C++11的简单介绍（下）

int main()
{
 vector v = { { "苹果", 2.1, 5 }, { "香蕉", 3, 4 }, { "橙子", 2.2, 
3 }, { "菠萝", 1.5, 4 } };
 sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2){
 return g1._price < g2._price; });
 sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2){
 return g1._price > g2._price; });
 sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2){
 return g1._evaluate < g2._evaluate; });
 sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2){
 return g1._evaluate > g2._evaluate; });
}
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int main()
{
    // 最简单的lambda表达式, 该lambda表达式没有任何意义
   []{}; 
    
    // 省略参数列表和返回值类型，返回值类型由编译器推导为int
    int a = 3, b = 4;
   [=]{return a + 3; }; 
    
    // 省略了返回值类型，无返回值类型
    auto fun1 = [&](int c){b = a + c; }; 
    fun1(10)
    cout<int{return b += a+ c; }; 
    cout<

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通过上述例子可以看出，lambda表达式实际上可以理解为无名函数，该函数无法直接调用，如果想要直接调用，可借助auto将其赋值给一个变量。其实lambda函数就和仿函数差不多，在编译器中它会被认为是一个仿函数对象！

2. 捕获列表说明
捕捉列表描述了上下文中哪些数据可以被lambda使用，以及使用的方式传值还是传引用。
[var]：表示值传递方式捕捉变量var
[=]：表示值传递方式捕获所有父作用域中的变量(包括this)
[&var]：表示引用传递捕捉变量var
[&]：表示引用传递捕捉所有父作用域中的变量(包括this)
[this]：表示值传递方式捕捉当前的this指针

注意：
a. 父作用域指包含lambda函数的语句块
b. 语法上捕捉列表可由多个捕捉项组成，并以逗号分割。
比如：[=, &a, &b]：以引用传递的方式捕捉变量a和b，值传递方式捕捉其他所有变量
[&，a, this]：值传递方式捕捉变量a和this，引用方式捕捉其他变量
c. 捕捉列表不允许变量重复传递，否则就会导致编译错误。
比如：[=, a]：=已经以值传递方式捕捉了所有变量，捕捉a重复
d. 在块作用域以外的lambda函数捕捉列表必须为空。
e. 在块作用域中的lambda函数仅能捕捉父作用域中局部变量，捕捉任何非此作用域或者非局部变量都会导致编译报错。
f. lambda表达式之间不能相互赋值，即使看起来类型相同

void (*PF)();
int main()
{
 auto f1 = []{cout << "hello world" << endl; };
 auto f2 = []{cout << "hello world" << endl; };
    // 此处先不解释原因，等lambda表达式底层实现原理看完后，大家就清楚了
 //f1 = f2;   // 编译失败--->提示找不到operator=()
    // 允许使用一个lambda表达式拷贝构造一个新的副本
 auto f3(f2);
 f3();
 // 可以将lambda表达式赋值给相同类型的函数指针
 PF = f2;
 PF();
 return 0;
}
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1.3函数对象与lambda表达式

函数对象，又称为仿函数，即可以想函数一样使用的对象，就是在类中重载了operator()运算符的类对象。

大家记住，空的仿函数的大小就是一个字节，空的lambda表达式也是，因为仿函数类没有成员变量，故大小为一个字节，我们在上面也提到了lambda表达式会被识别为仿函数对象！

例如：

class Rate
{
public:
	Rate(double rate) : _rate(rate)
	{}
	double operator()(double money, int year)
	{
		return money * _rate * year;
	}
private:
	double _rate;
};
class x
{
public:
	double operator()()
	{
		return 0;
	}
};
int main()
{
	// 函数对象
	double rate = 0.49;
	Rate r1(rate);
	r1(10000, 2);
	// lambda
	auto r2 = [=](double monty, int year)->double {return monty * rate * year;};
	r2(10000, 2);

	cout << sizeof(r1) << endl;
	cout << sizeof(r2) << endl;
	auto r3 = []{};
	x r4;
	cout << sizeof(r3) << endl;
	cout << sizeof(r4) << endl;
	return 0;
}

