考虑以下程序:
#include <vector>
#include <iostream>
class A {
int x;
public:
A(int n) noexcept : x(n) { std::cout << "ctor with value\n"; }
A(const A& other) noexcept : x(other.x) { std::cout << "copy ctor\n"; }
A(A&& other) noexcept : x(other.x) { std::cout << "move ctor\n"; }
~A() { std::cout << "dtor\n"; } // (*)
};
int main()
{
std::vector<A> v;
v.emplace_back(123);
v.emplace_back(456);
}
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如果我运行该程序,我会得到(GodBolt):
ctor with value
ctor with value
move ctor
dtor
dtor
dtor
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……这符合我的预期。但是,如果在线(*)我将析构函数标记为可能抛出,那么我会 …
我想用BOOST FOREACH复制以下内容
std::vector<int>::const_iterator i1;
std::vector<int>::const_iterator i2;
for( i1 = v1.begin(), i2 = v2.begin();
i1 < v1.end() && i2 < v2.end();
++i1, ++i2 )
{
doSomething( *i1, *i2 );
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我在网上发现的每个来源都表示Cygwin的完整安装需要1 GB以上,但我的只有100 MB.我很确定我从镜像服务器上下载了所有东西,但是安装花了不到5分钟就完成了而不是几个小时,因为我预计它会安装千兆字节的软件.
Cygwin在2012〜2013年期间是否进行了大规模的清理,或者我在安装中做错了什么?
Clang有一个很好的页面描述了C++ 1z/C++ 17特性支持的项目状态(以及C++ 11和C++ 14,它是同一页面).
g ++有一个关于C++ 14特性的页面,但我找不到任何关于C++ 17/C++ 1z的内容.这是否正在进行,但只是没有出现在网络上?对于5.0版?
C ++ 20功能std::source_location用于捕获有关调用函数的上下文的信息。当我尝试将其与可变参数模板函数一起使用时,遇到一个问题:我看不到放置source_location参数的地方。
以下操作无效,因为可变参数必须在末尾:
// doesn't work
template <typename... Args>
void debug(Args&&... args,
const std::source_location& loc = std::source_location::current());
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以下内容也不起作用,因为调用者将被介于两者之间的参数所困扰:
// doesn't work either, because ...
template <typename... Args>
void debug(const std::source_location& loc = std::source_location::current(),
Args&&... args);
// the caller will get confused
debug(42); // error: cannot convert 42 to std::source_location
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可以在可变参数模板中无缝使用的评论中告诉我std::source_location,但是我很难弄清楚该如何做。如何std::source_location与可变参数模板函数一起使用?
c++ default-arguments variadic-templates c++20 std-source-location
是否有可能写出一个类型特征,比如说is_callable<T>一个对象是否已operator()定义?如果调用运算符的参数事先已知,则很容易,但在一般情况下则不行.当且仅当至少有一个重载调用运算符被定义时,我希望特征返回true.
这个问题是相关的,并且有一个很好的答案,但它不适用于所有类型(仅限于 - 可int转换类型).此外,std::is_function工作,但只适用于正确的C++函数,而不是函子.我正在寻找更通用的解决方案.
我注意到CUDA应用程序在失败并退出之前往往有5-15秒的粗略最大运行时间.我意识到没有CUDA应用程序运行那么久是理想的,但假设它是使用CUDA的正确选择,并且由于每个线程的顺序工作量必须运行那么长,有没有办法延长这个时间或者绕过它?
假设我有班级
class A {
protected:
int x,y;
double z,w;
public:
void foo();
void bar();
void baz();
};
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在我的代码和其他代码中定义和使用.现在,我想写一些可以很好地在A上运行的库,但它实际上更通用,并且能够操作:
class B {
protected:
int y;
double z;
public:
void bar();
};
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我确实希望我的库是通用的,所以我定义了一个B类,这就是它的API.
我希望能够告诉编译器 - 不是在我不再控制的A的定义中,而是在其他地方,可能在B的定义中:
请注意,请尝试将其
B视为超类A.因此,特别是,将它放在内存中,这样如果我重新解释A*为aB*,我的代码期望B*s会起作用.并请然后实际接受A*的B*(和A&作为B&等等).
在C++中,我们可以通过另一种方式执行此操作,即如果B是我们无法控制的类,则可以执行"子类已知类"操作class A : public B { ... }; 我知道C++没有相反的机制 - "通过新的B类超类化已知的A类".我的问题是 - 这个机制最接近可实现的近似值是多少?
笔记:
class A.我只能修改B知道两者A和的代码的定义和代码 …我开始使用CUDA进行编程,在某些示例中,我找到了包含文件cuda.h,cuda_runtime.h并cuda_runtime_api.h包含在代码中.有人可以向我解释这些文件之间的区别吗?
在编写一些测试用例时,有些测试会检查NaN的结果.
我尝试使用std::isnan但断言错误:
Assertion `std::isnan(x)' failed.
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打印出值后x,结果显示它是负NaN(-nan),在我的情况下是完全可以接受的.
在尝试使用NaN != NaN和使用的事实之后assert(x == x),编译器给我一个'恩惠'并优化断言.
制作我自己的isNaN功能也正在优化.
如何检查NaN 和 -NaN的相等性?