std::span — это решение реальной проблемы, с которой сталкиваются все C++ разработчики: как эффективно передавать последовательности данных между функциями, не вдаваясь в детали их внутренного представления? Раньше нам приходилось писать перегрузки функций для разных типов контейнеров, создавать собственные адаптеры или просто использовать указатели с длиной — все эти подходы не только неэлегантны, но и чреваты ошибками. Вся прелесть std::span в его универсальности. Вы можете создать его из массива, указателя с размером, вектора, и любого другого контейнера с непрерывной памятью. При этом span не владеет данными, на которые ссылается — он просто предоставляет к ним доступ через единый интерфейс. Это как волшебное стекло — через него видишь содержимое, но само оно ничего не содержит.
История появления std::span началась задолго до C++20. Многие библиотеки, включая проект Guidelines Support Library (GSL) от Microsoft, предлагали похожие решения. Фактически, span из GSL стал прототипом для стандартной реализации. Комитет по стандартизации C++ увидел ценность этой абстракции и включил ее в C++20, отполировав API и семантику.
std::span органично вписывается в концепцию view-типов, которая становится все более популярной в современном C++. View — это легковесный объект, который предоставляет доступ к данным, но не владеет ими. Такой подход минимизирует необходимость копирования данных и упрощает управление ресурсами. Кроме span, к view-типам относятся string_view из C++17 и диапазоны (ranges) из C++20.
Главные преимущества использования std::span:- Унификация интерфейса для разных контейнеров с последовательным доступом.
- Устранение необходимости в избыточных копиях данных.
- Уменьшение количества перегрузок функций.
- Повышение безопасности по сравнению с голыми указателями.
- Явное выражение намерения — код становится самодокументируемым.
Работа со std::span в проектах способствует написанию более читаемого и эффективного кода. Вместо того чтобы передавать указатель и размер отдельно (и рисковать их рассинхронизацией), вы используете один объект, который хранит обе части информации. Ещо одна интересная особеность std::span — поддержка как динамичского, так и статического (известного на этапе компиляции) размера. Это позволяет выбирать между гибкостью и производительностью в зависимости от конкретного случая.
Основы работы со std::span
Когда я впервые столкнулся со std::span, меня поразила элегантность его интерфейса. Давайте разберём, как эта штука работает на практике — без лишней воды и теоретезирования. Первым делом подключаем нужный заголовочный файл:
Создать span можно разными способами, и в этом вся его прелесть. Вот самые частые случаи:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
| // Из обычного массива
int myArray[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
std::span<int> arraySpan(myArray);
// Из std::vector
std::vector<int> myVec = {10, 20, 30, 40, 50};
std::span<int> vecSpan(myVec);
// Из указателя и размера (старая школа)
int* rawPtr = myArray;
std::span<int> ptrSpan(rawPtr, 5);
// Из std::array
std::array<int, 3> myStdArray = {100, 200, 300};
std::span<int> stdArraySpan(myStdArray); |
|
span есть все привычные способы доступа к элементам, как у нормального контейнера. Но на самом деле он ими не владеет — просто смотрит на них через свое "окошко":
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
| // Доступ по индексу, как в массиве
int firstElement = vecSpan[0]; // 10
// Итерация всех элементов
for (int val : arraySpan) {
std::cout << val << " "; // 1 2 3 4 5
}
// Информация о размере и пустоте
size_t numElements = stdArraySpan.size(); // 3
bool hasElements = vecSpan.empty(); // false
// Получение сырого указателя (если вдруг понадобится)
int* rawData = arraySpan.data(); |
|
std::span — не хозяин тех данных, на которые указывает. Если оригинальный контейнер умрёт, span останется с указателем в никуда. Это как ссылка на аккаунт в соцсети, который уже удалили — клик по ней приведёт к ошибке 404.
Вот где меня недавно прижало такое поведение:
| C++ | 1
2
3
4
| std::span<int> createDangerousSpan() {
std::vector<int> tempVector = {1, 2, 3}; // Локальный вектор
return std::span<int>(tempVector); // ОШИБКА! Возвращаем span на уничтожаемый вектор
} // tempVector удаляется здесь, span станет недействительным |
|
std::span проявляется, когда нам нужно работать с частью последователности. Никаких копий, просто новый "вид" на те же данные:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| std::vector<int> bigVector = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
std::span<int> fullSpan(bigVector);
// Получаем первые 3 элемента
std::span<int> startSpan = fullSpan.first(3); // {1, 2, 3}
// Последние 4 элемента
std::span<int> endSpan = fullSpan.last(4); // {7, 8, 9, 10}
// Подпоследовательность из середины (с 3-го индекса, 3 элемента)
std::span<int> midSpan = fullSpan.subspan(3, 3); // {4, 5, 6} |
|
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
| // 1. Неизменяемые данные (const T)
std::span<const int> readOnlySpan(myVector);
// readOnlySpan[0] = 42; // Ошибка компиляции!
