CPP拾遗

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2026-08-01

C++

C++ 内存、STL、模板与张量广播笔记

C++ 基础与内存操作

`sizeof` 运算符

基本含义

sizeof 返回类型或对象所占用的字节数，返回值类型为 std::size_t。

编译时求值

对于标准 C++ 类型，sizeof 的结果通常是编译期常量，可以用于：

数组长度
模板参数
static_assert
constexpr 表达式

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3

static_assert(sizeof(int) >= 2);

int buffer[sizeof(double)];

sizeof 的操作数通常处于未求值上下文，表达式不会真正执行。

int x = 1;
std::size_t n = sizeof(++x);

// x 仍然为 1

静态类型大小

sizeof(expression) 根据表达式的静态类型计算大小。

struct Base {
    virtual ~Base() = default;
};

struct Derived : Base {
    int data[100];
};

Derived d;
Base& ref = d;

sizeof(ref);      // sizeof(Base)
sizeof(d);        // sizeof(Derived)

动态类型需要通过虚函数机制或 RTTI 判断，sizeof 本身只处理编译期类型信息。

数组与指针

真正的数组对象保存全部元素，因此 sizeof 返回整个数组的大小。

int arr[10];

sizeof(arr);          // 10 * sizeof(int)
sizeof(arr[0]);       // sizeof(int)

std::size_t count = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 10

指针只保存地址。

int* ptr = arr;

sizeof(ptr);          // 指针大小，常见 64 位系统上为 8
sizeof(*ptr);         // sizeof(int)

数组作为 sizeof 的直接操作数时会保留数组类型，不发生数组到指针的转换。

结构体内存对齐

结构体成员通常按照各自的对齐要求放置。编译器可能在成员之间和结构体末尾插入填充字节。

struct A {
    char c;
    int i;
};

一种常见布局：

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偏移 0：char c，占 1 字节
偏移 1~3：填充
偏移 4~7：int i

因此：

1	sizeof(A); // 常见结果为 8

成员顺序会影响结构体大小。

struct B {
    char c1;
    int i;
    char c2;
};

struct C {
    int i;
    char c1;
    char c2;
};

常见结果：

1 2	sizeof(B); // 12 sizeof(C); // 8

结构体大小通常满足以下规律：

每个成员的起始地址满足自身对齐要求。
结构体整体对齐值通常等于成员中的最大对齐值。
结构体总大小通常是整体对齐值的整数倍。
具体布局由编译器、ABI 和编译选项决定。

可以使用 alignof 查看对齐要求：

1 2	alignof(int); alignof(A);

`sizeof(std::vector)` 与迭代器大小

std::vector<T> 对象本身保存管理信息，元素存储在动态内存中。

常见实现使用三个指针或等价信息：

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begin        指向第一个元素
end          指向最后一个有效元素之后
capacity_end 指向已分配空间末尾

因此在部分 64 位标准库实现中：

1	sizeof(std::vector<int>) == 3 * sizeof(void*)

这个结果属于实现细节，C++ 标准未规定 vector 的对象布局。

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std::vector<int> v(1'000'000);

sizeof(v); // 只计算 vector 管理对象

元素数量不会直接改变 sizeof(v)。

迭代器是独立类型，其大小和 vector 对象大小没有固定关系。

1 2	sizeof(v); sizeof(v.begin());

发布模式下，普通 vector<T>::iterator 经常封装一个 T*。调试模式可能额外保存：

所属容器指针
边界检查信息
迭代器链表节点
调试状态

因此下面的断言缺乏可移植性：

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3

static_assert(
    sizeof(std::vector<int>) == 3 * sizeof(void*)
);

`memcpy` 原理与优化

基本用途

std::memcpy 将一段内存中的字节复制到另一段内存。

#include <cstring>

int source[4] = {1, 2, 3, 4};
int destination[4];

std::memcpy(destination, source, sizeof(source));

