如何分區參數包？

Question

我想編寫一個函數模板，apply，它接收一些功能f，整數i和參數包。 apply需要解壓縮參數和應用f對他們來說，除了i個參數，pi。對於pi，在將其作爲參數傳遞給f之前，需要調用其他函數g。

看來，我需要一種方法來對參數包分割成左側，i個參數，和右側。這可能嗎？代碼：

template<int i, typename Function, typename... Parms> 
    void apply(Function f, Parms... parms) 
{ 
    auto lhs = // what goes here? 
    auto pi = // what goes here? 
    auto rhs = // what goes here? 

    f(lhs..., g(pi), rhs...); 
} 

Answer 1

好的，我們開始吧！它真的醜陋，但我不能趕緊拿出一個更好的版本;）大多數的東西是沼澤標準模板專業化。最大的問題是創建一個適當大小的整數列表。我似乎記得，我提出了一個很好的版本，但不知怎的，我不記得我做了什麼。請享用！

#include <iostream> 
#include <utility> 

// printing the values 
void print_args() {} 
template <typename F> void print_args(F f) { std::cout << f; } 
template <typename F, typename... T> 
void print_args(F f, T... args) 
{ 
    std::cout << f << ", "; 
    print_args(args...); 
} 

// the function object to be called: 
struct Functor 
{ 
    template <typename... T> 
    void operator()(T... args) 
    { 
     std::cout << "f("; 
     print_args(args...); 
     std::cout << ")\n"; 
    } 
}; 

// conditionally apply g(): 
template <typename T> T g(T value) { return 1000 + value; } 
template <int i, int j, typename T> 
typename std::enable_if<i != j, T>::type forward(T t) { return t; } 
template <int i, int j, typename T> 
typename std::enable_if<i == j, T>::type forward(T t) { return g(t); } 

// create a series of integers: 
template <int... Values> struct values {}; 

template <int Add, typename> struct combine_values; 
template <int Add, int... Values> 
struct combine_values<Add, values<Values...>> 
{ 
    typedef values<Values..., Add> type; 
}; 

template <int Size> struct make_values; 
template <> struct make_values<0> { typedef values<> type; }; 
template <int Size> 
struct make_values 
{ 
    typedef typename combine_values<Size, typename make_values<Size -1>::type>::type type; 
}; 

// applying f(t...) except for ti where g(ti) is called 
template <int i, int... Values, typename Function, typename... T> 
void apply_aux(values<Values...>, Function f, T... t) 
{ 
    f(forward<i, Values>(t)...); 
} 

template <int i, typename Function, typename... T> 
void apply(Function f, T... t) 
{ 
    apply_aux<i>(typename make_values<sizeof...(T)>::type(), f, t...); 
} 

int main() 
{ 
    apply<3>(Functor(), 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8); 
    apply<4>(Functor(), 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8); 
    apply<5>(Functor(), 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8); 
} 

Answer 2

實際上在前一段時間，類似的代碼實現了。因此，嘗試下面的代碼：

template<unsigned N, unsigned M> 
struct call_up_impl{ 
    template<class Func, class Mutator, class Tuple, class... Args> 
    static void do_call(const Func& func, const Mutator& mutator, const Tuple& args, Args&&... unpacked_args) { 
     call_up_impl<N-1, M>::do_call(func, mutator, args, std::get<N-1>(args), std::forward<Args>(unpacked_args)...); 
    } 
}; 

template<unsigned M> 
struct call_up_impl<0, M> { 
    template<class Func, class Mutator, class Tuple, class... Args> 
    static void do_call(const Func& func, const Mutator&, const Tuple&, Args&&... unpacked_args) { 
     func(std::forward<Args>(unpacked_args)...); 
    } 
}; 
template<unsigned M> 
struct call_up_impl<M, M> { 
    template<class Func, class Mutator, class Tuple, class... Args> 
    static void do_call(const Func& func, const Mutator& mutator, const Tuple& args, Args&&... unpacked_args) { 
     call_up_impl<M-1, M>::do_call(func, mutator, args, mutator(std::get<M-1>(args)), std::forward<Args>(unpacked_args)...); 
    } 
}; 
template<int i, typename Function, typename... Parms> 
void apply(Function f, Parms... parms) { 
     std::tuple<Parms...> t(parms...); 
     call_up_impl<std::tuple_size<decltype(t)>::value, i + 1>::do_call(f, &g, t); 
} 

這是我原來的代碼快速適應，所以它不是徹底的測試，也許不是不是最佳的方式做到這一點，但它應該工作至少（至少根據快速測試，並取決於你想要什麼）。應該可以在沒有元組的情況下做到這一點，但我還沒有得到這個用g ++編譯（它似乎不喜歡所需的嵌套variadic模板）。然而改變apply到：

template<int i, typename Function, typename... Parms> 
void apply(Function f, Parms&&... parms) { 
     std::tuple<Parms&&...> t(std::forward<Parms>(parms)...); 
     call_up_impl<std::tuple_size<decltype(t)>::value, i + 1>::do_call(f, &g, t); 
} 

將可能避免了大部分的元組引入的開銷。如果要正確轉發std::get調用的結果會更好，但我現在太累了，無法將其寫入。