【STL 源码剖析】浅谈 STL 迭代器与 traits 编程技法

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前言

上一篇，我们剖析了 STL 空间配置器，这一篇文章，我们来学习下 STL 迭代器以及背后的 traits 编程技法。

在 STL 编程中，容器和算法是独立设计的，容器里面存的是数据，而算法则是提供了对数据的操作，在算法操作数据的过程中，要用到迭代器，迭代器可以看做是容器和算法中间的桥梁。

1、迭代器设计模式

为何说迭代器的时候，还谈到了设计模式？这个迭代器和设计模式又有什么关系呢？

其实，在《设计模式：可复用面向对象软件的基础》（GOF）这本经典书中，谈到了 23 种设计模式，其中就有 iterator 迭代模式，且篇幅颇大。

碰巧，笔者在研究 STL 源码的时候，同样的发现有 iterator 迭代器，而且还占据了一章的篇幅。

在设计模式中，关于 iterator 的描述如下：一种能够顺序访问容器中每个元素的方法，使用该方法不能暴露容器内部的表达方式。而类型萃取技术就是为了要解决和 iterator 有关的问题的。

有了上面这个基础，我们就知道了迭代器本身也是一种设计模式，其设计思想值得我们仔细体会。

那么 C++ STL 实现 iterator 和 GOF 介绍的迭代器实现方法什么区别呢？ 那首先我们需要了解 C++ 中的两个编程范式的概念，OOP（面向对象编程）和 GP（泛型编程）。

在 C++ 语言里面，我们可用以下方式来简单区分一下 OOP 和 GP ：

OOP：将 methods 和 datas 关联到一起（通俗点就是方法和成员变量放到一个类中实现），通过继承的方式，利用虚函数表（virtual）来实现运行时类型的判定，也叫"动态多态"，由于运行过程中需根据类型去检索虚函数表，因此效率相对较低。

GP：泛型编程，也被称为"静态多态"，多种数据类型在同一种算法或者结构上皆可操作，其效率与针对某特定数据类型而设计的算法或者结构相同，具体数据类型在编译期确定，编译器承担更多，代码执行效率高。在 STL 中利用 GP 将 methods 和 datas 实现了分而治之。

而 C++ STL 库的整个实现采用的就是 GP（Generic Programming），而不是 OOP（Object Oriented Programming）。而 GOF 设计模式采用的就是继承关系实现的，因此，相对来讲，C++ STL 的实现效率会相对较高，而且也更有利于维护。

在 STL 编程结构里面，迭代器其实也是一种模板 class ，迭代器在 STL 中得到了广泛的应用，通过迭代器，容器和算法可以有机的绑定在一起，只要对算法给予不同的迭代器，比如 vector::iterator、list::iterator，std::find() 就能对不同的容器进行查找，而无需针对某个容器来设计多个版本。

这样看来，迭代器似乎依附在容器之下，那么，有没有独立而适用于所有容器的泛化的迭代器呢？这个问题先留着，在后面我们会看到，在 STL 编程结构里面，它是如何把迭代器运用的炉火纯青。

2、智能指针

STL 是泛型编程思想的产物，是以泛型编程为指导而产生的。具体来说，STL 中的迭代器将范型算法 (find, count, find_if) 等应用于某个容器中，给算法提供一个访问容器元素的工具，iterator 就扮演着这个重要的角色。

稍微看过 STL 迭代器源码的，就明白迭代器其实也是一种智能指针，因此，它也就拥有了一般指针的所有特点—— 能够对其进行 * 和 -> 操作。

template<typename T>

class ListIterator {//mylist迭代器

public:

    ListIterator(T *p = 0) : m_ptr(p){} //构造函数

    T& operator*() const { return *m_ptr;}  //取值，即dereference

    T* operator->() const { return m_ptr;} //成员访问，即member access

    //...