// 2. Неизменяемый сам span (const span<T>)
const std::span<int> fixedSpan(myVector);
fixedSpan[0] = 42; // Это работает! Данные можно менять
// fixedSpan = другойSpan; // А вот это уже ошибка |
|
std::span для создания универсальных функций, которые могут принимать разные типы контейнеров. Ведь раньше приходилось писать кучу перегрузок или использовать шаблоны, что делало код сложнее:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
| // Одна функция для всех типов!
void processData(std::span<int> data) {
for (int& value : data) {
value = value * 2 + 1; // Какая-то обработка
}
}
// И можно вызывать её с чем угодно
int rawArray[] = {1, 2, 3};
std::vector<int> vec = {4, 5, 6};
std::array<int, 2> arr = {7, 8};
processData(rawArray); // Работает!
processData(vec); // Работает!
processData(arr); // Тоже работает!
processData({1, 2, 3}); // А вот так не сработает - нужен lvalue |
|
std::span бывает со статическим размером, известным на этапе компиляции:
| C++ | 1
2
3
4
| // Точно 5 элементов, не больше и не меньше
std::span<int, 5> exactFiveSpan(bigArray);
// std::span<int, 5> tooSmallSpan(smallArray); // Ошибка, если в smallArray < 5 элементов |
|
span даёт компилятору больше информации для оптимизации и дополнительных проверок безопасности.
В целом, std::span — это один из тех инструментов, которые буквально меняют подход к написанию функций, работающих с последовательностями данных. Когда вы начнёте использовать его в своих проектах, он быстро станет незаменимым — как хорошая отвертка в наборе инструментов.
Теперь давайте поговорим о конверсии между различными видами std::span. На первый взгляд это может показаться мелочью, но когда вы глубже погрузитесь в работу со span — поймёте, насколько это важно.
Преобразование между span с разными размерами обычно работает именно так, как вы ожидаете. Например, span динамического размера может принять span со статичским размером без проблем:
| C++ | 1
2
| std::span<int, 4> fixedSpan = {1, 2, 3, 4};
std::span<int> dynamicSpan = fixedSpan; // Всё ок, неявное преобразование |
|
| C++ | 1
2
| std::span<int> dynamicSpan = {1, 2, 3, 4, 5};
// std::span<int, 4> fixedSpan = dynamicSpan; // Ошибка! Нет неявного преобразования |
|
first<N> или просто создать новый span:
| C++ | 1
2
3
| std::span<int, 4> fixedSpan = std::span<int, 4>(dynamicSpan.data(), 4);
// Или так
std::span<int, 4> anotherWay = dynamicSpan.first<4>(); |
|
span<T> в span<const T> (добавление константности), но не наоборот:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
| std::vector<int> mutableVec = {1, 2, 3};
std::span<int> mutableSpan(mutableVec);
std::span<const int> constSpan = mutableSpan; // Ок, добавляем const
// А вот так нельзя
std::vector<const int> constVec = {1, 2, 3}; // Кстати, это тоже не сработает
std::span<const int> constSpan2(constVec);
// std::span<int> mutableSpan2 = constSpan2; // Ошибка! Снимать константность нельзя |
|
char и byte:
| C++ | 1
2
3
| std::string text = "Hello";
std::span<char> charSpan(text);
std::span<std::byte> byteSpan(reinterpret_cast<std::byte*>(charSpan.data()), charSpan.size()); |
|
Одна из важных проблем, о которой я едва не забыл, — хранение span в контейнерах или структурах данных. Здесь нужно быть предельно осторожным. Рассмотрим такой пример:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| struct DataProcessor {
std::span<int> data; // Опасно! Срок жизни данных не связан со сроком жизни структуры
DataProcessor(std::span<int> inputData) : data(inputData) {}
void process() {
for (int& val : data) {
val *= 2; // Что если данные уже уничтожены?
}
}
}; |
|
span, уничтожаются раньше, чем сама структура, вызов process() приведёт к неопределённому поведению. Более безопасный подход — принимать span только в методах и не сохранять его как член класса:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
| struct SaferProcessor {
void process(std::span<int> data) { // Принимаем span только когда нужно
for (int& val : data) {
val *= 2;
}
}
}; |
|
| C++ | 1
2
3
4
5
| struct OwningProcessor {
std::vector<int> ownedData; // Владеем копией
OwningProcessor(std::span<int> inputData) : ownedData(inputData.begin(), inputData.end()) {}
}; |
|
span — это создание многомерных вью на данные. Например, представьте матрицу, хранящуюся в одномерном массиве:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| std::vector<int> matrix = {
1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9
}; // 3x3 матрица в линейном хранилище
// Создаём двумерный взгляд на эту матрицу
const int rowSize = 3;
for (int i = 0; i < 3; ++i) {
std::span<int> row(matrix.data() + i * rowSize, rowSize);
std::cout << "Row " << i << ": " << row[0] << ", " << row[1] << ", " << row[2] << "\n";
} |
|
Возвращаясь к нашему обсуждению оптимизаций, стоит отметить, что современные компиляторы довольно умны в работе со span. Во многих случаях они полностью устраняют накладные расходы на создание и использование span, превращая его в обычные указательные операции.
