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添加我玩 boost::mpl::* 的那一刻，并尝试扩展物理单元示例。目前我有以下代码：

由 mpl::vector 表示的简单物理基本维度：

template < int Mass, int Length, int Time, int Temperature, int Angle, int Current >
    struct base_dimension
    {
        typedef typename mpl::vector_c< int, Mass, Length, Time, Temperature, Angle, Current >::type type;
    };

一个标量向量：

typedef base_dimension< 0, 0, 0, 0, 0, 0 >::type base_dimensionless_helper;

存储 base_dimension 类型的简单类型：

template< class base_dimension >
    struct Dimension
    {
        typedef Dimension< base_dimension > type;
        typedef base_dimension              base_dim_type;
    };

一个标量维度：

typedef Dimension< base_dimensionless_helper > base_dimensionless;

一些简单的帮手：

template < class D1, int fac >
    struct mul_base_dim_fac_typeof
    {
        typedef typename base_dimension< fac, fac, fac, fac, fac, fac >::type fac_vec;
        typedef typename Detail::multiply_typeof_helper< typename D1, fac_vec >::type type;
    };


template < class Dim1, class Dim2 >
    struct add_dim_typeof_helper
    {
        typedef typename add_base_dim_typeof_helper< typename Dim1::base_dim_type, typename Dim2::base_dim_type >::type dim;

        typedef Dimension< dim > type;
    };

最后是派生维度。使用的公式是：(D0 * E0) + (D1 * E1) +...+ (D5 * E5) ... ::type

template < class D0 = base_dimensionless, int E0 = 0,
       class D1 = base_dimensionless, int E1 = 0,
       class D2 = base_dimensionless, int E2 = 0,
       class D3 = base_dimensionless, int E3 = 0,
       class D4 = base_dimensionless, int E4 = 0,
       class D5 = base_dimensionless, int E5 = 0 >
struct derived_dimension
{
    typedef Dimension< typename mul_base_dim_fac_typeof< typename D0::base_dim_type, E0 >::type > d0_type;
    typedef Dimension< typename mul_base_dim_fac_typeof< typename D1::base_dim_type, E1 >::type > d1_type;
    typedef Dimension< typename mul_base_dim_fac_typeof< typename D2::base_dim_type, E2 >::type > d2_type;
    typedef Dimension< typename mul_base_dim_fac_typeof< typename D3::base_dim_type, E3 >::type > d3_type;
    typedef Dimension< typename mul_base_dim_fac_typeof< typename D4::base_dim_type, E4 >::type > d4_type;
    typedef Dimension< typename mul_base_dim_fac_typeof< typename D5::base_dim_type, E5 >::type > d5_type;

    typedef typename Detail::add_dim_typeof_helper< d0_type, d1_type >::type d0_d1_type;
    typedef typename Detail::add_dim_typeof_helper< d0_d1_type, d2_type >::type d0_d1_d2_type;
    typedef typename Detail::add_dim_typeof_helper< d0_d1_d2_type, d3_type >::type d0_d1_d2_d3_type;
    typedef typename Detail::add_dim_typeof_helper< d0_d1_d2_d3_type, d4_type >::type d0_d1_d2_d3_d4_type;
    typedef typename Detail::add_dim_typeof_helper< d0_d1_d2_d3_d4_type, d5_type >::type type;
};

好的，这确实按预期工作。但是我想美化派生维度的计算，因为所有这些中间类型定义都很丑陋。我的第一个想法是将输入向量推入一个向量（-> 一个向量向量），然后在一个不错的 for_each 循环中将它们相乘，但直到现在都没有成功。所以我的问题是：

任何提示如何美化计算？

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1 回答 1

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您可以从定义一个辅助函数开始，以阐明乘法：

template < typename D, int E >
struct multiply
{
    typedef Dimension< typename 
        mul_base_dim_fac_typeof< typename 
            D::base_dim_type, 
            E
        >::type
    > type;
};

您还可以使用诸如transformand之类的算法fold（好吧，您宁愿需要reduce，但 MPL 中没有提供）：

template < class D0 = base_dimensionless, int E0 = 0,
           class D1 = base_dimensionless, int E1 = 0,
           class D2 = base_dimensionless, int E2 = 0,
           class D3 = base_dimensionless, int E3 = 0,
           class D4 = base_dimensionless, int E4 = 0,
           class D5 = base_dimensionless, int E5 = 0 >
struct derived_dimension
{
    typedef mpl::vector<
        mpl::pair< D0, E0 >, mpl::pair< D1, E1 >,
        mpl::pair< D2, E2 >, mpl::pair< D3, E3 >,
        mpl::pair< D4, E4 >, mpl::pair< D5, E5 >
    > pairs;

    typedef typename
        mpl::transform< 
            pairs, 
            multiply< mpl::first< mpl::_1 >, mpl::second< mpl::_1 >;
        >::type products;

    typedef typename
        mpl::fold<
            products,
            base_dimensionless,
            add_dim_typeof_helper< mpl::_, mpl::_ >
        >::type type;
};

免责声明：我根本没有测试过这段代码，它的目的只是让你了解 MPL 可以做什么。

或者，您可以使用预处理器生成连续的 typedef，可能在Boost.Preprocessor的帮助下。

于 2013-02-21T11:58:11.070 回答