有没有一种安全的方法来可靠地确定整数类型是否T可以存储浮点整数值f（ so f == floor(f)）而不会发生任何溢出？
请记住，不能保证浮点类型F与 IEC 559 (IEEE 754) 兼容，并且有符号整数溢出是C++ 中的未定义行为。我对根据当前 C++（编写时为 C++17）标准正确并避免未定义行为的解决方案感兴趣。
以下幼稚的方法不可靠，因为由于浮点舍入，不能保证类型F可以表示std::numeric_limits<I>::max()。
#include <cmath>
#include <limits>
#include <type_traits>
template <typename I, typename F>
bool is_safe_conversion(F x)
{
static_assert(std::is_floating_point_v<F>);
static_assert(std::is_integral_v<I>);
// 'fmax' may have a different value than expected
static constexpr F fmax = static_cast<F>(std::numeric_limits<I>::max());
return std::abs(x) <= fmax; // this test may gives incorrect results
}
任何的想法？
new int[0]在C ++中是允许的，但是std::allocator<int>().allocate(0)定义明确？更笼统地说，所有分配器都必须接受0作为分配参数吗？
编辑：阅读我测试了Visual Studio的答案后std::allocator：allocate(0)给nullptr
deallocate(nullptr, anything) 是点头。
因此，使用nullptr是一个很好的建议，但是标准不要求deallocate(nullptr, 0)是nop，请参见是否允许使用C ++ allocator :: deallocate（NULL，1）？
c++ memory-management allocator dynamic-memory-allocation language-lawyer
在哪里可以找到计算整数欧几里得除法余数的实现或库0 <= r < |n|？
假设我有一个非常简单的代码,例如:
double array[SIZE_OF_ARRAY];
double sum = 0.0;
for (int i = 0; i < SIZE_OF_ARRAY; ++i)
{
sum += array[i];
}
我基本上想要使用SSE2进行相同的操作.我怎样才能做到这一点？
我正在研究一个kd-tree实现,我现在正在使用std :: nth_element来按照中位数对元素的向量进行分区.但是std :: nth_element占用树构造的90%的时间.有谁能建议更有效的替代方案？
提前致谢
我在网上搜索以找到合适的解决方案，但没有成功。因此，我希望你们中的一些人对此有所了解：是否有任何方法可以检测“ Intel Bit Manipulation Instruction Sets 2 ”（BMI2）的编译时间？我想根据其可用性做出一些有条件的事情。
有很多关于新C++转发引用的讨论.然而,有时在特定情况下,我仍然不清楚它们是否提供任何优势.
很明显,按值传递重态函子(就像随机数生成器)并不是一个好主意.所以让我们使用引用.好的,但......
...有没有使用任何好处转发引用像
template <class T, class Functor>
T func(T x, Functor &&f)
{
T y;
// do some computations involving f(x) and store it in y
return y;
}
而不是const引用
template <class T, class Functor>
T func(T x, const Functor &f)
{
T y;
// do some computations involving f(x) and store it in y
return y;
}
在没有转发functor对象的函数中？
问题的主要方面是绩效考虑.
虽然关于模板化数字文字的使用存在一个很好的问题,但它没有提到数字文字是负值时的情况.
应该首选哪种变体？为什么？
一个
template <typename T>
T expr(T x)
{
constexpr T scale = T(-9.0);
return x * scale;
}
乙
template <typename T>
T expr(T x)
{
constexpr T scale = -T(9.0);
return x * scale;
}
我明白了_mm_shuffle_ps工作.例如,在下面.
__m128 r = _mm_shuffle_ps(x,y, _MM_SHUFFLE(2,0,2,0));
r将有内容x[0],x[2],y[0],y[2].
但是我看到它_MM_SHUFFLE也需要4个参数_mm256_shuffle_ps,而矢量每个都有8个元素.所以,逻辑上_MM_SHUFFLE应该采取8个参数.有人可以解释这是如何工作的吗？
我正在编写一个需要快速整数随机数生成的游戏人工智能。该游戏适用于Mac OS，因此有两种选择rand()（纯C）和arc4random()（BSD）。我没有发现这两个函数在速度上有任何比较，所以我写了一个小程序来测试：
long i;
// Record timestamp here.
srand((unsigned int)time(NULL));
for (i = 0; i < 999999999; ++i) {
rand();
}
// Record timestamp here.
for (i = 0; i < 999999999; ++i) {
arc4random();
}
// Record timestamp here and print all three.
我测试了好几次。结果相当稳定：srand()999999999次迭代rand()大约需要6秒，而arc4random()需要更长的时间（大约30秒）。
有什么原因arc4random()需要更长的时间吗？或者我的测试有什么缺陷。谢谢你！