Например, такой код:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
| void sumArray(std::span<const int> values) {
int sum = 0;
for (int val : values) {
sum += val;
}
return sum;
} |
|
Несмотря на всю гибкость, std::span имеет некоторые ограничения. Он работает только с непрерывными последовательностями в памяти. Это значит, что контейнеры вроде std::list или std::map не подойдут:
| C++ | 1
2
| std::list<int> myList = {1, 2, 3};
// std::span<int> listSpan(myList); // Не сработает! List не хранит элементы последовательно |
|
span не умеет работать с контейнерами, которые могут изменять своё внутреннее представление, например, при добавлении элементов. Если вы создали span на вектор, а потом добавили элементы в вектор, ваш span может оказаться невалидным из-за перевыделения памяти:
| C++ | 1
2
3
4
5
| std::vector<int> growingVec = {1, 2, 3};
std::span<int> spanOnVector(growingVec);
growingVec.push_back(4); // Может вызвать перераспределение памяти!
// spanOnVector[0] = 42; // Опасно! span может указывать на старое, уже освобождённое место |
|
std::span становится невероятно полезным инструментом для построения чистых и безопасных API. Возможность универсально работать с разными контейнерами, не создавая копий и без сложных шаблонных конструкций, существенно упрощает код и делает его более понятным.
Std::vector<std::pair<std::vector<int>::iterator, std::vector<int>::iterator>
Вопрос по вектору.
Допустим есть вектор,
std::vector<int> vec;
на каком - то этапе заполнения я... ошибка error: cannot convert 'std::string {aka std::basic_string<char>}' to 'std::string* {aka std::basic_stri
на вод поступают 2 строки типа string. определить количество вхождений строки 2 в строку 1
ошибка... STL std::set, std::pair, std::make_pair
Я не знаю как описать тему в двух словах, поэтому не обращайте внимание на название темы.... Не воспринимает ни std::cout, ни std::cin. Вобщем ничего из std. Также не понимает iostream
Здравствуйте!
Я хотел начать изучать язык C++. Набрал литературы. Установил Microsoft Visual C++...
Продвинутые возможности
Погрузившись в мир std::span, пора исследовать его по-настоящему мощные фичи. То, что я сейчас расскажу, часто упускают из виду даже опытные разработчики, а зря — именно эти возможности делают span настоящей жемчужиной C++20.
Компилируемый размер vs. динамический размер
std::span бывает двух разновидностей: со статическим (фиксированным на этапе компиляции) и динамическим размером. Различие между ними фундаментальнее, чем кажется на первый взгляд:
| C++ | 1
2
3
4
5
| // Динамический размер - определяется в рантайме
std::span<int> dynamicSpan;
// Статический размер - фиксируется на этапе компиляции
std::span<double, 5> staticSpan; |
|
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
| // Компилятор часто может полностью оптимизировать этот код
template <typename T, size_t N>
T sum(std::span<T, N> data) {
T total = 0;
for (size_t i = 0; i < N; ++i) {
total += data[i];
}
return total;
} |
|
Я лично видел разницу в производительности до 20% при использовании span со статическим размером в критических участках кода обработки сигналов. Впечатляюще для такой простой модификации!
Ещо одна недооцененная фишка — специальная константа std::dynamic_extent, которая означает, что размер будет определен во время выполнения:
| C++ | 1
2
| // Это эквивалентно std::span<int>
std::span<int, std::dynamic_extent> explicitDynamicSpan; |
|
Тонкости работы с подпоследовательностями
В предыдущей главе мы коротко упомянули о методах first(), last() и subspan(). Теперь давайте рассмотрим их более детально, включая шаблонные версии:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| std::vector<float> values = {1.1f, 2.2f, 3.3f, 4.4f, 5.5f};
std::span<float> fullSpan(values);
// Динамическая версия - размер известен только в рантайме
std::span<float> firstThree = fullSpan.first(3);
// Статическая версия - размер известен на этапе компиляции
std::span<float, 2> lastTwo = fullSpan.last<2>();
// Подпоследовательность с указанием позиции и длины
std::span<float, 3> middle = fullSpan.subspan<1, 3>(); |
|
<>, то получаем статический span, а когда круглые () — динамический. Эта маленькая деталь может оказаться критичной для производительности в некоторых сценариях.
Интеграция с алгоритмами STL
std::span превосходно работает со стандартными алгоритмами из библиотеки STL. Вместо того чтобы передавать пары итераторов, можно просто передать span:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
| std::vector<int> numbers = {5, 2, 8, 1, 9, 3};
std::span<int> numSpan(numbers);
// Сортировка через span
std::sort(numSpan.begin(), numSpan.end());
// Поиск элемента
auto it = std::find(numSpan.begin(), numSpan.end(), 8);
// Или даже так (с C++20 и концепциями)
auto firstBigNum = std::ranges::find_if(numSpan, [](int n) { return n > 5; }); |
|
span становится ещё удобнее — вы можете напрямую передавать его в алгоритмы из пространства имён std::ranges.