};

但是在遍历容器的时候，不可避免的要对遍历的容器内部有所了解，所以，干脆把迭代器的开发工作交给容器的设计者，如此以来，所有实现细节反而得以封装起来不被使用者看到，这也正是为什么每一种 STL 容器都提供有专属迭代器的缘故。

比如笔者自己实现的 list 迭代器在这里使用的好处主要有：

(1) 不用担心内存泄漏（类似智能指针，析构函数释放内存）；
(2) 对于 list ，取下一个元素不是通过自增而是通过 next 指针来取，使用智能指针可以对自增进行重载，从而提供统一接口。

3、template 参数推导

参数推导能帮我们解决什么问题呢？

在算法中，你可能会定义一个简单的中间变量或者设定算法的返回变量类型，这时候，你可能会遇到这样的问题，假如你需要知道迭代器所指元素的类型是什么，进而获取这个迭代器操作的算法的返回类型，但是问题是 C++ 没有 typeof 这类判断类型的函数，也无法直接获取，那该如何是好？

注意是类型，不是迭代器的值，虽然 C++ 提供了一个 typeid() 操作符，这个操作符只能获得型别的名称，但不能用来声明变量。要想获得迭代器型别，这个时候又该如何是好呢？

function template 的参数推导机制是一个不错的方法。

例如：

如果 I 是某个指向特定对象的指针，那么在 func 中需要指针所指向对象的型别的时候，怎么办呢？这个还比较容易，模板的参数推导机制可以完成任务，

template <class I>

inline void func(I iter) {

    func_imp(iter, *iter); // 传入 iter 和 iter 所指的值，class 自动推导

}

通过模板的推导机制，就能轻而易举的获得指针所指向的对象的类型。

template <class I, class T>

void func_imp(I iter, T t) {

        T tmp; // 这里就是迭代器所指物的类别

        // ... 功能实现

}

int main() {

    int i;

    func(&i);//这里传入的是一个迭代器（原生指针也是一种迭代器）

}

上面的做法呢，通过多层的迭代，很巧妙地导出了 T ，但是却很有局限性，比如，我希望 func() 返回迭代器的 value type 类型返回值， 函数的 "template 参数推导机制" 推导的只是参数，无法推导函数的返回值类型。万一需要推导函数的返回值，好像就不行了，那么又该如何是好？

这就引出了下面的内嵌型别。

4、声明内嵌型别

上述所说的 迭代器所指对象的型别，称之为迭代器的 value type 。

尽管在 func_impl 中我们可以把 T 作为函数的返回值，但是问题是用户需要调用的是 func 。

如果在参数推导机制上加上内嵌型别 (typedef) 呢？为指定的对象类型定义一个别名，然后直接获取，这样来看一下实现：

template<typename T>

class MyIter {

public:

    typedef T value_type; //内嵌类型声明

    MyIter(T *p = 0) : m_ptr(p) {}

    T& operator*() const { return *m_ptr;}

private:

    T *m_ptr;

};

//以迭代器所指对象的类型作为返回类型

//注意typename是必须的，它告诉编译器这是一个类型

template<typename MyIter>

typename MyIter::value_type Func(MyIter iter) {

    return *iter;

}

int main(int argc, const  char *argv[]) {

    MyIter<int> iter(new int(666));

    std::cout<<Func(iter)<<std::endl;  //print=> 666

}

上面的解决方案看着可行，但其实呢，实际上还是有问题，这里有一个隐晦的陷阱：实际上并不是所有的迭代器都是 class type ，原生指针也是一种迭代器，由于原生指针不是 class type ，所以没法为它定义内嵌型别。

因为 func 如果是一个泛型算法，那么它也绝对要接受一个原生指针作为迭代器，下面的代码编译没法通过：

int *p = new int(5);

cout<<Func(p)<<endl; // error

要解决这个问题，Partial specialization （模板偏特化）就出场了。

5、Partial specialization（模板偏特化）

所谓偏特化是指如果一个 class template 拥有一个以上的 template 参数，我们可以针对其中某个（或多个，但不是全部）template 参数进行特化，比如下面这个例子：

template <typename T>

class C {...}; //此泛化版本的 T 可以是任何类型

template <typename T>

class C<T*> {...}; //特化版本，仅仅适用于 T 为“原生指针”的情况，是泛化版本的限制版

所谓特化，就是特殊情况特殊处理，第一个类为泛化版本，T 可以是任意类型，第二个类为特化版本，是第一个类的特殊情况，只针对原生指针。

5.1、原生指针怎么办？——特性 “萃取” traits

还记得前面说过的参数推导机制+内嵌型别机制获取型别有什么问题吗？问题就在于原生指针虽然是迭代器但不是class ，无法定义内嵌型别，而偏特化似乎可以解决这个问题。

