C++开发中数据结构和算法的分离

核心提示：相信每一个在windows下编过程序的人都或多或少地用过位图，大多数人是从网上下载一些成熟完善的DIB类库来使用（例如CxImage、CDIB），C++开发中数据结构和算法的分离，少数人有一套自己封装好的DIB类库，方便以后的扩充和使用，究竟多出来的那部分代码只是进出栈和查表，而不是浮点除这样耗时的指令，（近几年GDI

　　相信每一个在windows下编过程序的人都或多或少地用过位图，大多数人是从网上下载一些成熟完善的DIB类库来使用（例如CxImage、CDIB），少数人有一套自己封装好的DIB类库，方便以后的扩充和使用。（近几年GDI+异军突起，在某些处理方面，如：缩放、旋转、渐变填充等它提供无与伦比的速度和质量，但，假如你想做一个完善的图像处理程序，直接使用它会给架构设计带来困难，你可以用adapter模式封装它后再使用）。

　　这时候，假如你需要一些图像处理操作你会怎么办呢？很多没有OO经验的C++程序员（例如一年前的我）可能会这样做：在类中直接添加方法。

//================================================================
int FClamp0255 (int nValue) {return max (0, min (0xFF, nValue));} // 饱和到0--255

class FCObjImage
{
　public :
　　Invert () ;
　　AdjustRGB (int R, int G, int B) ;
} ;
//================================================================
void FCObjImage::Invert ()
{
　if ((GetHandle() == NULL) (ColorBits() < 24))
　　return ;

　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字节数3, 4
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
　{
　　BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
　　for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
　　{
　　　pPixel[0] = ~pPixel[0] ;
　　　pPixel[1] = ~pPixel[1] ;
　　　pPixel[2] = ~pPixel[2] ;
　　}
　}
}
//================================================================
void FCObjImage::AdjustRGB (int R, int G, int B)
{
　if ((GetHandle() == NULL) (ColorBits() < 24))
　　return ;

　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字节数3, 4
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
　{
　　BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
　　for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
　　{
　　　pPixel[0] = FClamp0255 (pPixel[0] + B) ;
　　　pPixel[1] = FClamp0255 (pPixel[1] + G) ;
　　　pPixel[2] = FClamp0255 (pPixel[2] + R) ;
　　}
　}
}
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　　这里举了两个例子（分别实现反色，调节RGB值功能），现实中会有大量的此类操作：亮度、对比度、饱和度......现在回想一下，你添加这些方法的步骤是什么，Ooooooooo，RCP（我同事的发明，全称：rapid copy paste^-^），第一步一定是从上面复制一块代码下来，然后改掉其中的接口和处理部分。虽然这里的示范代码很短小，不会连同bug一起复制，但，定时炸弹却又多了一个。有天，你的boss告诉你：我不能忍受长时间的等待，请给我加个进度条.....。你也许会加个全局变量，也许会给每个函数加个参数，但不变的是：你必须修改所有这些处理函数的代码，内心的咒骂并不会使你少改其中的任何一个。而此时，bug已经在旁边伺机而动了...然而苦日子远没熬到头，一个月后，你心血来潮的老板会让你在其中加上区域处理的功能，再一个月后......

　　回头重新看看代码？没错，除了红色的代码外，其他地方一摸一样，那能不能把这些算法分离抽出来呢？可能我们马上会想到标准库中qsort和windows中常用的回调方法。好，让我们实作一下：

//================================================================void Pixel_Invert (BYTE * pPixel)
{
　pPixel[0] = ~pPixel[0] ;
　pPixel[1] = ~pPixel[1] ;
　pPixel[2] = ~pPixel[2] ;
}
//================================================================
void FCObjImage::PixelPRocess (void(__cdecl*PixelProc)(BYTE * pPixel))
{
　if ((GetHandle() == NULL) (ColorBits() < 24))
　　return ;

　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字节数3, 4
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
　{
　　BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
　　for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
　　{
　　　PixelProc (pPixel) ;
　　}
　}
}
//================================================================
void FCObjImage::Invert ()
{
　PixelProcess (Pixel_Invert) ;
}
//================================================================
　　嗯，看样子不错，算法被剥离到一个单一函数中，我们似乎已经解决问题了。处理Invert它完成的非常好，但处理AdjustRGB时碰到了麻烦，RGB那三个调节参数怎么传进去呢？我们的接口参数只有一个，通过添加全局变量/成员变量？这是一个办法，但随着类方法的增加，程序的可读性和维护性会急剧的下降，反而倒不如改之前的效果好。 更多内容请看C/C++技术专题　C/C++相关文章　Wlan组网----家庭专题专题，或
那么如何实现高度的抽象和良好的接口呢？我们现场请来OO（object orient），请它来讲一下它的实现。设计如下派生关系：
　　