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从使用方式上来看，函数对象与lambda表达式完全一样。
函数对象将rate作为其成员变量，在定义对象时给出初始值即可，lambda表达式通过捕获列表可以直接将该变量捕获到。

实际在底层编译器对于lambda表达式的处理方式，完全就是按照函数对象的方式处理的，即：如果定义了一个lambda表达式，编译器会自动生成一个类，在该类中重载了operator()。

2.包装器

2.1 function包装器

function包装器 也叫作适配器。C++中的function本质是一个类模板，也是一个包装器。那么我们来看看，我们为什么需要function呢？

先来看一段代码：

ret = func(x);
template
T useF(F f, T x)
{
 static int count = 0;
 cout << "count:" << ++count << endl;
 cout << "count:" << &count << endl;
 return f(x);
}
double f(double i)
{
 return i / 2;
}
struct Functor
{
 double operator()(double d)
 {
 return d / 3;
 }
};
int main()
{
// 函数名
 cout << useF(f, 11.11) << endl;
 // 函数对象
 cout << useF(Functor(), 11.11) << endl;
 // lambda表达式
 cout << useF([](double d)->double{ return d/4; }, 11.11) << endl;
 return 0;
}
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通过上面的程序验证，我们会发现useF函数模板实例化了三份。
这样实例化很麻烦

包装器可以很好的解决上面的问题：
包装器的模板如下：

std::function在头文件
// 类模板原型如下
template  function;     // undefined
template 
class function;
模板参数说明：
Ret: 被调用函数的返回类型
Args…：被调用函数的形参
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使用方法如下：

// 使用方法如下：
#include 
int f(int a, int b)
{
 return a + b;
}
struct Functor
{
public:
 int operator() (int a, int b)
 {
 return a + b;
 }
};
class Plus
{
public:
 static int plusi(int a, int b)
 {
 return a + b;
 }
 double plusd(double a, double b)
 {
 return a + b;
 }
 };
int main()
{
 // 函数名(函数指针)
 std::function func1 = f;
 cout << func1(1, 2) << endl;
 // 函数对象
 std::function func2 = Functor();
 cout << func2(1, 2) << endl;
 // lambda表达式
 std::function func3 = [](const int a, const int b) 
{return a + b; };
 cout << func3(1, 2) << endl;
 
 // 类的成员函数
 std::function func4 = &Plus::plusi;
 cout << func4(1, 2) << endl;
 std::function func5 = &Plus::plusd;
 cout << func5(Plus(), 1.1, 2.2) << endl;
 return 0;
}
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有了包装器，如何解决第一段代码中的模板的效率低下，实例化多份的问题呢？
我们直接使用function统一类型

#include 
template
T useF(F f, T x)
{
 static int count = 0;
 cout << "count:" << ++count << endl;
 cout << "count:" << &count << endl;
 return f(x);
}
double f(double i)
{
 return i / 2;
}
struct Functor
{
 double operator()(double d)
 {
 return d / 3;
 }
};
int main()
{
// 函数名
 std::function func1 = f;
 cout << useF(func1, 11.11) << endl;
 // 函数对象
 std::function func2 = Functor();
 cout << useF(func2, 11.11) << endl;
 // lambda表达式
 std::function func3 = [](double d)->double{ return d /
4; };
 cout << useF(func3, 11.11) << endl;
 return 0;
}
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2.2 bind

std::bind函数定义在头文件中，是一个函数模板，它就像一个函数包装器(适配器)，接受一个可调用对象（callable object），生成一个新的可调用对象来“适应”原对象的参数列表。一般而言，我们用它可以把一个原本接收N个参数的函数fn，通过绑定一些参数，返回一个接收M个（M可以大于N，但这么做没什么意义）参数的新函数。同时，使用std::bind函数还可以实现参数顺序调整等操作。