函数原型概念上类似：

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void* memcpy(void* destination,
             const void* source,
             std::size_t count);

基础实现可以理解为逐字节复制：

void* simple_memcpy(void* destination,
                    const void* source,
                    std::size_t count) {
    auto* dst = static_cast<unsigned char*>(destination);
    auto* src = static_cast<const unsigned char*>(source);

    for (std::size_t i = 0; i < count; ++i) {
        dst[i] = src[i];
    }

    return destination;
}

实际标准库实现通常根据数据大小、地址对齐和处理器特性选择更高效的复制方式。

类型限制

对于任意对象类型，直接按字节复制需要关注对象语义。

memcpy 适合：

基本数值类型
指针值的底层复制
字节缓冲区
可平凡复制类型
std::is_trivially_copyable_v<T> 为真的类型

#include <type_traits>

template<class T>
void copy_objects(T* dst, const T* src, std::size_t count) {
    static_assert(std::is_trivially_copyable_v<T>);
    std::memcpy(dst, src, count * sizeof(T));
}

带有自定义复制逻辑、虚函数、动态资源或复杂不变量的类型适合使用：

1	std::copy_n(source, count, destination);

对齐处理与批量传输

高性能实现通常包含几个阶段：

复制少量前缀字节，使目标地址达到合适的对齐边界。
使用机器字、向量寄存器或缓存行大小进行批量复制。
处理末尾不足一个批次的剩余字节。

概念性示例：

while (count > 0 && address_not_aligned(dst)) {
    *dst++ = *src++;
    --count;
}

while (count >= block_size) {
    copy_one_block(dst, src);
    dst += block_size;
    src += block_size;
    count -= block_size;
}

while (count > 0) {
    *dst++ = *src++;
    --count;
}

现代编译器常将固定长度的 memcpy 直接展开成若干条加载和存储指令。

struct Data {
    std::uint64_t a;
    std::uint64_t b;
};

Data copy(Data value) {
    Data result;
    std::memcpy(&result, &value, sizeof(Data));
    return result;
}

这类代码可能直接编译为寄存器移动，无需真正调用库函数。

SIMD 优化

SIMD 指令可以一次处理多个字节，例如：

SSE
AVX
AVX2
AVX-512
ARM NEON

典型实现会使用运行时 CPU 特性检测，根据平台选择优化版本。

对于较小内存块，函数调用和复杂分支的开销可能高于复制本身。编译器通常会内联固定长度复制。

非临时存储

非临时存储指令可以减少大块复制对 CPU 缓存的污染，适合：

数据量远大于缓存
写入后短期内不会再次读取
连续的大块内存复制

对于小数据或即将被读取的数据，普通缓存写入通常更合适。

重叠内存与 `memmove`

memcpy 要求源区域和目标区域互不重叠。区域重叠时，程序行为未定义。

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char buffer[] = "abcdef";

std::memcpy(buffer + 1, buffer, 5); // 区域重叠

std::memmove 支持重叠区域。

1	std::memmove(buffer + 1, buffer, 5);

常见实现根据地址关系选择复制方向：

if (destination < source) {
    // 从前向后复制
} else {
    // 从后向前复制
}

明确不存在重叠时优先使用 memcpy，编译器和标准库拥有更大的优化空间。

数组退化与形参传递

函数形参中的数组调整

函数参数中的数组声明会调整为指针类型。

1	void process(int arr[10]);

编译器按下面的形式处理：

1	void process(int* arr);

数组长度 10 不属于参数类型的一部分。

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void process(int arr[10]) {
    sizeof(arr); // sizeof(int*)
}

即使传入真正的数组，函数内部的 arr 仍然是指针参数。

真数组中的 `sizeof`

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int values[10];

sizeof(values); // 10 * sizeof(int)

传入函数后：

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void test(int values[]) {
    sizeof(values); // sizeof(int*)
}

