CRTP接口：实现中的不同返回类型

Question

注意：在解释和我的示例中，我使用的是eigen库。 但是，不熟悉该库的人可能会概括和理解我的问题，例如将ConstColXpr替换为std::string_view并将Vector替换为std::string 。

问题：我想使用 CRTP 创建一个接口，其中有两个继承自它的类，它们在调用某些成员函数时有以下不同：

• 第一个 class 返回数据成员的视图（一个Eigen::Matrix<...>::ConstColXpr ）
• 第二个 class 没有这个数据成员。 相反，在调用 function 时计算适当的值，然后返回（作为Eigen::Vector<...> ）

两种返回类型具有相同的维度（例如 2x1 列向量）和相同的接口，即可以以完全相同的方式进行交互。 这就是为什么我认为将 function 定义为接口的一部分是合理的。 但是，我不知道如何正确定义/限制基类/接口中的返回类型。 auto编译和执行很好，但没有告诉用户任何期望。

是否可以以更清晰的方式定义接口？ 我尝试将std::invoke_result与实现 function 一起使用，但是我必须在接口之前包含继承类型，这是相当倒退的。 而且它并不比auto好多少，因为仍然需要在实现中查找实际类型。

一个很好的答案将是一个常见的Eigen类型，其中尺寸是明确的。 但是，我不希望调用接口 function 需要模板参数（我必须使用Eigen::MatrixBase ），因为已经有代码取决于接口。 另一个不错的答案是允许两种不同返回类型的构造，但不必知道完整的派生类型。 但欢迎所有答案和其他反馈！

这是说明问题的代码：

#include <Eigen/Dense>
#include <type_traits>
#include <utility>
#include <iostream>

template<typename T>
class Base
{
public:
    auto myFunc(int) const;

protected:
    Base();
};

template<typename T>
Base<T>::Base() {
    /* make sure the function is actually implemented, otherwise generate a
     * useful error message */
    static_assert( std::is_member_function_pointer_v<decltype(&T::myFuncImp)> );
}

template<typename T>
auto Base<T>::myFunc(int i) const {
    return static_cast<const T&>(*this).myFuncImp(i);
}


using Matrix2Xd = Eigen::Matrix<double,2,Eigen::Dynamic>;

class Derived1 : public Base<Derived1>
{
private:
    Matrix2Xd m_data;

public:
    Derived1( Matrix2Xd&& );

private:    
    auto myFuncImp(int) const -> Matrix2Xd::ConstColXpr;
    friend Base;
};

Derived1::Derived1( Matrix2Xd&& data ) :
    m_data {data}
{}

auto Derived1::myFuncImp(int i) const -> Matrix2Xd::ConstColXpr {
    return m_data.col(i);
}


class Derived2 : public Base<Derived2>
{
private:
    auto myFuncImp(int) const -> Eigen::Vector2d;
    friend Base;
};

auto Derived2::myFuncImp(int i) const -> Eigen::Vector2d {
    return Eigen::Vector2d { 2*i, 3*i };
}

int main(){
    Matrix2Xd m (2, 3);
    m <<
        0, 2, 4,
        1, 3, 5;

    Derived1 d1 { std::move(m) };

    std::cout << "d1: " << d1.myFunc(2).transpose() << "\n";

    Derived2 d2;

    std::cout << "d2: " << d2.myFunc(2).transpose() << "\n";

    return 0;
}

在我的机器上，这打印

d1: 4 5
d2: 4 6

Answer 1

好的，我想我找到了一个可读性很强的解决方案。 仍然欢迎反馈。 我刚刚定义了另一个模板参数bool ，它告诉派生的 class 是否保存数据，并使用std::conditional和bool定义返回类型：

#include <Eigen/Dense>
#include <type_traits>
#include <utility>
#include <iostream>


using Matrix2Xd = Eigen::Matrix<double,2,Eigen::Dynamic>;
using Eigen::Vector2d;


template<typename T, bool hasData>
class Base
{
public:
    auto myFunc(int) const ->
        std::conditional_t<hasData, Matrix2Xd::ConstColXpr, Vector2d>;

protected:
    Base();
};

template<typename T, bool hasData>
Base<T, hasData>::Base() {
    static_assert( std::is_member_function_pointer_v<decltype(&T::myFuncImp)> );
}

template<typename T, bool hasData>
auto Base<T, hasData>::myFunc(int i) const ->
std::conditional_t<hasData, Matrix2Xd::ConstColXpr, Vector2d> {
    return static_cast<const T&>(*this).myFuncImp(i);
}



class Derived1 : public Base<Derived1, true>
{
private:
    Matrix2Xd m_data;

public:
    Derived1( Matrix2Xd&& );

private:    
    auto myFuncImp(int) const -> Matrix2Xd::ConstColXpr;
    friend Base;
};