原型如下：

template 
bind (Fn&& fn, Args&&... args);
template 
bind (Fn&& fn, Args&&... args);
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可以将bind函数看作是一个通用的函数适配器，它接受一个可调用对象，生成一个新的可调用对象来“适应”原对象的参数列表。
调用bind的一般形式：auto newCallable = bind(callable,arg_list);
其中，newCallable本身是一个可调用对象，arg_list是一个逗号分隔的参数列表，对应给定的callable的参数。当我们调用newCallable时newCallable会调用callable,并传给它arg_list中的参数。
arg_list中的参数可能包含形如_n的名字，其中n是一个整数，这些参数是“占位符”，表示newCallable的参数，它们占据了传递给newCallable的参数的“位置”。数值n表示生成的可调用对象中参数的位置：_1为newCallable的第一个参数，_2为第二个参数，以此类推。

例如：

void print(int a, int b)
{
	cout << a << " ";
	cout << b << endl;
}
int main()
{
	print(10, 20);
	auto rprint = bind(print, placeholders::_2, placeholders::_1);
	rprint(10, 20);
}
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3.线程库

3.1线程库的简单介绍

在C++11之前，涉及到多线程问题，都是和平台相关的，比如windows和linux下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。C++11中最重要的特性就是对线程进行支持了，使得C++在并行编程时不需要依赖第三方库，而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库中的线程，必须包含< thread >头文件。

由于博主的能力有限，所以放入一个链接供大家学习参考：
http://www.cplusplus.com/reference/thread/thread/?kw=thread

注意：

1. 线程是操作系统中的一个概念，线程对象可以关联一个线程，用来控制线程以及获取线程的状态。
2. 当创建一个线程对象后，没有提供线程函数，该对象实际没有对应任何线程。

例如：
下面代码中的线程就没有线程函数，所以他的id为0

#include 
int main()
{
 std::thread t1;
 cout << t1.get_id() << endl;
 return 0;
}
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get_id()的返回值类型为id类型，id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类，该类中包含了一个结构体

3. 当创建一个线程对象后，并且给线程关联线程函数，该线程就被启动，与主线程一起运行。线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供：
   函数指针
   lambda表达式
   函数对象

#include 
using namespace std;
#include 
void ThreadFunc(int a)
{
 cout << "Thread1" << a << endl;
}
class TF
{
public:
 void operator()()
 {
 cout << "Thread3" << endl;
 }
};
int main()
{
    // 线程函数为函数指针
 thread t1(ThreadFunc, 10);
    
    // 线程函数为lambda表达式
 thread t2([]{cout << "Thread2" << endl; });
    
    // 线程函数为函数对象
    TF tf;
 thread t3(tf);
    
 t1.join();
 t2.join();
 t3.join();
 cout << "Main thread!" << endl;
 return 0;
}
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4. thread类是防拷贝的，不允许拷贝构造以及赋值，但是可以移动构造和移动赋值，即将一个线程对象关联线程的状态转移给其他线程对象，转移期间不意向线程的执行。
5. 可以通过jionable()函数判断线程是否是有效的，如果是以下任意情况，则线程无效：
   采用无参构造函数构造的线程对象
   线程对象的状态已经转移给其他线程对象
   线程已经调用jion或者detach结束

3.2线程函数参数

线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间中的，因此：即使线程参数为引用类型，在线程中修改后也不能修改外部实参，因为其实际引用的是线程栈中的拷贝，而不是外部实参。

但是在vs21中的检查更加严格，所以编译会有错误

#include 
void ThreadFunc1(int& x)
{
	x += 10;
}
void ThreadFunc2(int* x)
{
	*x += 10;
}
int main()
{
	int a = 10;
	// 在线程函数中对a修改，不会影响外部实参，因为：线程函数参数虽然是引用方式，但其实际
	//引用的是线程栈中的拷贝
	thread t1(ThreadFunc1, a);
	t1.join();
	cout << a << endl;
	// 如果想要通过形参改变外部实参时，必须借助std::ref()函数
	thread t2(ThreadFunc1, std::ref(a));
	t2.join();
	cout << a << endl;
	// 地址的拷贝
	thread t3(ThreadFunc2, &a);
	t3.join();
	cout << a << endl;
	return 0;
}
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注意：如果是类成员函数作为线程参数时，必须将this作为线程函数参数。