保留数组长度

使用数组引用模板可以保留长度：

template<class T, std::size_t N>
constexpr std::size_t array_size(const T (&)[N]) {
    return N;
}

int values[10];

static_assert(array_size(values) == 10);

也可以直接将数组引用作为函数参数：

template<class T, std::size_t N>
void process(T (&arr)[N]) {
    static_assert(N > 0);
}

使用 `std::array`

#include <array>

void process(const std::array<int, 10>& arr) {
    std::size_t n = arr.size();
}

显式传递长度

1	void process(const int* data, std::size_t size);

C++20 可以使用 std::span 表达连续但不拥有的数据：

#include <span>

void process(std::span<const int> data) {
    for (int value : data) {
        // ...
    }
}

STL 容器

`std::array`

std::array<T, N> 是固定长度数组的标准库封装。

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#include <array>

std::array<int, 4> values = {1, 2, 3, 4};

主要特点

长度在编译期确定
数据连续存储
没有额外动态分配
支持值语义
提供标准容器接口
通常与内置数组具有相同的存储开销

常用接口：

values.size();
values.data();
values.begin();
values.end();
values.front();
values.back();
values.at(2);
values[2];

与内置数组的区别

内置数组无法直接赋值：

int a[3] = {1, 2, 3};
int b[3];

// b = a; // 编译错误

std::array 支持整体复制：

std::array<int, 3> a = {1, 2, 3};
std::array<int, 3> b;

b = a;

内置数组在大量表达式中会退化为指针。std::array 作为类对象传递，不会自动退化。

1	void use(const std::array<int, 3>& values);

需要原始指针时显式调用：

1	int* ptr = values.data();

`std::vector` 详解

内存模型

std::vector<T> 管理一段连续动态内存。

逻辑上维护三个边界：

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data begin     第一个元素
data end       最后一个有效元素之后
storage end    已分配空间末尾

由此得到：

1 2	size = data_end - data_begin capacity = storage_end - data_begin

对应接口：

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v.size();
v.capacity();
v.data();

关系始终满足：

1	size <= capacity

vector 对象通常存放在栈上或其他对象内部，元素缓冲区通常位于动态存储区。

容量增长规则

当插入元素导致 size() > capacity() 时，vector 通常执行：

分配更大的连续内存。
将旧元素移动或复制到新内存。
销毁旧元素。
释放旧内存。
插入新元素。

常见标准库可能使用约 1.5 倍或 2 倍增长策略。具体增长倍率由标准库实现决定。

C++ 标准主要保证连续存储和 push_back 的摊还常数复杂度。

`reserve`

reserve(n) 请求至少容纳 n 个元素的容量。

std::vector<int> values;
values.reserve(1000);

for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
    values.push_back(i);
}

作用：

减少重复分配
减少元素移动或复制
提高批量插入性能
提高容量范围内迭代器和指针的稳定性

reserve 改变容量，不改变元素数量。

values.reserve(100);

values.size();     // 0
values.capacity(); // 至少为 100

`resize`

resize(n) 改变元素数量。

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std::vector<int> values;

values.resize(10);

当 n > size()：

创建新元素
必要时重新分配

当 n < size()：

销毁末尾元素
通常保留原有容量

values.resize(5);

values.size();     // 5
values.capacity(); // 通常保持原值

移动语义的影响

移动整个 vector 时，标准库通常可以直接转移内部缓冲区的所有权。

1 2	std::vector<int> a(1'000'000); std::vector<int> b = std::move(a);

在分配器条件允许时，这通常只需转移内部管理信息。

扩容过程中，元素类型的移动构造函数是否标记为 noexcept 会影响策略。

struct Item {
    Item(const Item&);
    Item(Item&&) noexcept;
};

为了维护异常安全保证，vector 在部分情况下会优先复制可能抛异常的移动类型。

`clear` 与 `erase`

clear() 销毁全部元素并将 size() 设为零，通常保留容量。

values.clear();

values.size();     // 0
values.capacity(); // 通常不变

erase() 删除指定元素，后续元素会向前移动，容量通常保持不变。

1	values.erase(values.begin() + 3);