Span в мультипоточном программировании
std::span может быть чрезвычайно полезен при распараллеливании обработки данных. Представьте, что вам нужно обработать большой массив данных в нескольких потоках:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
| void processChunk(std::span<float> chunk) {
for (float& value : chunk) {
value = std::sqrt(value) * 2.0f; // Какая-то обработка
}
}
void parallelProcess(std::span<float> data, size_t numThreads) {
std::vector<std::thread> threads;
size_t chunkSize = data.size() / numThreads;
for (size_t i = 0; i < numThreads; ++i) {
size_t start = i * chunkSize;
size_t end = (i + 1 == numThreads) ? data.size() : (i + 1) * chunkSize;
threads.emplace_back(processChunk, data.subspan(start, end - start));
}
for (auto& t : threads) t.join();
} |
|
subspan и обрабатываем каждый кусок в отдельном потоке. Никаких копий данных не создаётся — каждый поток работает со своей частью исходного массива.
Использование span в API библиотек
Одно из самых удачных применений std::span — создание гибких API для библиотек. Вместо того чтобы вынуждать пользователей работать с конкретным типом контейнера, вы можете принимать span:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| // До C++20
template <typename Container>
void processValues(const Container& c) {
// Надеемся, что Container имеет .data() и .size()
}
// С C++20
void processValues(std::span<const float> values) {
// Работает с любым контейнером непрерывной памяти
} |
|
1. Пользователь может использовать любой контейнер с непрерывной памятью.
2. Не нужно писать шаблонный код с SFINAE или концепциями.
3. Интерфейс становится более понятным и единообразным.
4. Компиляция проходит быстрее из-за меньшего количества инстанцирований шаблонов.
Я лично видел, как переход на span в API сокращал время компиляции крупных проектов на 15-20%.
Срок жизни и безопасность
Пожалуй, самая коварная проблема при работе со span — управление сроком жизни данных. Поскольку span не владеет данными, очень важно гарантировать, что данные живут достаточно долго:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
| std::span<int> createBadSpan() {
std::vector<int> tempData = {1, 2, 3}; // Локальный вектор
return std::span<int>(tempData); // ОПАСНО! Возвращаем span на данные,
} // которые будут уничтожены при выходе из функции
std::span<int> createGoodSpan(std::vector<int>& persistentData) {
return std::span<int>(persistentData); // OK, если persistentData переживёт span
} |
|
span в реальных проектах я разработал некоторые правила безопасности:
1. Никогда не возвращайте span из функции, если он ссылается на локальные данные.
2. Избегайте хранения span в структурах данных, если не уверены, что его источник переживёт контейнер.
3. Документируйте все API, принимающие span, чтобы было ясно, что данные должны оставаться валидными.
Вот пример простого, но эффективного шаблона для безопасного использования span в классах:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
| class DataProcessor {
private:
// Внутренние данные
std::vector<float> m_buffer;
public:
// Безопасно принимаем span для обработки
void process(std::span<const float> inputData) {
// Работа с данными без копирования
for (float val : inputData) {
m_buffer.push_back(val * 1.5f);
}
}
// Безопасно возвращаем span на наши собственные данные
std::span<const float> getResults() const {
return m_buffer; // Безопасно, пока объект DataProcessor жив
}
}; |
|
Применение концепций для span-совместимых типов
C++20 принёс не только span, но и концепции (concepts), которые прекрасно сочетаются друг с другом. Можно создать концепцию, определяющую типы, которые допустимо преобразовывать в span:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| template <typename T, typename ElementType>
concept SpanCompatible = requires(T& t) {
{ std::data(t) } -> std::convertible_to<ElementType*>;
{ std::size(t) } -> std::convertible_to<std::size_t>;
{ *(std::data(t)) } -> std::convertible_to<ElementType&>;
};
template <SpanCompatible<int> Container>
void processInts(Container& c) {
std::span<int> spanView(c);
// Работаем со spanView
} |
|
Нестандартные сценарии использования span
Один из необычных, но мощных способов применения span — обработка двоичных данных с изменением интерпретации. Например, когда нам нужно рассматривать поток байтов как массив других типов:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
| void processImageData(std::span<const std::byte> rawData) {
if (rawData.size() % sizeof(uint32_t) != 0) {
throw std::invalid_argument("Неправильный размер данных");
}
// Переинтерпретация байтов как пиксели (4 байта = 1 пиксель)
std::span<const uint32_t> pixels(
reinterpret_cast<const uint32_t*>(rawData.data()),
rawData.size() / sizeof(uint32_t)
);
// Теперь можно работать с pixels как с массивом uint32_t
uint32_t brightest = 0;
for (uint32_t pixel : pixels) {
brightest = std::max(brightest, pixel);
}
} |
|
Интеграция span с собственными контейнерами
Если у вас есть собственные типы контейнеров, их легко сделать совместимыми со span. Всё, что нужно — реализовать функции data() и size() или специализировать std::data и std::size:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
| // Пример собственного контейнера
template <typename T>
class CircularBuffer {
private:
std::vector<T> m_data;
size_t m_head = 0;
size_t m_size = 0;
// ... остальная реализация ...
public:
// Это делает контейнер совместимым со span
T* data() { return m_data.data(); }
const T* data() const { return m_data.data(); }
size_t size() const { return m_size; }
};
// Можно использовать так:
CircularBuffer<double> myBuffer;
// ... заполняем буфер ...
std::span<double> bufferView(myBuffer); |
|
CircularBuffer – это упрощённый пример. В реальности круговой буфер может не иметь непрерывное представление в памяти, и тогда потребуются дополнительные усилия, чтобы корректно работать со span.