3.3原子性操作库

多线程最主要的问题是共享数据带来的问题(即线程安全)。如果共享数据都是只读的，那么没问题，因为只读操作不会影响到数据，更不会涉及对数据的修改，所以所有线程都会获得同样的数据。但是，当一个或多个线程要修改共享数据时，就会产生很多潜在的麻烦。

例如：
下面这段代码的输出结果就和我们想象中的不一样，这就是线程共享数据所带来的麻烦

#include 
using namespace std;
#include 
unsigned long sum = 0L;
void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++;
}
int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 10000000);
	thread t2(fun, 10000000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}

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C++98中传统的解决方式：可以对共享修改的数据可以加锁保护。

#include 
using namespace std;
#include 
#include
std::mutex m;
unsigned long sum = 0L;
void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
	{
		m.lock();
		sum++;
		m.unlock();
	}
		
}
int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 10000000);
	thread t2(fun, 10000000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}
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虽然加锁可以解决，但是加锁有一个缺陷就是：只要一个线程在对sum++时，其他线程就会被阻塞，会影响程序运行的效率，而且锁如果控制不好，还容易造成死锁。

因此C++11中引入了原子操作。所谓原子操作：即不可被中断的一个或一系列操作，C++11引入的原子操作类型，使得线程间数据的同步变得非常高效。

注意：需要使用以上原子操作变量时，必须添加头文件

用法如下：

#include 
using namespace std;
#include 
#include 
atomic_long sum{ 0 };
void fun(size_t num)
{
 for (size_t i = 0; i < num; ++i)
 sum ++;   // 原子操作
}
int main()
{
 cout << "Before joining, sum = " << sum << std::endl;
 thread t1(fun, 1000000);
 thread t2(fun, 1000000);
 t1.join();
 t2.join();
 
 cout << "After joining, sum = " << sum << std::endl;
 return 0;
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在C++11中，程序员不需要对原子类型变量进行加锁解锁操作，线程能够对原子类型变量互斥的访问。

更为普遍的，程序员可以使用atomic类模板，定义出需要的任意原子类型。

atmoic t;    // 声明一个类型为T的原子类型变量t
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注意：原子类型通常属于"资源型"数据，多个线程只能访问单个原子类型的拷贝，因此在C++11中，原子类型只能从其模板参数中进行构造，不允许原子类型进行拷贝构造、移动构造以及operator=等，为了防止意外，标准库已经将atmoic模板类中的拷贝构造、移动构造、赋值运算符重载默认删除掉了。

#include 
int main()
{
 atomic a1(0);
 //atomic a2(a1);   // 不允许拷贝构造编译失败
 atomic a2(0);
 //a2 = a1;               // 不允许赋值编译失败
 return 0;
}
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3.4lock_guard与unique_lock

在多线程环境下，如果想要保证某个变量的安全性，只要将其设置成对应的原子类型即可，即高效又不容易出现死锁问题。但是有些情况下，我们可能需要保证一段代码的安全性，那么就只能通过锁的方式来进行控制。

