C++ 学习笔记

当想要保护自己重要的人的时候，人就会变得很坚强。
——《火影忍者》白

常量指针 & 指针常量

实际上就是一个剥洋葱的过程，从内到外逐步剥开：

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const int * p; // p -> p 是指针 -> p 指向 int -> 这个 int 不可变 => 常量指针
int * const p; // p -> p 不可变 -> p 是指针 -> p 指向 int => 指针常量

top-level const 和 low-level const

C++ Primer 中对 top-level const 和 low-level const 解释得非常模糊，翻译上也很容易造成误导。top-level const 翻译成 “顶层 const” 没问题，但 low-level const 就不该翻译成 “底层 const” 了，这让 bottom-level const 情何以堪？

看了一圈，还是 Stack Overflow 上的一个回答直击本质：

使得被修饰的变量本身无法改变的 const 是 top-level const，其他的通过指针或引用等间接途径来限制目标内容不可变的 const 是 low-level const。

现在再看书上的注释就好懂了吧：

C++ Primer Edition 5th P62
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int i = 0, &r = i;
auto a = r;
const int ci = i, &cr = ci;
auto b = ci;
auto c = cr;
auto d = &i;
auto e = &ci;
const auto f =ci;
auto &g = ci;
auto &h = 42;
const auto &j =42;
auto &m = ci;
auto *p = &ci;
auto &n = i, *p2 = &ci; // Wrong!

类内静态成员的初始化

虽然 C++ 新标准已经支持 in-class initializer，但如果等号右边不是常量表达式（比如要调用函数计算），还是需要使用传统 类内定义，类外初始化 的技术

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class calc{
private:
    static const double t; // 类内定义
};
const double calc::t = atan(2); // 类外初始化，注意不要加 static

简单的常量表达式，使用 enum 定义会更优雅：

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class calc{
private:
    enum { TOTAL = 10 }; // so elegant!
};

如果是 Java，在 static 块里初始化就好了。

开发环境配置

vscode 关闭 C++ 11 Warning

首先，在你用的查错插件里将 C++ 版本换为 C++17，我用的 C/C++ Clang Command Adapter，只要在 Clang: Cxxflags 一栏添加 -std=C++17 即可。

然后，关掉用 Coderunner 一键运行时终端里的警告。打开 settings.json， 在 "code-runner.executorMap" 对应 C++ 的一项里加入 -std=c++17 即可。

settings.json
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"cpp": "cd $dir && clang++ -std=c++17 $fileName -o $fileNameWithoutExt && $dir$fileNameWithoutExt",

最后，关掉调试时的警告。在 tasks.json 的运行参数中加入 "-std=c++17" 即可。

tasks.json
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"args": [
    "${fileBasename}",
    "-o",
    "${fileBasenameNoExtension}",
    "-g",
    "-std=c++17", // 加在这里
],

Jupyter 安装 C++ Kernel

安装 Xeus-Cling Kernel 让我们也能在 Jupyter 上愉快地写 C++。我用的 pyenv 管理 Python 版本，所以先切换到 miniconda 环境，用 conda 新建一个环境来装 Xeus-Cling。注意，根据官方教程只能用 miniconda，而不能用 anaconda。

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pyenv local miniconda3-4.7.12 # 切换到 miniconda
conda create -n cpp # 为 xeus-cling 创建名为 cpp 的虚拟环境
conda activate cling # 切换到新创建的 cpp 环境
conda install jupyter notebook # 为新环境安装 jupyter
conda install xeus-cling -c conda-forge # 安装 xeus-cling 内核
jupyter kernelspec list # 查看所有安装的 kernel

如果 xcpp11、xcpp14、xcpp17 都有显示，则说明已经安装成功

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Available kernels:
  python3    /Users/stardust/.pyenv/versions/miniconda3-4.7.12/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3
  xcpp11     /Users/stardust/.pyenv/versions/miniconda3-4.7.12/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11
  xcpp14     /Users/stardust/.pyenv/versions/miniconda3-4.7.12/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14
  xcpp17     /Users/stardust/.pyenv/versions/miniconda3-4.7.12/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17

打开 jupyter notebook ，看看是不是已经可以写 C++ 了。