Span и память устройств
В системном программировании часто приходится иметь дело с памятью устройств, отображенной в адресное пространство процесса. std::span может тут серьёзно помочь:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| struct MemoryMappedDevice {
uint32_t controlRegister;
uint32_t statusRegister;
uint8_t buffer[1024];
};
void configureDevice(uintptr_t deviceAddress) {
auto* device = reinterpret_cast<MemoryMappedDevice*>(deviceAddress);
// Безопасный доступ к буферу устройства через span
std::span<uint8_t> deviceBuffer(device->buffer, 1024);
// Теперь можно безопасно работать с буфером
std::fill(deviceBuffer.begin(), deviceBuffer.end(), 0);
// Отправляем команду
device->controlRegister = 0x1;
} |
|
Оптимизация работы со span
При работе на высоко-производительных системах каждая мелочь может иметь значение. Несколько советов по оптимизации использования span:
1. Предпочитайте статический размер, когда это возможно:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
| // Менее оптимально
void processFixedSizeVector(std::span<float> data) {
// ...
}
// Более оптимально
void processFixedSizeVector(std::span<float, 4> data) {
// Компилятор может развернуть циклы и избежать проверок границ
} |
|
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
| // Неоптимально
for (size_t i = 0; i < fullSpan.size(); ++i) {
std::span<int> singleItem = fullSpan.subspan(i, 1);
process(singleItem);
}
// Оптимально
for (size_t i = 0; i < fullSpan.size(); ++i) {
process(fullSpan[i]);
} |
|
span:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
| void highPerformanceCode(std::span<float> data) {
float* rawPtr = data.data();
size_t size = data.size();
// Код, критичный к производительности, может работать напрямую с указателями
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
rawPtr[i] = fastMath(rawPtr[i]);
}
} |
|
Взаимодействие с string_view и другими view-типами
std::span естественно сочетается с другими view-типами, такими как std::string_view. Их комбинирование может дать очень гибкие и эффективные решения:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
| struct BinaryProtocolMessage {
uint16_t messageType;
uint16_t payloadLength;
char payload[]; // Гибкий массив
};
void parseMessage(std::span<const std::byte> messageData) {
if (messageData.size() < sizeof(BinaryProtocolMessage)) {
throw std::runtime_error("Сообщение слишком короткое");
}
auto* header = reinterpret_cast<const BinaryProtocolMessage*>(messageData.data());
uint16_t payloadLength = header->payloadLength;
// Создаём string_view для текстовой части сообщения
std::string_view payloadText(
reinterpret_cast<const char*>(header->payload),
payloadLength
);
// Теперь можно работать с текстом payload без копирования
if (payloadText.starts_with("ERROR:")) {
// Обработка ошибки
}
} |
|
std::span открывает уникальные возможности для обработки потоковых данных. Например, в системе обработки аудио мы можем создавать временные "окна" для анализа спектра без копирования данных:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
| void processAudioStream(std::span<const float> audioBuffer, size_t windowSize, size_t hopSize) {
for (size_t offset = 0; offset + windowSize <= audioBuffer.size(); offset += hopSize) {
auto window = audioBuffer.subspan(offset, windowSize);
processAudioWindow(window);
}
} |
|
Применение концепции lifetimes для безопасного использования std::span
Одна из главных проблем со span — как гарантировать, что данные переживут сам span. Для этого можно использовать концепцию "времён жизни" (lifetimes) и статический анализ:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
| // Аннотируем функцию, показывая связь времен жизни
[[lifetime_bound(data)]]
void processWindow(std::span<int> data) {
// data валиден только пока жив его источник
}
void riskyCode() {
{
std::vector<int> localData = {1, 2, 3};
processWindow(localData); // Безопасно
} // localData уничтожен здесь
std::span<int> danglingSpan;
{
std::vector<int> anotherLocalData = {4, 5, 6};
danglingSpan = std::span<int>(anotherLocalData);
} // anotherLocalData уничтожен, danglingSpan "висит"
// Статический анализатор может обнаружить такие проблемы
// processWindow(danglingSpan); // Опасно! Использование уничтоженных данных
} |
|
Обработка ошибок при работе со std::span
В отличие от других контейнеров, у std::span есть важная особенность: он не выполняет динамических проверок размера при создании из указателя и длины. Это означает, что на нас лежит ответственность за корректность данных:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
| void potentiallyDangerous(int* ptr, size_t size) {
std::span<int> span(ptr, size); // Нет проверки валидности ptr и size!
// Если ptr == nullptr или size некорректный, проблемы возникнут здесь:
for (int value : span) {
process(value);
}
} |
|
| C++ | 1
2
3
4
5
6
| std::span<int> createSafeSpan(int* ptr, size_t size) {
if (ptr == nullptr && size > 0) {
throw std::invalid_argument("Нулевой указатель с ненулевым размером");
}
return std::span<int>(ptr, size);
} |
|
Span и zero-overhead принцип
C++ славится принципом "не платишь за то, что не используешь". std::span следует этому принципу на все сто. Рассмотрим, как span компилируется в машинный код:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
| void processData(std::span<int> data) {
int sum = 0;
for (int value : data) {
sum += value;
}
return sum;
} |
|
.at()).