`shrink_to_fit`

shrink_to_fit() 请求释放未使用容量。

1	values.shrink_to_fit();

它属于非强制性请求。实现可以：

重新分配到接近 size() 的容量
保持原容量
使迭代器、引用和指针失效

C++11 之前常使用临时对象交换：

1	std::vector<int>(values).swap(values);

这个技巧通过创建紧凑副本后交换缓冲区来释放多余容量，但会产生复制或移动成本。

迭代器失效

发生重新分配时，指向旧缓冲区的以下对象全部失效：

指针
引用
迭代器

std::vector<int> values = {1, 2, 3};

int* ptr = &values[0];
values.push_back(4);

// 如果发生扩容，ptr 已失效

无重新分配的尾部插入通常保留已有元素的引用和迭代器，但 end() 会变化。

erase 会使删除位置及其后的迭代器失效。

`vector<bool>` 特化

std::vector<bool> 是标准库针对布尔值的空间压缩特化。

多个布尔值通常压缩存放在机器字的不同位中：

1 2	普通 bool 数组：每个元素通常至少占 1 字节 vector<bool>：每个元素通常占 1 位

单个位通常无法提供普通 bool&，因此：

1	std::vector<bool>::reference

是代理对象。它内部可能保存：

指向机器字的指针
位掩码或位索引

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std::vector<bool> flags = {true, false};

auto value = flags[0];

此时 value 通常推导为代理类型，仍然关联 flags 的底层存储。

需要独立布尔值时显式转换：

1	bool value = flags[0];

修改元素可以使用代理引用：

1	flags[0] = false;

保存代理对象后再让 vector 扩容、移动或销毁，代理对象可能悬垂。

auto ref = flags[0];

flags.push_back(true); // 可能重新分配

// ref 的底层地址可能已经失效

迭代器与容器对象大小

常规迭代器

在发布模式下，连续容器的迭代器经常封装原始指针：

1 2	std::vector<int>::iterator std::array<int, 10>::iterator

概念上可能类似：

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class iterator {
    int* ptr;
};

因此常见结果为：

1	sizeof(std::vector<int>::iterator) == sizeof(int*)

标准只规定迭代器行为和能力，不规定其内部布局。

调试模式迭代器

调试标准库可能给迭代器增加：

容器身份
边界信息
有效性状态
调试链表
线程或版本信息

因此调试模式下迭代器可能明显大于一个指针。

`vector<bool>::iterator`

vector<bool> 以位为单位访问元素，迭代器通常需要保存：

指向存储块的指针
当前位偏移

因此它通常无法直接表示为 bool*。

关于三个指针断言

下面的断言依赖具体标准库实现：

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static_assert(
    sizeof(std::vector<int>) == 3 * sizeof(void*)
);

适合分析当前编译器实现，不适合作为可移植程序逻辑。

可靠结论包括：

vector 元素连续存储。
data() 指向首元素存储。
size() 返回有效元素数量。
capacity() 返回当前可容纳元素数量。
容器对象大小由实现决定。

模板与类设计

类模板基础

类模板允许同一数据结构适配不同元素类型。

template<class T>
class Tensor4D {
public:
    using value_type = T;
};

使用方式：

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Tensor4D<float> a;
Tensor4D<double> b;
Tensor4D<int> c;

模板定义通常需要放在头文件中，因为编译器实例化模板时需要看到完整定义。

下面的示例使用固定四维形状和动态元素存储。

#include <algorithm>
#include <array>
#include <cstddef>
#include <memory>
#include <stdexcept>
#include <type_traits>

template<class T>
class Tensor4D {
public:
    explicit Tensor4D(
        const std::size_t shape[4],
        const T* source = nullptr
    ) {
        std::copy_n(shape, 4, shape_);

        size_ = 1;

        for (std::size_t dim : shape_) {
            if (dim == 0) {
                throw std::invalid_argument(
                    "Tensor dimension must be greater than zero"
                );
            }

            size_ *= dim;
        }

        compute_strides();

        data_ = std::make_unique<T[]>(size_);

        if (source != nullptr) {
            std::copy_n(source, size_, data_.get());
        }
    }