有了上面的认识，我们再看看 STL 是如何应用的。STL 定义了下面的类模板，它专门用来“萃取”迭代器的特性，而value type 正是迭代器的特性之一：

traits 在 bits/stl_iterator_base_types.h 这个文件中：

template<class _Tp>

struct iterator_traits<_Tp*> {

    typedef ptrdiff_t difference_type;

    typedef typename _Tp::value_type value_type;

    typedef typename _Tp::pointer pointer;

    typedef typename _Tp::reference reference;

    typedef typename _Tp::iterator_category iterator_category;

};

template<typename Iterator>

struct iterator_traits {  //类型萃取机

	typedef typename Iterator::value_type value_type; //value_type 就是 Iterator 的类型型别

}

加入萃取机前后的变化：

template<typename Iterator> //萃取前

typename Iterator::value_type  func(Iterator iter) {

    return *iter;

}

//通过 iterator_traits 作用后的版本

template<typename Iterator>  //萃取后

typename iterator_traits<Iterator>::value_type  func(Iterator iter) {

    return *iter;

}

看到这里也许你会问了，这个萃取前和萃取后的 typename ：iterator_traits::value_type 跟 Iterator::value_type 看起来一样啊，为什么还要增加 iterator_traits 这一层封装，岂不是多此一举？

回想萃取之前的版本有什么缺陷：不支持原生指针。而通过萃取机的封装，我们可以通过类模板的特化来支持原生指针的版本！如此一来，无论是智能指针，还是原生指针，iterator_traits::value_type 都能起作用，这就解决了前面的问题。

//iterator_traits的偏特化版本，针对迭代器是原生指针的情况

template<typename T>

struct iterator_traits<T*> {

    typedef T value_type;

};

看到这里，我们不得不佩服的 STL 的设计者们，真·秒啊！我们用下面这张图来总结一下前面的流程：

5.2 、const 偏特化

通过偏特化添加一层中间转换的 traits 模板 class，能实现对原生指针和迭代器的支持，有的读者可能会继续追问：对于指向常数对象的指针又该怎么处理呢？比如下面的例子：

iterator_traits<const int*>::value_type  // 获得的 value_type 是 const int，而不是 int

const 变量只能初始化，而不能赋值（这两个概念必须区分清楚）。这将带来下面的问题：

template<typename Iterator>

typename iterator_traits<Iterator>::value_type  func(Iterator iter) {

    typename iterator_traits<Iterator>::value_type tmp;

    tmp = *iter; // 编译 error

}

int val = 666 ;

const int *p = &val;

func(p); // 这时函数里对 tmp 的赋值都将是不允许的

那该如何是好呢？答案还是偏特化，来看实现：

template<typename T>

struct iterator_traits<const T*> { //特化const指针

    typedef T value_type; //得到T而不是const T

}

6、traits编程技法总结

通过上面几节的介绍，我们知道，所谓的 traits 编程技法无非 就是增加一层中间的模板 class，以解决获取迭代器的型别中的原生指针问题。利用一个中间层 iterator_traits 固定了 func 的形式，使得重复的代码大量减少，唯一要做的就是稍稍特化一下 iterator_tartis 使其支持 pointer 和 const pointer 。

#include <iostream>

template <class T>

struct MyIter {

    typedef T value_type; // 内嵌型别声明

    T* ptr;

    MyIter(T* p = 0) : ptr(p) {}

    T& operator*() const { return *ptr; }

};

// class type

template <class T>

struct my_iterator_traits {

    typedef typename T::value_type value_type;

};

// 偏特化 1

template <class T>

struct my_iterator_traits<T*> {

    typedef T value_type;

};

// 偏特化 2

template <class T>

struct my_iterator_traits<const T*> {

    typedef T value_type;

};

// 首先询问 iterator_traits<I>::value_type,如果传递的 I 为指针,则进入特化版本,iterator_traits 直接回答;如果传递进来的 I 为 class type,就去询问 T::value_type.

template <class I>

typename my_iterator_traits<I>::value_type Func(I ite) {

    std::cout << "normal version" << std::endl;

    return *ite;

}

int main(int argc, const  char *argv[]) {

    MyIter<int> ite(new int(6));

    std::cout << Func(ite)<<std::endl;//print=> 6

    int *p = new int(7);

    std::cout<<Func(p)<<std::endl;//print=> 7

    const int k = 8;

    std::cout<<Func(&k)<<std::endl;//print=> 8

}

上述的过程是首先询问 iterator_traits::value_type，如果传递的 I 为指针,则进入特化版本, iterator_traits 直接回答T；如果传递进来的 I 为 class type ，就去询问 T::value_type。

