利用模板元编程实现解循环优化

核心提示：本文示例源代码或素材下载 简介在《C++ Templates: The Complete Guide》一书中（以下简称书），提出了模板元编程最早的实际应用之一：在数值运算中进行解循环优化，利用模板元编程实现解循环优化，而本文的标题是噱头！本文的真正目的是指出这种优化措施在增加复杂性的同时，并不一定能明显改善效率

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简介

在《C++ Templates: The Complete Guide》一书中（以下简称书），提出了模板元编程最早的实际应用之一：在数值运算中进行解循环优化。

而本文的标题是噱头！本文的真正目的是指出这种优化措施在增加复杂性的同时，并不一定能明显改善效率。应当谨慎使用该技术——默认不使用该技术，在点积计算确实是效率瓶颈时考虑采用该技术，并认真测试该技术是否真能提高效率。

背景

数值运算库中常常需要提供向量点积（dot_product）运算。其定义用C++代码描述也许更清楚～

template<typename T>
T dot_product(int dim,const T v1[],const T v2[]) {
　　T result=0;
　　for (int i=0;i<dim;++i)
　　　　result += v1[i]*v2[i];
　　return result;
}我们可以使用这个函数，求2个向量的点积int v1[] = {1,2,3};
int v2[] = {4,5,6};
int r1 = dot_product(3,v1,v2);得到r1=32

书中指出：“这个结果是正确的，但是在要求高效率的应用中，它耗费了太多的时间”，对于这类特殊的问题，“简单的把循环展开”，如：r1=v1[0]*v2[0]+v1[1]*v2[1]+v1[2]*v2[2]

“反而会好得多”。

如何便捷的展开循环？将每个dot_product(dim,...) 手工重写成展开式？还是设计一整套函数: dot_product_dim_2，dot_product_dim_3，... ？

无疑这是一个冗长乏味易出错的方案。

书中提出了一种使用模板元编程解决该问题的方案，让我们来看看他是怎么做的。

模板元编程——解循环

// 首先是递归模板
template<int DIM,typename T>
struct DotProduct {
　　static T execute(const T v1[],const T v2[]);
}
template<int DIM,typename T>
T DotProduct<DIM,T>::execute(const T v1[],const T v2[]) {
　　return v1[0]*v2[0] + DotProduct<DIM-1,T>::execute(v1+1,v2+1);
}
// 递归边界模板
template<typename T>
struct DotProduct<1,T> {
　　static T execute(const T v1[],const T v2[]);
}
template<typename T>
T DotProduct<1,T>::execute(const T v1[],const T v2[]) {
　　return v1[0]*v2[0];
}我们可以使用DotProduct 来进行点积计算了：int v1[] = {1,2,3}; int v2[] = {4,5,6};
int r2 = DotProduct<3,int>::execute(v1,v2);