    ~Tensor4D() = default;

    Tensor4D(const Tensor4D&) = delete;
    Tensor4D& operator=(const Tensor4D&) = delete;

    Tensor4D(Tensor4D&&) = delete;
    Tensor4D& operator=(Tensor4D&&) = delete;

    std::size_t size() const noexcept {
        return size_;
    }

    const std::size_t* shape() const noexcept {
        return shape_;
    }

    T* data() noexcept {
        return data_.get();
    }

    const T* data() const noexcept {
        return data_.get();
    }

private:
    void compute_strides() noexcept {
        strides_[3] = 1;
        strides_[2] = shape_[3];
        strides_[1] = shape_[2] * strides_[2];
        strides_[0] = shape_[1] * strides_[1];
    }

    std::size_t shape_[4]{};
    std::size_t strides_[4]{};
    std::size_t size_{};
    std::unique_ptr<T[]> data_;
};

形状数组的深拷贝

1	std::copy_n(shape, 4, shape_);

对于 std::size_t 这类可平凡复制类型，也可以使用：

1	std::memcpy(shape_, shape, sizeof(shape_));

std::copy_n 更容易适配泛型代码和复杂类型。

元素数据分配

1	data_ = std::make_unique<T[]>(size_);

std::unique_ptr<T[]> 会在对象析构时自动调用 delete[]，并能提高构造异常时的资源安全性。

使用原始指针时需要手动管理：

T* data_ = nullptr;

data_ = new T[size_];

~Tensor4D() {
    delete[] data_;
}

禁止复制与移动

Tensor4D(const Tensor4D&) = delete;
Tensor4D& operator=(const Tensor4D&) = delete;

Tensor4D(Tensor4D&&) = delete;
Tensor4D& operator=(Tensor4D&&) = delete;

适用场景：

对象绑定不可转移资源
对象地址必须稳定
内部存在外部注册关系
复制成本过高
设计上要求唯一实例

一般拥有动态资源的值类型也可以实现深拷贝和移动语义。禁止复制与移动会限制对象在标准容器和函数返回值中的使用。

算法：张量广播

广播规则

对于相同维数的两个张量，每个维度需要满足：

shape_a[d] == shape_b[d]
或
shape_a[d] == 1
或
shape_b[d] == 1

输出维度通常取两者中的较大值：

1	output_shape[d] = std::max(shape_a[d], shape_b[d]);

例如：

1
2
3

A: [2, 3, 4, 5]
B: [1, 3, 1, 5]
输出: [2, 3, 4, 5]

B 在第 0 维和第 2 维广播。

四维连续张量步长

对于行主序连续布局：

1	shape = [D0, D1, D2, D3]

步长为：

stride[3] = 1
stride[2] = D3
stride[1] = D2 × D3
stride[0] = D1 × D2 × D3

坐标 (i, j, k, l) 的线性偏移：

offset =
    i * stride[0] +
    j * stride[1] +
    k * stride[2] +
    l * stride[3];

手动广播索引

广播维度始终读取下标 0：

std::size_t ai = shape_a[0] == 1 ? 0 : i;
std::size_t aj = shape_a[1] == 1 ? 0 : j;
std::size_t ak = shape_a[2] == 1 ? 0 : k;
std::size_t al = shape_a[3] == 1 ? 0 : l;

完整偏移：

std::size_t offset_a =
    ai * stride_a[0] +
    aj * stride_a[1] +
    ak * stride_a[2] +
    al * stride_a[3];

