讲座主题：C++中的std::views::filter和std::views::transform：懒惰的力量

各位程序员朋友们，大家好！今天我们要聊一聊C++20中两个非常有趣的家伙：std::views::filter 和 std::views::transform。它们是Range库中的两位明星成员，能够让你的代码更加简洁、优雅，同时还能保持高效的性能。

在正式开始之前，先来一段轻松的小故事。假设你是一个厨师，正在准备一顿丰盛的大餐。你需要从一堆食材中挑选出新鲜的蔬菜（过滤），然后把它们切成小块（转换）。如果我们把这些步骤看作是数据处理的过程，那么std::views::filter就是你的“挑拣工”，而std::views::transform则是你的“切菜机”。听起来是不是很有趣？那就让我们一起深入探讨吧！

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1. std::views::filter：挑拣工登场

std::views::filter 的任务很简单：它会根据一个条件函数，从输入的数据中筛选出符合条件的元素。它的语法如下：

auto filtered_view = std::views::filter(input_range, predicate);

• input_range 是你要处理的数据范围。
• predicate 是一个返回布尔值的函数或 lambda 表达式，用来决定哪些元素应该被保留。

示例代码

假设我们有一个整数数组，想从中筛选出所有大于5的数字：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8};

    // 使用 filter 筛选出大于5的数字
    auto greater_than_five = std::views::filter(numbers, [](int n) { return n > 5; });

    for (int num : greater_than_five) {
        std::cout << num << " ";
    }
    // 输出: 7 9 6 8
}

懒惰求值的魅力

这里需要注意的是，std::views::filter 并不会立即计算结果，而是采用“懒惰求值”（lazy evaluation）的方式。这意味着只有当你真正需要某个值时，它才会去计算。这种特性可以显著提高性能，特别是在处理大量数据时。

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2. std::views::transform：切菜机上线

接下来轮到我们的另一位主角——std::views::transform 登场了。它的职责是将输入范围中的每个元素通过一个转换函数进行处理，并生成新的视图。语法如下：

auto transformed_view = std::views::transform(input_range, transformation_function);

• transformation_function 是一个对每个元素应用的函数或 lambda 表达式。

示例代码

继续用之前的例子，假设我们已经筛选出了大于5的数字，现在想要将这些数字加倍：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8};

    // 先过滤出大于5的数字
    auto greater_than_five = std::views::filter(numbers, [](int n) { return n > 5; });

    // 再将这些数字加倍
    auto doubled = std::views::transform(greater_than_five, [](int n) { return n * 2; });

    for (int num : doubled) {
        std::cout << num << " ";
    }
    // 输出: 14 18 12 16
}

组合使用

你可以将 std::views::filter 和 std::views::transform 结合起来使用，形成一条完整的流水线。这样的代码不仅简洁易读，而且效率也很高。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <ranges>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8};

    // 过滤并转换
    auto result = numbers 
        | std::views::filter([](int n) { return n > 5; }) 
        | std::views::transform([](int n) { return n * 2; });

    for (int num : result) {
        std::cout << num << " ";
    }
    // 输出: 14 18 12 16
}

这里的管道操作符 | 是 C++20 中引入的一种语法糖，让代码看起来更像函数式编程。

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3. 性能对比：懒惰 vs 贪婪

为了更好地理解懒惰求值的优势，我们可以通过一个简单的表格来比较传统的贪婪方法和 Range 库中的懒惰方法。

方法	描述	性能特点
贪婪方法	立即将所有数据加载到内存并处理	可能占用大量内存，效率较低
懒惰方法	按需计算，只处理当前需要的部分数据	更节省内存，延迟计算提升性能

懒惰求值的一个重要特点是，它允许我们在不知道最终需要多少数据的情况下，逐步处理数据流。这对于处理大规模数据集尤其有用。

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4. 实战演练：构建一个复杂的流水线

最后，我们来看一个稍微复杂一点的例子。假设我们有一个字符串向量，想找到其中长度大于5的字符串，并将它们转换为大写形式：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <ranges>
#include <algorithm>

int main() {
    std::vector<std::string> words = {"apple", "banana", "cherry", "date", "elderberry"};

    // 构建流水线
    auto result = words 
        | std::views::filter([](const std::string& s) { return s.length() > 5; })
        | std::views::transform([](std::string s) {
            std::transform(s.begin(), s.end(), s.begin(), ::toupper);
            return s;
        });

    for (const auto& word : result) {
        std::cout << word << " ";
    }
    // 输出: BANANA CHERRY ELDERBERRY
}

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5. 总结

今天的讲座就到这里啦！我们学习了如何使用 std::views::filter 和 std::views::transform 来构建高效、简洁的数据处理流水线。记住，懒惰求值是 Range 库的核心思想之一，它可以帮助我们编写更高效的代码。

如果你喜欢这种轻松诙谐的技术讲解风格，请记得点赞支持哦！下次见，祝大家编码愉快！