的总结std::views::iota本身是无状态的生成的是索引。std::views::transform的 lambda 可以捕获外部状态来生成有状态的序列但这通常意味着该 lambda 是有副作用的修改了捕获的变量并且通常用于有限序列因为无限地修改外部状态可能会带来复杂性。要实现一个“纯粹的”无限斐波那契视图即一个fib_view它需要内部维护其状态前两个斐波那契数并在每次迭代时更新和返回下一个值。这需要实现自定义的range和view。C23 引入的std::views::zip等工具为处理这类问题提供了更强大的表达能力例如可以将一个序列与其自身的一个偏移版本zip起来进行计算。4.3 示例三无限质数序列生成质数序列是一个经典的计算问题。我们可以利用std::views::iota和std::views::filter来构建一个无限质数序列的视图。这里我们使用一个简单的试除法来判断质数虽然效率不高但足以展示std::ranges的能力。质数判断函数#include iostream #include ranges #include vector #include cmath // For std::sqrt // 判断一个数是否是质数 (简单的试除法) bool is_prime(int n) { if (n 1) return false; if (n 3) return true; // 2, 3 是质数 if (n % 2 0 || n % 3 0) return false; // 排除2和3的倍数 // 只需要检查到 sqrt(n) for (int i 5; i * i n; i i 6) { if (n % i 0 || n % (i 2) 0) { return false; } } return true; } int main() { namespace views std::views; // 生成从1开始的无限整数序列然后筛选出质数 auto infinite_primes views::iota(1) | views::filter(is_prime); std::cout First 10 prime numbers: ; for (int p : infinite_primes | views::take(10)) { std::cout p ; // 输出: 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 } std::cout std::endl; std::cout Prime numbers between 100 and 120: ; for (int p : views::iota(100) | views::filter(is_prime) | views::take_while([](int n){ return n 120; })) { std::cout p ; // 输出: 101 103 107 109 113 } std::cout std::endl; return 0; }在这个例子中infinite_primes视图是一个非常高效的抽象。它并没有预先计算或存储任何质数。当views::take(10)请求元素时filter视图会从iota视图中不断拉取整数并调用is_prime函数进行检查。只有当找到一个质数时它才会被“传递”给take视图最终到达for循环。这种按需计算的模式正是延迟求值在处理无限序列时的强大之处。第五章深入机制——延迟求值与性能std::ranges的延迟求值不仅仅是为了编程的便利性更是为了实现“零开销抽象”和卓越的性能。5.1 View 的内部工作原理当我们通过管道符连接多个视图 Adaptor 时我们实际上是在构建一个由嵌套的视图对象组成的链。每个视图对象都包含其前一个视图的引用或副本以及其自身的特定逻辑。std::ranges::iterator_t和std::ranges::sentinel_t每个视图都必须提供其自身的迭代器和哨兵类型。这些迭代器和哨兵类型是视图的“接口”它们知道如何与前一个视图的迭代器交互。迭代器链的构建source | views::filter(pred) | views::transform(func)这个链在编译时会创建一个复合视图类型。这个复合视图的begin()函数会返回一个复合迭代器。这个复合迭代器包含了transform_view的迭代器transform_view的迭代器又包含了filter_view的迭代器以此类推直到原始source的迭代器。按需拉取Pull Model当您对最外层的复合迭代器执行operator操作时这个操作会沿着迭代器链向下调用前一个视图迭代器的operator。当operator*被调用时它也会沿着链向下调用获取原始值然后沿着链向上经过所有 Adaptor 的逻辑进行转换或筛选最终返回结果。这是一个“拉取”Pull模型消费者for循环主动向生成器视图链拉取数据。这种机制确保了只有当数据真正需要被使用时相关的计算才会被执行。5.2 零开销抽象 (Zero-Cost Abstraction)“零开销抽象”是 C 设计哲学中的一个核心概念意味着您为使用高级抽象所支付的运行时成本不会高于您手工编写优化过的低级代码所产生的成本。