使用有效步长优化

广播维度的坐标变化不会改变源数据位置，因此可以将对应步长设置为 0。

std::size_t effective_stride_a[4];

for (int d = 0; d < 4; ++d) {
    effective_stride_a[d] =
        shape_a[d] == 1 ? 0 : stride_a[d];
}

随后直接计算：

std::size_t offset_a =
    i * effective_stride_a[0] +
    j * effective_stride_a[1] +
    k * effective_stride_a[2] +
    l * effective_stride_a[3];

这会消除内层循环中的条件判断。

四层循环实现

template<class T>
void add_broadcast_4d(
    const T* a,
    const std::size_t shape_a[4],
    const std::size_t stride_a[4],
    const T* b,
    const std::size_t shape_b[4],
    const std::size_t stride_b[4],
    T* output,
    const std::size_t output_shape[4]
) {
    std::size_t stride_a_effective[4];
    std::size_t stride_b_effective[4];

    for (int d = 0; d < 4; ++d) {
        const bool compatible =
            shape_a[d] == shape_b[d] ||
            shape_a[d] == 1 ||
            shape_b[d] == 1;

        if (!compatible) {
            throw std::invalid_argument(
                "Incompatible broadcast shapes"
            );
        }

        stride_a_effective[d] =
            shape_a[d] == 1 ? 0 : stride_a[d];

        stride_b_effective[d] =
            shape_b[d] == 1 ? 0 : stride_b[d];
    }

    std::size_t output_index = 0;

    for (std::size_t i = 0; i < output_shape[0]; ++i) {
        for (std::size_t j = 0; j < output_shape[1]; ++j) {
            for (std::size_t k = 0; k < output_shape[2]; ++k) {
                for (std::size_t l = 0; l < output_shape[3]; ++l) {
                    const std::size_t offset_a =
                        i * stride_a_effective[0] +
                        j * stride_a_effective[1] +
                        k * stride_a_effective[2] +
                        l * stride_a_effective[3];

                    const std::size_t offset_b =
                        i * stride_b_effective[0] +
                        j * stride_b_effective[1] +
                        k * stride_b_effective[2] +
                        l * stride_b_effective[3];

                    output[output_index++] =
                        a[offset_a] + b[offset_b];
                }
            }
        }
    }
}

单循环与除模反推

也可以使用单层循环遍历全部输出元素，再根据输出步长恢复四维坐标。

for (std::size_t linear = 0; linear < total; ++linear) {
    std::size_t remaining = linear;

    std::size_t i = remaining / output_stride[0];
    remaining %= output_stride[0];

    std::size_t j = remaining / output_stride[1];
    remaining %= output_stride[1];

    std::size_t k = remaining / output_stride[2];
    remaining %= output_stride[2];

    std::size_t l = remaining;
}

优点：

代码结构统一
容易扩展为动态维数
便于并行划分线性区间

性能成本主要来自循环中的整数除法和取模运算。

固定四维场景通常适合：

嵌套循环
预计算有效步长
内层连续访问
将最连续维度放在最内层

PyTorch 广播机制原理

PyTorch 张量通常由以下信息描述：

数据存储
形状 sizes
步长 strides
存储偏移
数据类型
设备信息

广播视图可以通过修改元数据实现。

原始张量：

1 2	shape = [1, 3, 1, 5] stride = [15, 5, 5, 1]

扩展为：

1 2	shape = [2, 3, 4, 5] stride = [0, 5, 0, 1]

第 0 维和第 2 维步长为 0，因此这些维度的任意坐标都指向同一批底层元素。

这类扩展通常只创建视图，不复制元素数据。

手动实现中的：

1	index = shape[d] == 1 ? 0 : output_index;