通俗的解释可以参照下图：

总结：核心知识点在于 模板参数推导机制+内嵌类型定义机制，为了能处理原生指针这种特殊的迭代器，引入了偏特化机制。traits 就像一台 “特性萃取机”，把迭代器放进去，就能榨取出迭代器的特性。

这种偏特化是针对可调用函数 func 的偏特化，想象一种极端情况，假如 func 有几百万行代码，那么如果不这样做的话，就会造成非常大的代码污染。同时增加了代码冗余。

7、迭代器的型别和种类

7.1 迭代器的型别

我们再来看看迭代器的型别，常见迭代器相应型别有 5 种：

value_type：迭代器所指对象的类型，原生指针也是一种迭代器，对于原生指针 int*，int 即为指针所指对象的类型，也就是所谓的 value_type 。
difference_type：用来表示两个迭代器之间的距离，对于原生指针，STL 以 C++ 内建的 ptrdiff_t 作为原生指针的 difference_type。
reference_type：是指迭代器所指对象的类型的引用，reference_type 一般用在迭代器的 * 运算符重载上，如果 value_type 是 T，那么对应的 reference_type 就是 T&；如果 value_type 是 const T，那么对应的reference_type 就是 const T&。
pointer_type：就是相应的指针类型，对于指针来说，最常用的功能就是 operator* 和 operator-> 两个运算符。

iterator_category：的作用是标识迭代器的移动特性和可以对迭代器执行的操作，从 iterator_category 上，可将迭代器分为 Input Iterator、Output Iterator、Forward Iterator、Bidirectional Iterator、Random Access Iterator 五类，这样分可以尽可能地提高效率。

template<typename Category,

         typename T,

         typename Distance = ptrdiff_t,

         typename Pointer = T*,

         typename Reference = T&>

struct iterator //迭代器的定义

{

    typedef Category iterator_category;

    typedef T value_type;

    typedef Distance difference_type;

    typedef Pointer pointer;

    typedef Reference reference;

};

iterator class 不包含任何成员变量，只有类型的定义，因此不会增加额外的负担。由于后面三个类型都有默认值，在继承它的时候，只需要提供前两个参数就可以了。这个类主要是用来继承的，在实现具体的迭代器时，可以继承上面的类，这样子就不会漏掉上面的 5 个型别了。

对应的迭代器萃取机设计如下：

tempalte<typename I>

struct iterator_traits {//特性萃取机，萃取迭代器特性

    typedef typename I::iterator_category iterator_category;

    typedef typename I::value_type value_type;

    typedef typeanme I:difference_type difference_type;

    typedef typename I::pointer pointer;

    typedef typename I::reference reference;

};

//需要对型别为指针和 const 指针设计特化版本看

7.2、迭代器的分类

最后，我们来看看，迭代器型别 iterator_category 对应的迭代器类别，这个类别会限制迭代器的操作和移动特性。

除了原生指针以外，迭代器被分为五类：

Input Iterator：此迭代器不允许修改所指的对象，是只读的。支持 ==、!=、++、*、-> 等操作。
Output Iterator：允许算法在这种迭代器所形成的区间上进行只写操作。支持 ++、* 等操作。
Forward Iterator：允许算法在这种迭代器所形成的区间上进行读写操作，但只能单向移动，每次只能移动一步。支持 Input Iterator 和 Output Iterator 的所有操作。
Bidirectional Iterator：允许算法在这种迭代器所形成的区间上进行读写操作，可双向移动，每次只能移动一步。支持 Forward Iterator 的所有操作，并另外支持 – 操作。
Random Access Iterator：包含指针的所有操作，可进行随机访问，随意移动指定的步数。支持前面四种 Iterator 的所有操作，并另外支持 [n] 操作符等操作。

那么，这里，小贺想问大家，为什么我们要对迭代器进行分类呢？迭代器在具体的容器里是到底如何运用的呢？这个问题就放到下一节在讲。

最最后，我们再来回顾一下六大组件的关系：

这六大组件的交互关系：container（容器）通过 allocator（配置器）取得数据储存空间，algorithm（算法）通过 iterator（迭代器）存取 container（容器）内容，functor（仿函数）可以协助 algorithm（算法）完成不同的策略变化，adapter（配接器）可以修饰或套接 functor（仿函数）。

参考文章：

8、结尾

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