//================================================================
class FCSinglePixelProcessBase
{
　public :
　　virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) PURE ;
} ;
//================================================================
class FCPixelInvert : public FCSinglePixelProcessBase
{
　public :
　　virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;
} ;
void FCPixelInvert::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)
{
　pPixel[0] = ~pPixel[0] ; pPixel[1] = ~pPixel[1] ; pPixel[2] = ~pPixel[2] ;
}
//================================================================
class FCPixelAdjustRGB : public FCSinglePixelProcessBase
{
　public :
　　FCPixelAdjustRGB (int DeltaR, int DeltaG, int DeltaB) ;
　　virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;
　protected :
　　int m_iDeltaR, m_iDeltaG, m_iDeltaB ;
} ;
void FCPixelAdjustRGB::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)
{
　pPixel[0] = FClamp0255 (pPixel[0] + m_iDeltaB) ;
　pPixel[1] = FClamp0255 (pPixel[1] + m_iDeltaG) ;
　pPixel[2] = FClamp0255 (pPixel[2] + m_iDeltaR) ;
}
//================================================================
　　然后我们修改image类如下：

//================================================================
#include "PixelProcessor.h"
class FCObjImage
{
　public :
　　void PixelHandler (FCSinglePixelProcessBase & PixelProcessor, FCObjProgress * progress = NULL) ;
} ;
//================================================================
void FCObjImage::PixelHandler (FCSinglePixelProcessBase & PixelProcessor, FCObjProgress * progress)
{
　if (GetHandle() == NULL)
　　return ;

　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字节数3, 4
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)
　{
　　BYTE * pPixel = GetBits (y) ;
　　for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)
　　{
　　　PixelProcessor.ProcessPixel (x, y, pPixel) ;
　　}
　　if (progress != NULL)
　　　progress->SetProgress (y * 100 / Height()) ;
　}
}
//================================================================
void FCObjImage::Invert (FCObjProgress * progress)
{
　PixelHandler (FCPixelInvert(), progress) ;
}
void FCObjImage::AdjustRGB (int R, int G, int B, FCObjProgress * progress)
{
　PixelHandler (FCPixelAdjustRGB (R,G,B), progress) ;
}
//================================================================
　　（以上只是一个基本框架，你可以很轻易的把区域处理的参数添加进去－通过构造时传递一个RECT参数。）

　　对象真的是一个很奇妙的东西，它可以对外提供一个简单的接口，而自身又可以封装上很多附加信息。

　　好，现在让我们来检验一下刚才的成果：添加一个给图像奇数行置黑，给偶数行置白的操作。

//================================================================class FCPixelTest : public FCSinglePixelProcessBase
{
　public :
　　virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;
} ;
void FCPixelTest::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)
{
　if (y % 2) pPixel[0]=pPixel[1]=pPixel[2] = 0 ;
　// 奇数行
　else
　　pPixel[0]=pPixel[1]=pPixel[2] = 0xFF ;
// 偶数行
}

　　然后进行如下调用：


PixelHandler (FCPixelTest(), progress) ;
//================================================================
　　多么的和谐美妙，设计算法的人员只需写出自己的算法，而不用去考虑怎么让它支持进度条和区域这些问题。感觉这就象一把设计优良的AK，你可以不断的往里添加子弹（对象）^-^

　　至此，我们应该已经大功告成了。还有问题吗？

　　等等，别忙，有些地方不太对，我添加这个算法后，怎么编译这么久啊。

　　问题就出在那个不起眼的：

　　#include "PixelProcessor.h"

　　image是图像处理的最底层对象，工程中的所有文件都直接或间接地包含它，因此，任何对image.h本身及它所包含的.h的修改都会引起几乎整个工程的build，这当然是无法忍受的，解决的办法是使用“前置声明”，因为在PixelHandler接口中我们只需要它的引用（也即是说：我（接口）并不需要知道传给我的类的内部结构，给我一个32(64)的内存地址就OK了）。

　　因此我们把

#include "PixelProcessor.h"
　　替换成：

class FCSinglePixelProcessBase ; // external class 前置声明
　　然后在.cpp文件中再包含PixelProcessor.h，这样，对PixelProcessor.h的改变仅仅会导致.cpp文件的重新编译，大大节约了编译时间。

　　总结：

　　1）可能的话，在编程中永远也别去想“拷贝代码”这个字眼。究竟，OO就是为了抽象和代码重用才诞生的。

　　2）除非必要，否则类的成员变量和函数的参数尽量用指针或引用代替，这样做可以在.h中尽可能地少包含其他.h文件，而用前置声明来替代，以此来减少编译时间和以后可能会产生的交叉包含。

　　3）最后说一下效率问题：有些朋友可能会说每个像素都调用虚函数会影响性能，这的确，但实际的损失远没有想象的大。我实测了一下：对1024*768的图片进行反片处理，速度只有5%左右的损失，进行复杂处理（亮度/对比度/gamma）时损失可完全忽略，究竟多出来的那部分代码只是进出栈和查表，而不是浮点除这样耗时的指令。 更多内容请看C/C++技术专题　C/C++相关文章　Wlan组网----家庭专题专题，或