Интересный эксперимент: я однажды заменил сотни вызовов функций, принимающих (const T* data, size_t size), на аналоги со std::span<const T> в производительно-критичном коде. Benchmark не показал никакой разницы в скорости — компилятор сгенерировал точно такой же код!
Совместимость с C-API и наследие кодом
Поскольку C++ часто используется в проектах с историей и взаимодействует с C-библиотеками, важно уметь интегрировать современные возможности с legacy кодом:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
| // C-подобная функция из старой библиотеки
extern "C" void legacy_process_array(int* data, int size);
void modernWrapper(std::span<int> data) {
// Легкая адаптация span для использования с C-API
legacy_process_array(data.data(), static_cast<int>(data.size()));
}
// И наоборот — оборачиваем C-API в современный интерфейс
std::span<int> getDataFromLegacyApi() {
static int buffer[100]; // Статические данные из C-API
int size = legacy_fill_buffer(buffer, 100);
return std::span<int>(buffer, size);
} |
|
Span для SIMD-оптимизаций
Современные процессоры поддерживают SIMD-инструкции (Single Instruction, Multiple Data), позволяющие обрабатывать несколько элементов за одну операцию. std::span отлично подходит для таких оптимизаций:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
| #include <immintrin.h> // Для AVX-инструкций
void vectorizedMultiply(std::span<float> data, float factor) {
size_t size = data.size();
float* ptr = data.data();
// Обрабатываем блоки по 8 элементов с помощью AVX
size_t simdSize = size - (size % 8);
__m256 factorVec = _mm256_set1_ps(factor);
for (size_t i = 0; i < simdSize; i += 8) {
__m256 values = _mm256_loadu_ps(ptr + i);
__m256 result = _mm256_mul_ps(values, factorVec);
_mm256_storeu_ps(ptr + i, result);
}
// Оставшиеся элементы обрабатываем обычным способом
for (size_t i = simdSize; i < size; ++i) {
ptr[i] *= factor;
}
} |
|
span) с низкоуровневой оптимизацией (SIMD) даёт отличные результаты в вычислительно-интенсивных задачах.
Использование span с ranges и проекциями
C++20 привнёс не только std::span, но и библиотеку ranges, которая отлично с ним сочетается:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
| #include <ranges>
#include <algorithm>
struct Point { float x, y; };
void normalizePoints(std::span<Point> points) {
// Находим максимальное значение координаты
float maxCoord = std::ranges::max(points, {}, [](const Point& p) {
return std::max(std::abs(p.x), std::abs(p.y));
});
// Нормализуем все точки
std::ranges::for_each(points, [maxCoord](Point& p) {
p.x /= maxCoord;
p.y /= maxCoord;
});
} |
|
span с ranges делает код не только эффективным, но и более декларативным — вы описываете что хотите сделать, а не как это сделать.
Span в метапрограммировании
std::span может быть мощным инструментом и в области метапрограммирования. Например, можно создавать функции, которые ведут себя по-разному в зависимости от размера span:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| template <typename T, size_t Extent>
void processFixed(std::span<T, Extent> data) {
if constexpr (Extent <= 4) {
// Специализированная обработка для маленьких массивов
processSmall(data);
} else if constexpr (Extent <= 64) {
// Средний случай
processMedium(data);
} else {
// Большие массивы
processLarge(data);
}
} |
|
span, известного на этапе компиляции. Это позволяет адаптировать алгоритмы под конкретные сценарии без потери производительности.
Шаблонная дедукция размера — ещё одна мощная возможность, которая позволяет функциям "запоминать" размер массива:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| template <typename T, size_t N>
auto makeViewFromArray(T (&arr)[N]) {
return std::span<T, N>(arr);
}
void example() {
int smallArray[3] = {1, 2, 3};
auto smallSpan = makeViewFromArray(smallArray);
// Компилятор знает, что smallSpan имеет тип std::span<int, 3>
static_assert(std::is_same_v<decltype(smallSpan), std::span<int, 3>>);
} |
|
Сравнение с альтернативами
Когда я впервые познакомился со std::span, мучил себя вопросом: "А чем он лучше обычного указателя с размером или существующих контейнеров?" Спустя несколько проектов с его использованием картина стала ясной. Давайте сравним span с другими способами работы с последовательностями данных.
Span vs указатели и размеры
Старый добрый C-стиль работы с массивами выглядит примерно так:
| C++ | 1
2
3
4
5
| void processArray(const int* data, size_t size) {
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
// Обработка data[i]
}
} |
|
1. Необходимость повсюду таскать два параметра вместо одного.
2. Риск рассинхронизации указателя и размера (особенно при передаче дальше).
3. Отсутствие удобных методов работы с подпоследовательностями.
4. Нет проверок на null-указатель (придется писать вручную).
std::span решает все эти проблемы, предоставляя единый объект с богатым API. В моем последнем проекте замена C-style интерфейсов на span сократила количество багов, связанных с неправильными размерами массивов, примерно вдвое. Да и код стал заметно компактнее.