#include 
#include 
int number = 0;
mutex g_lock;
int ThreadProc1()
{
 for (int i = 0; i < 100; i++)
 {
 g_lock.lock();
 ++number;
 cout << "thread 1 :" << number << endl;
 g_lock.unlock();
 }
 return 0;
}
int ThreadProc2()
{
 for (int i = 0; i < 100; i++)
 {
 g_lock.lock();
 --number;
 cout << "thread 2 :" << number << endl;
 g_lock.unlock();
 }
 return 0;
}
int main()
{
 thread t1(ThreadProc1);
 thread t2(ThreadProc2);
 t1.join();
 t2.join();
 cout << "number:" << number << endl;
 system("pause");
 return 0;
}
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上述代码的缺陷：锁控制不好时，可能会造成死锁，最常见的比如在锁中间代码返回，或者在锁的范围内抛异常。因此：C++11采用RAII的方式对锁进行了封装，即lock_guard和unique_lock。

mutex的种类

在C++11中，Mutex总共包了四个互斥量的种类：
1. std::mutex
C++11提供的最基本的互斥量，该类的对象之间不能拷贝，也不能进行移动。mutex最常用的三个函数：

注意，线程函数调用lock()时，可能会发生以下三种情况：
如果该互斥量当前没有被锁住，则调用线程将该互斥量锁住，直到调用 unlock之前，该线程一直拥有该锁
如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前的调用线程被阻塞住
如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)
线程函数调用try_lock()时，可能会发生以下三种情况：
如果当前互斥量没有被其他线程占有，则该线程锁住互斥量，直到该线程调用 unlock 释放互斥量
如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前调用线程返回 false，而并不会被阻塞掉
如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)

2. std::recursive_mutex
   其允许同一个线程对互斥量多次上锁（即递归上锁），来获得对互斥量对象的多层所有权，释放互斥量时需要调用与该锁层次深度相同次数的 unlock()，除此之外，std::recursive_mutex 的特性和 std::mutex 大致相同。
3. std::timed_mutex
   比 std::mutex 多了两个成员函数，try_lock_for()，try_lock_until() 。
   try_lock_for()
   接受一个时间范围，表示在这一段时间范围之内线程如果没有获得锁则被阻塞住（与std::mutex 的 try_lock() 不同，try_lock 如果被调用时没有获得锁则直接返回false），如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。
   try_lock_until()
   接受一个时间点作为参数，在指定时间点未到来之前线程如果没有获得锁则被阻塞住，如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。

lock_guard

std::lock_gurad 是 C++11 中定义的模板类。定义如下：

template
class lock_guard
{
public:
// 在构造lock_gard时，_Mtx还没有被上锁
 explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx)
 : _MyMutex(_Mtx)
 {
 _MyMutex.lock();
 }
// 在构造lock_gard时，_Mtx已经被上锁，此处不需要再上锁
lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
 : _MyMutex(_Mtx)
 {}
 ~lock_guard() _NOEXCEPT
 {
 _MyMutex.unlock();
 }
 lock_guard(const lock_guard&) = delete;
 lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete;
private:
 _Mutex& _MyMutex;
};
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通过上述代码可以看到，lock_guard类模板主要是通过RAII的方式，对其管理的互斥量进行了封装，在需要加锁的地方，只需要用上述介绍的任意互斥体实例化一个lock_guard，调用构造函数成功上锁，出作用域前，lock_guard对象要被销毁，调用析构函数自动解锁，可以有效避免死锁
问题。
lock_guard的缺陷：太单一，用户没有办法对该锁进行控制，因此C++11又提供了unique_lock。

用法如下：

#include 
using namespace std;
#include 
#include
std::mutex m;
unsigned long sum = 0L;
void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
	{
		/*m.lock();
		sum++;
		m.unlock();*/
		std::lock_guard lock(m);
		sum++;
	}
		
}
int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;
	thread t1(fun, 10000000);
	thread t2(fun, 10000000);
	t1.join();
	t2.join();
	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;
	return 0;
}

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unique_lock

与lock_gard类似，unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装，并且也是以独占所有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作，即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动(move)赋值)时，unique_lock 对象需要传递一个 Mutex 对象作为它的参数，新创建的unique_lock 对象负责传入的 Mutex 对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例unique_lock的对象时，自动调用构造函数上锁，unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解锁，可以很方便的防止死锁问题。

好了，今天的分享到这里就结束了，感谢大家的支持！
博主个人能力有限，希望大家指正！