【zz】函数对象

简介:

尽管函数指针被广泛用于实现函数回调,但C++还提供了一个重要的实现回调函数的方法,那就是函数对象。函数对象(也称“算符”)是重载了“()”操作符的普通类对象。因此从语法上讲,函数对象与普通的函数行为类似。


用函数对象代替函数指针有几个优点,首先,因为对象可以在内部修改而不用改动外部接口,因此设计更灵活,更富有弹性。函数对象也具备有存储先前调用结果的数据成员。在使用普通函数时需要将先前调用的结果存储在全程或者本地静态变量中,但是全程或者本地静态变量有某些我们不愿意看到的缺陷。

其次,在函数对象中编译器能实现内联调用,从而更进一步增强了性能。这在函数指针中几乎是不可能实现的。


下面举例说明如何定义和使用函数对象。首先,声明一个普通的类并重载“()”操作符:


class Negate

{

public:

int operator() (int n) { return -n;}

};


重载操作语句中,记住第一个圆括弧总是空的,因为它代表重载的操作符名;第二个圆括弧是参数列表。一般在重载操作符时,参数数量是固定的,而重载“()”操作符时有所不同,它可以有任意多个参数。


因为在Negate中内建的操作是一元的(只有一个操作数),重载的“()”操作符也只有一个参数。返回类型与参数类型相同-本例中为int。函数返回与参数符号相反的整数。


使用函数对象


我们现在定义一个叫Callback()的函数来测试函数对象。Callback()有两个参数:一个为int一个是对类Negate的引用。Callback()将函数对象neg作为一个普通的函数名:


#include

using std::cout;


void Callback(int n, Negate & neg)

{

int val = neg(n); //调用重载的操作符“()”

cout << val;

}


不要的代码中,注意neg是对象,而不是函数。编译器将语句


int val = neg(n);


转化为


int val = neg.operator()(n);


通常,函数对象不定义构造函数和析构函数。因此,在创建和销毁过程中就不会发生任何问题。前面曾提到过,编译器能内联重载的操作符代码,所以就避免了与函数调用相关的运行时问题。


为了完成上面个例子,我们用主函数main()实现Callback()的参数传递:


int main()

{

Callback(5, Negate() ); //输出 -5

}


本例传递整数5和一个临时Negate对象到Callback(),然后程序输出-5。


模板函数对象


从上面的例子中可以看出,其数据类型被限制在int,而通用性是函数对象的优势之一,如何创建具有通用性的函数对象呢?方法是使用模板,也就是将重载的操作符“()”定义为类成员模板,以便函数对象适用于任何数据类型:如double,_int64或char:


class GenericNegate

{

public:

template T operator() (T t) const {return -t;}

};


int main()

{

GenericNegate negate;

cout<< negate(5.3333); // double

cout<< negate(10000000000i64); // __int64

}


如果用普通的回调函数实现上述的灵活性是相当困难的。


标准库中函数对象


C++标准库定义了几个有用的函数对象,它们可以被放到STL算法中。例如,sort()算法以判断对象(predicate object)作为其第三个参数。判断对象是一个返回Boolean型结果的模板化的函数对象。可以向sort()传递greater<>或者less<>来强行实现排序的升序或降序:


#include // for greater<> and less<>

#include //for sort()

#include

using namespace std;


int main()

{

vector vi;

//..填充向量

sort(vi.begin(), vi.end(), greater() );//降序( descending )

sort(vi.begin(), vi.end(), less() ); //升序 ( ascending )

}

目录
相关文章
|
监控 负载均衡 算法
构建高效微服务架构的五大核心组件
【4月更文挑战第6天】随着现代业务需求的多样化和复杂性增加,传统的单体应用已无法满足快速迭代与灵活部署的需求。微服务架构应运而生,以其高度模块化、独立部署和可伸缩性成为企业转型的关键。本文聚焦于构建高效微服务架构的核心组件,从服务发现、配置管理、负载均衡、容错处理到服务监控五个方面进行深入剖析,旨在提供一套全面的技术指南以支持后端开发的最佳实践。
|
Linux Anolis 异构计算
关于远程直接内存访问技术 RDMA 的高性能架构设计介绍
本文介绍 RDMA 技术的基本原理及交流在工程上的设计思路。
|
编解码 监控 API
直播源怎么调用api接口
调用直播源的API接口涉及开通服务、添加域名、获取API密钥、调用API接口、生成推流和拉流地址、配置直播源、开始直播、监控管理及停止直播等步骤。不同云服务平台的具体操作略有差异,但整体流程简单易懂。
|
人工智能 安全 Cloud Native
|
8月前
|
存储 自然语言处理 前端开发
2025年大模型发展脉络:深入分析与技术细节
本文深入剖析2025年大模型发展脉络,涵盖裸模型与手工指令工程、向量检索、文本处理与知识图谱构建、自动化提示生成、ReAct多步推理及AI Agent崛起六大模块。从技术细节到未来趋势,结合最新进展探讨核心算法、工具栈与挑战,强调模块化、自动化、多模态等关键方向,同时指出计算资源、数据质量和安全伦理等问题。适合关注大模型前沿动态的技术从业者与研究者。
2809 9
|
存储
【Stata】stata学习入门
【Stata】stata学习入门
441 0
|
缓存 边缘计算 网络协议
CDN 分发系统的架构
【8月更文挑战第8天】
|
10月前
|
数据采集 编解码 缓存
通义万相Wan2.1视频模型开源!视频生成模型新标杆,支持中文字效+高质量视频生成
2025年1月,阿里通义万相Wan2.1模型登顶Vbench榜首第一,超越Sora、HunyuanVideo、Minimax、Luma、Gen3、Pika等国内外视频生成模型。而在今天,万相Wan2.1视频生成大模型正式开源!
5367 8
|
12月前
|
监控 数据可视化 关系型数据库
Dify: 一款宝藏大模型开发平台: 部署及基础使用
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使非技术人员也能参与 AI 应用的定义和数据运营。计算巢提供了 Dify 的快速部署解决方案,包括单机版和高可用版,支持通过 Docker Compose 和阿里云 ACK 部署,适用于开发测试和生产环境。用户可以通过配置 API、WebApp 脚手架等轻松集成 Dify 到业务中,极大简化了大语言模型应用的开发流程。
6489 22
Dify: 一款宝藏大模型开发平台:  部署及基础使用
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
云上一键部署 DeepSeek-V3 模型,阿里云 PAI-Model Gallery 最佳实践
本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型,通过这一过程,用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理,从而加速 AI 应用的开发和部署。