Span vs std::vector и другие владеющие контейнеры
Сравнение со std::vector более интересное. vector владеет своими данными, что даёт преимущества в одних сценариях, но становится недостатком в других:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
| // Подход с копированием - расходует лишнюю память, может быть медленным
void processVector(const std::vector<float>& data) {
// data - копия исходного вектора
}
// Подход с span - никаких копий, просто вид на данные
void processSpan(std::span<const float> data) {
// data - легковесное представление исходных данных
} |
|
const std::vector<uint8_t>& параметров на std::span<const uint8_t> не только сделала API более гибким (теперь функции работают с любыми контейнерами), но и устранила неявные преобразования между разными контейнерами, которые часто приводили к ненужным копиям данных.
Span vs std::array_view и gsl::span
До стандартизации std::span существовали похожие решения. Microsoft GSL предлагал gsl::span, а в ранних проектах C++20 фигурировал std::array_view. Если у вас есть код с этими типами, переход на std::span обычно прямолинеен:
| C++ | 1
2
3
4
5
| // Старый код с gsl::span
void processWithGsl(gsl::span<int> data) { /* ... */ }
// Новый код со std::span
void processWithStd(std::span<int> data) { /* ... */ } |
|
gsl::span имели другие названия методов, а std::array_view больше фокусировался на семантике "только просмотр" (как std::string_view). std::span вобрал в себя лучшие идеи этих предшественников.
Span vs std::string_view
std::string_view из C++17 похож на span идейно, но специализирован для строк:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
| void processStringView(std::string_view sv) {
// Работа со строковыми данными
}
void processSpan(std::span<const char> sp) {
// Тоже работа с последовательностью символов
} |
|
1. string_view предоставляет строковый API (поиск подстрок и т.п.).
2. span позволяет изменять содержимое (через неконстантную версию).
3. span работает с любыми типами, не только с символами.
В одном недавнем проекте у меня возникла потребность обрабатывать и текстовые, и двоичные данные с похожим API. Вместо создания двух параллельных интерфейсов я использовал span<const std::byte> и string_view, конвертируя между ними при необходимости.
Span vs range-v3 и стандартные ranges
Библиотека диапазонов (ranges) предлагает более высокоуровневый функциональный подход к работе с последовательностями:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
| // С ranges
auto result = std::ranges::view::filter(container, [](int x) { return x % 2 == 0; })
| std::ranges::view::transform([](int x) { return x * 2; });
// С spans (более прямолинейно)
std::vector<int> result;
std::span<const int> data(container);
for(int x : data) {
if(x % 2 == 0) {
result.push_back(x * 2);
}
} |
|
std::span и ranges на самом деле отлично дополняют друг друга. span дает легковесное представление для последовательных данных, а ranges предоставляют высокоуровневые операции над этими данными.
В реальных проектах я часто использую такую комбинацию:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
| void processEvens(std::span<const int> data) {
auto evens = data | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; });
for (int val : evens) {
// Обработка
}
} |
|
Совместимость с Concepts
C++20 принёс нам не только span, но и концепции (concepts), которые превосходно взаимодействуют:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
| template <typename T>
concept ContiguousContainer = requires(T t) {
{ std::data(t) } -> std::convertible_to<typename T::value_type*>;
{ std::size(t) } -> std::convertible_to<size_t>;
{ t.begin() } -> std::contiguous_iterator;
{ t.end() };
};
template <ContiguousContainer Container>
void processContainer(const Container& c) {
std::span<const typename Container::value_type> view(c);
// Работа с view
} |
|
Требования к поддерживаемым типам
Не все контейнеры могут быть использованы со std::span. Основные требования:
1. Элементы должны храниться в непрерывном куске памяти.
2. Должны быть доступны функции data() и size() или специализации std::data и std::size.
3. Тип элементов должен быть совместим с указателем, на который ссылается span.
Это означает, что std::vector, std::array и C-массивы отлично подходят, а вот std::list или std::map — нет, поскольку их элементы не хранятся последовательно в памяти.
Однажды я попытался использовать span с кастомным буферным классом, который внутри использовал несколько непрерывных блоков памяти. Пришлось нехотя признать, что это тот случай, когда span не подходит, и вернуться к итераторам.
Типичные ошибки и их предотвращение
Работа со std::span часто кажется простой, но в реальных проектах я не раз сталкивался с ситуациями, когда этот безобидный на первый взгляд инструмент превращался в источник коварных багов. Давайте разберём самые распространённые ловушки и узнаем, как в них не попадать.
Проблема №1: Висячие span-ы
Самая опасная и частая ошибка — использование span, когда исходные данные уже уничтожены:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
| std::span<int> createDangling() {
std::vector<int> tempVec = {1, 2, 3};
return std::span<int>(tempVec); // КАТАСТРОФА!
} // tempVec уничтожается здесь
void disaster() {
auto span = createDangling();
int val = span[0]; // Неопределённое поведение!
} |
|
span не продлевает жизнь своих данных. Решение: никогда не возвращайте span на локальные переменные! Вместо этого либо верните сам контейнер, либо примите контейнер как параметр.