与零步长机制表达相同的地址映射关系。

`TensorIterator`

PyTorch 的许多逐元素运算通过统一迭代框架处理：

广播
数据类型转换
多输入和多输出
连续维度合并
CPU 并行
向量化
GPU 内核索引
不同内存布局

概念流程：

检查输入形状是否兼容。
计算共同输出形状。
为广播维度生成零步长。
合并可连续遍历的维度。
根据设备和类型选择内核。
并行遍历输出元素。

手动四维实现适合学习索引原理。通用框架通过统一元数据和内核调度处理更多数据类型、维度和设备。

现代 C++ 最佳实践与陷阱

`auto` 类型推导

普通 `auto`

const int value = 10;
const int& ref = value;

auto a = value; // int
auto b = ref;   // int

普通 auto 会剥离：

顶层 const
顶层引用

底层 const 通常会保留：

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const int* ptr = &value;

auto p = ptr; // const int*

`auto&`

int value = 10;

auto& ref = value;
ref = 20;

auto& 保留引用关系。

对于只读访问：

1	const auto& ref = value;

这可以避免大型对象复制，并延长临时对象生命周期。

1	const auto& result = create_large_object();

`auto&&`

在类型推导上下文中，auto&& 可以绑定左值和右值。

1 2	auto&& a = value; auto&& b = create_object();

范围循环中常用：

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for (auto&& element : container) {
    // 同时适配普通引用和代理引用
}

`vector<bool>` 代理对象

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std::vector<bool> flags = {true, false};

auto x = flags[0];

x 可能是 std::vector<bool>::reference，继续关联容器存储。

需要独立值时：

1	bool x = flags[0];

需要修改元素时：

1 2	auto reference = flags[0]; reference = false;

范围遍历 vector<bool> 时，可以使用：

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for (auto&& bit : flags) {
    bit = true;
}

内存安全与生命周期

常见悬垂来源

返回局部变量引用：

const int& bad() {
    int value = 10;
    return value;
}

保存 vector 元素地址后触发扩容：

1 2	int* ptr = &values[0]; values.push_back(42);

保存临时对象内部地址：

1	const char* ptr = std::string("abc").c_str();

保存 vector<bool> 代理后改变底层存储：

1 2	auto bit = flags[0]; flags.reserve(1000);

生命周期管理原则

明确对象所有权。
使用 RAII 管理资源。
优先使用标准容器。
将只读非拥有访问表示为引用、指针或 std::span。
将独占所有权表示为 std::unique_ptr。
将共享所有权限制在确实需要共享生命周期的场景。
容器扩容后重新获取元素指针、引用和迭代器。

值语义与禁止复制

值语义

值语义类型可以像普通数值一样复制、赋值和返回。

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std::vector<int> create_values() {
    return {1, 2, 3};
}

值语义通常带来：

清晰的所有权
易组合的接口
容器兼容性
异常安全
更简单的生命周期管理

使用 `= delete`

class Resource {
public:
    Resource(const Resource&) = delete;
    Resource& operator=(const Resource&) = delete;
};

适用对象包括：

锁
文件映射
操作系统句柄包装
注册到外部系统的对象
地址必须固定的对象
单例或作用域守卫

移动语义

移动语义允许将资源所有权从一个对象转移到另一个对象。

class Buffer {
public:
    explicit Buffer(std::size_t size)
        : size_(size),
          data_(std::make_unique<int[]>(size)) {}

    Buffer(const Buffer&) = delete;
    Buffer& operator=(const Buffer&) = delete;

    Buffer(Buffer&&) noexcept = default;
    Buffer& operator=(Buffer&&) noexcept = default;

private:
    std::size_t size_;
    std::unique_ptr<int[]> data_;
};

移动后，源对象仍然处于有效且可析构的状态，其具体内容由类型约定决定。

Rule of Zero

优先让标准库资源类型负责析构、复制和移动。

class Tensor {
private:
    std::array<std::size_t, 4> shape_;
    std::vector<float> data_;
};

编译器可以自动生成正确的：

析构函数
复制构造函数
复制赋值运算符
移动构造函数
移动赋值运算符

这类设计通常比直接管理 new[] 和 delete[] 更安全。