std::ranges达到了这个目标编译器优化现代 C 编译器如 Clang, GCC在处理std::ranges代码时非常智能。它们能够将视图链中的函数调用例如filter的谓词、transform的函数进行内联。融合Fusion在许多情况下编译器甚至可以将多个视图操作“融合”成一个紧密的循环。例如source | views::filter(...) | views::transform(...)可能会被编译器优化成一个单一的for循环其中包含了筛选和转换的逻辑就像您手动编写的那样完全消除了中间视图对象的运行时开销和额外的函数调用开销。与传统循环的性能对比在大多数情况下std::ranges的性能与精心手写的循环相当。在某些复杂场景下由于其优化的迭代器实现和编译器融合能力甚至可能表现出更好的局部性或更少的缓存未命中。例如在之前的ranges_approach示例中numbers | std::views::filter(...) | std::views::transform(...) | std::ranges::fold_left(...)编译器很可能将其优化为一个单一的循环long long sum 0; for (int n : numbers) { if (n % 2 0) { sum (long long)n * n; } }这正是我们手写循环所能达到的最高效率。5.3 内存管理与资源效率视图不拥有数据视图仅仅是对底层数据的一种“看法”或“算法”。它们不会复制原始数据也不会为中间结果分配额外的内存。这对于处理大型数据集或内存受限的环境至关重要。处理大型数据集的优势当处理 GB 甚至 TB 级别的数据时传统方法可能会因内存限制而失败。std::ranges的延迟求值和非拥有性特性意味着它只需要在任何给定时间点处理少量数据通常只有一个或几个元素从而极大地降低了内存压力。即使是无限序列也仅仅是定义了一个生成规则而不是在内存中实例化它们。第六章超越基础——自定义视图与未来展望std::ranges库为我们提供了丰富的内置视图 Adaptor但其设计也允许我们创建自己的自定义视图以满足特定或复杂的需求。6.1 编写自定义视图简要介绍自定义视图通常涉及实现一个满足std::ranges::view概念的类型。这通常意味着定义一个视图类。在该视图类中定义一个嵌套的迭代器类型和一个哨兵类型。视图类需要实现begin()和end()成员函数返回其迭代器和哨兵。迭代器需要实现operator*、operator、operator等标准迭代器操作。视图类本身通常需要满足std::copy_constructible和std::default_initializable如果需要。std::ranges::view_interface是一个便利的基类模板可以帮助我们自动实现一些常见的视图成员函数如empty(),front(),back(),size()等从而简化自定义视图的编写。例如如果您需要一个生成斐波那契数列的无限视图您可以创建一个fibonacci_view类它内部维护a和b两个状态其迭代器的operator会更新a和boperator*返回当前的a。编写自定义视图需要对 C 迭代器概念和std::ranges概念有深入理解通常用于库作者或特定领域的专家。6.2 C23 及更高版本的新特性 (简要)C20std::ranges已经非常强大而 C23 及更高版本将继续扩展其能力引入更多实用和高级的视图 Adaptorstd::views::zip将多个范围的对应元素组合成一个std::tuple序列。这对于同时处理多个相关序列非常有用。std::views::slide生成一个“滑动窗口”视图每次向前滑动一个元素窗口内包含固定数量的相邻元素。std::views::chunk将一个范围分割成固定大小的子范围。std::views::join_with在连接子范围时插入一个分隔符。std::views::pairwise将范围中的相邻元素组合成对。std::views::adjacent将范围中的相邻 N 个元素组合成元组。这些新特性将进一步增强std::ranges处理复杂序列和数据流的能力使得我们能够以更简洁、更高效的方式表达各种算法。例如std::views::zip可能会在将来提供一种更优雅的方式来实现斐波那契数列或其他递归定义的序列通过组合其自身的偏移版本。std::ranges的力量与未来C20std::ranges管道符及其背后的延迟求值机制为现代 C 编程带来了革命性的变化。它不仅提供了一种简洁、安全、高效地处理数据序列的方式更重要的是它改变了我们思考和设计算法的范式。通过将操作序列化、声明化我们能够编写出更易读、更易维护、更不容易出错的代码。对于处理无限序列std::ranges的延迟求值是不可或缺的工具。它允许我们定义无限的数学序列并在需要时按需从中提取有限的部分而无需担心内存或性能问题。这使得 C 在处理大数据流、响应式编程等领域具有了更强的竞争力。随着 C 标准的不断演进std::ranges及其生态系统将持续扩展和成熟。掌握std::ranges不仅仅是学习一个库更是拥抱现代 C 编程范式解锁未来 C 应用程序开发潜力的关键。