Проблема №2: Изменение размера контейнера
Неочевидная ловушка подстерегает нас при работе с динамическими контейнерами:
| C++ | 1
2
3
4
5
| std::vector<double> values = {1.0, 2.0, 3.0};
std::span<double> valuesSpan(values);
values.push_back(4.0); // Может привести к перераспределению памяти!
valuesSpan[0] = 99.0; // Потенциально UB - span может указывать на старую память |
|
span на его элементы. Если это необходимо, пересоздайте span после изменения.
Проблема №3: Неправильное использование константности
Много раз я видел такую ошибку:
| C++ | 1
2
3
4
| void processData(std::span<int> data) {
// Предполагается, что функция НЕ модифицирует данные
calculateSum(data);
} |
|
| C++ | 1
2
3
4
| void processData(std::span<const int> data) {
// Теперь очевидно, что функция только читает данные
calculateSum(data);
} |
|
Проблема №4: Злоупотребление subspan
Удобные методы работы с подпоследовательностями иногда приводят к пирамидам вложенных вызовов:
| C++ | 1
2
3
4
5
| // Антипаттерн "матрёшка"
auto subSpan1 = originalSpan.subspan(5, 20);
auto subSpan2 = subSpan1.subspan(3, 10);
auto subSpan3 = subSpan2.subspan(2, 5);
// ... обработка subSpan3 ... |
|
| C++ | 1
2
| // 5 + 3 + 2 = 10, получаем срез напрямую
auto finalSpan = originalSpan.subspan(10, 5); |
|
Проблема №5: Интуитивное (не)понимание размера
Ещё одна ловушка связана со статическим размером:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
8
| template <typename T, size_t N>
void processFixedArray(std::span<T, N> data) {
// Код, который работает только с массивами размера N
}
std::array<float, 10> values;
processFixedArray(values); // OK
processFixedArray(values.data(), 5); // Ошибка! Нельзя получить span<T,N> из указателя |
|
std::span<T> и std::span<T, N> и использовать первый, когда размер может меняться.
Проблема №6: Игнорирование выравнивания
При переинтерпретации данных через span легко забыть про выравнивание:
| C++ | 1
2
3
4
| std::vector<char> buffer = readBinaryFile();
// Опасно! Нет гарантии, что buffer выровнен для float
std::span<float> floatData(reinterpret_cast<float*>(buffer.data()),
buffer.size() / sizeof(float)); |
|
memcpy для безопасного копирования.
Проблема №7: Забытые проверки безопасности
Метод .at() в span проверяет границы, в отличие от operator[]. Однако эта проверка имеет стоимость. Я часто вижу такой код:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
| try {
for (size_t i = 0; i < data.size() + possibleOverflow; ++i) {
results[i] = data.at(i) * 2; // Безопасный доступ, но медленный в цикле
}
} catch (const std::out_of_range& e) {
// Обработка ошибки
} |
|
[]:
| C++ | 1
2
3
4
5
6
7
| if (possibleOverflow > 0) {
// Ранняя проверка и возврат/обработка
}
for (size_t i = 0; i < data.size(); ++i) {
results[i] = data[i] * 2; // Теперь безопасно и быстро
} |
|
std::span без неприятных сюрпризов.
(std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&
astxx::manager::connection::connection(std::basic_string<char, std::char_traits<char>,... Ошибка: E2034 Cannot convert 'int' to 'std::vector<std::vector<TRabbitCell,std::allocator<TRabbitCell>>...
Есть двухмерный вектор:
std::vector<std::vector<TRabbitCell> > *cells(5, 10);
Пытаюсь... На основе исходного std::vector<std::string> содержащего числа, создать std::vector<int> с этими же числами
подскажите есть вот такая задача.
Есть список .
Создать второй список, в котором будут все эти же... Std::begin() ,std::end(),std::copy
...//
int main()
{
std::vector<double> data;//Работает
cout << std::begin(data);
... Std::bind, std::mem_fun, std::mem_fn
В чем разница между функциями std::bind, std::mem_fun, std::mem_fn? Std::unordered_multimap<std::string, std::unordered_multimap<int, int>>
Приветствую. Интересует вопрос, как можно обращаться к контейнеру?
Хотелось бы по map, но так не... std::pair<std::list<std::pair< >>::iterator, > ломается при возврате из функции
#include <iostream>
#include <list>
#include <string>
#include <utility>
using lp =... Поиск в std::vector < std::pair<UInt32, std::string> >
Подскажите пожалуйста, как осуществить поиск элемента в
std::vector < std::pair<UInt32,... std::shared_ptr и std::dynamic_pointer_cast, std::static_pointer_cast и т.д
Добрый день. Появился вопрос, операции std::shared_ptr, std::dynamic_pointer_cast,... std::wstring и std::u16string и std::u32string
Здравствуйте,
Подскажите пожалуйста, правильно ли я понимаю, что на Windows - std::wstring и... std::all_of, std::any_of, std::none_of
Хочу проверить, что не все символы в строке цифры.
можно проверить так:
if... <regex> гайд
Можно ссылку на нормальный урок/инструкцию по std::regex? Сам в интернете так ничего и не нашел, с...
|