Derived1::Derived1( Matrix2Xd&& data ) :
    m_data {data}
{}

auto Derived1::myFuncImp(int i) const -> Matrix2Xd::ConstColXpr {
    return m_data.col(i);
}


class Derived2 : public Base<Derived2, false>
{
private:
    auto myFuncImp(int) const -> Eigen::Vector2d;
    friend Base;
};

auto Derived2::myFuncImp(int i) const -> Eigen::Vector2d {
    return Eigen::Vector2d { 2*i, 3*i };
}

int main(){
    Matrix2Xd m (2, 3);
    m <<
        0, 2, 4,
        1, 3, 5;

    Derived1 d1 { std::move(m) };

    std::cout << "d1: " << d1.myFunc(2).transpose() << "\n";

    Derived2 d2;

    std::cout << "d2: " << d2.myFunc(2).transpose() << "\n";

    return 0;
}

编译并执行良好。 有点冗长，但至少清楚地表明了意图。

仍然欢迎其他答案。

Answer 2

注意：添加另一个答案，因为两个答案都是有效且独立的。

另一种方法是定义特征 class。 与上一个答案相比的优势在于，任何想要使用Base类型的 object 的代码都不必具有大量模板参数。 多个模板参数有点暗示它们可以混合和匹配，但这里的情况更多是关于一种模板类型在逻辑上暗示应该使用哪些类型。

首先，定义了一个空特征 class：

template<typename T>
class BaseTraits {};

这是完整的定义，而不是前向声明。 然后，它必须专门用于从Base派生的每种类型：

class Derived1; // forward declaration for the traits class

template<>
class BaseTraits<Derived1>
{
public:
    using VectorType = Matrix2Xd::ConstColXpr;
};

和

class Derived2;

template<>
class BaseTraits<Derived2>
{
public:
    using VectorType = Eigen::Vector2d;
};

现在， Base可以使用带有类型别名的VectorType ：

template<typename T>
class Base
{
public:
    using VectorType = typename BaseTraits<T>::VectorType;

    auto myFunc(int) const -> VectorType; /* note the speaking return type */

protected:
    Base();
};

效果是现在很清楚myFunc应该返回什么 - 至少与特征的命名一样清楚；）

这是完整的代码：

#include <Eigen/Dense>
#include <type_traits>
#include <utility>
#include <iostream>


template<typename T>
class BaseTraits {};

template<typename T>
class Base
{
public:
    using VectorType = typename BaseTraits<T>::VectorType;
    auto myFunc(int) const -> VectorType;

protected:
    Base();
};

template<typename T>
Base<T>::Base() {
    /* make sure the function is actually implemented, otherwise generate a
     * useful error message */
    static_assert( std::is_member_function_pointer_v<decltype(&T::myFuncImp)> );
}

template<typename T>
auto Base<T>::myFunc(int i) const -> VectorType {
    return static_cast<const T&>(*this).myFuncImp(i);
}


using Matrix2Xd = Eigen::Matrix<double,2,Eigen::Dynamic>;

class Derived1;

template<>
class BaseTraits<Derived1>
{
public:
    using VectorType = Matrix2Xd::ConstColXpr;
};

class Derived1 : public Base<Derived1>
{
private:
    Matrix2Xd m_data;

public:
    Derived1( Matrix2Xd&& );

private:    
    auto myFuncImp(int) const -> Matrix2Xd::ConstColXpr;
    friend Base;
};

Derived1::Derived1( Matrix2Xd&& data ) :
    m_data {data}
{}

auto Derived1::myFuncImp(int i) const -> Matrix2Xd::ConstColXpr {
    return m_data.col(i);
}

class Derived2;

template<>
class BaseTraits<Derived2>
{
public:
    using VectorType = Eigen::Vector2d;
};

class Derived2 : public Base<Derived2>
{
private:
    auto myFuncImp(int) const -> Eigen::Vector2d;
    friend Base;
};

auto Derived2::myFuncImp(int i) const -> Eigen::Vector2d {
    return Eigen::Vector2d { 2*i, 3*i };
}

int main(){
    Matrix2Xd m (2, 3);
    m <<
        0, 2, 4,
        1, 3, 5;

    Derived1 d1 { std::move(m) };

    std::cout << "d1: " << d1.myFunc(2).transpose() << "\n";

    Derived2 d2;

    std::cout << "d2: " << d2.myFunc(2).transpose() << "\n";

    return 0;
}