🍴 Callback chain (цепочка обработчиков)

Надоело писать if-else лесенки для обработки событий? Лямбды превращают это в изящную цепочку.

Паттерн Chain of Responsibility через лямбды позволяет регистрировать обработчики, которые выполняются последовательно, пока кто-то не обработает событие:

#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>

template<typename Event>
class CallbackChain {
    using Handler = std::function<bool(const Event&)>;
    std::vector<Handler> handlers_;

public:
    // Добавить обработчик в конец цепочки
    void add_handler(Handler handler) {
        handlers_.push_back(std::move(handler));
    }
    
    // Добавить обработчик в начало (высокий приоритет)
    void add_handler_front(Handler handler) {
        handlers_.insert(handlers_.begin(), std::move(handler));
    }
    
    // Обработать событие (возвращает true, если кто-то обработал)
    bool handle(const Event& event) const {
        for (const auto& handler : handlers_) {
            if (handler(event)) {
                return true;  // Обработчик вернул true - останавливаемся
            }
        }
        return false;  // Никто не обработал
    }
    
    // Уведомить всех обработчиков (не останавливаясь)
    void notify_all(const Event& event) const {
        for (const auto& handler : handlers_) {
            handler(event);  // Игнорируем возвращаемое значение
        }
    }
    
    // Очистить все обработчики
    void clear() { handlers_.clear(); }
    
    size_t size() const { return handlers_.size(); }
};

Использование для обработки HTTP-запросов:

struct HttpRequest {
    std::string path;
    std::string method;
    std::map<std::string, std::string> params;
};

CallbackChain<HttpRequest> router;

// Регистрируем обработчики
router.add_handler([](const HttpRequest& req) {
    if (req.path == "/api/users" && req.method == "GET") {
        handle_get_users();
        return true;  // Обработали
    }
    return false;  // Не наш запрос
});

router.add_handler([](const HttpRequest& req) {
    if (req.path.starts_with("/api/")) {
        return handle_api_request(req);
    }
    return false;
});

// В главном цикле
void process_request(const HttpRequest& req) {
    if (!router.handle(req)) {
        send_404_error();
    }
}

Библиотека C/C++ разработчика

#шаблонный_код

🍿 Лямбды в STL: где они сияют

STL-алгоритмы — основное применение лямбд в C++. Они превратили императивные циклы в декларативные выражения, делающие код выразительнее и безопаснее.

Классика — std::transform:

std::transform(vec.begin(), vec.end(), vec.begin(), [](int x) { return x * 2; });

умножает все элементы на два. Или std::sort с кастомным компаратором:

std::sort(vec.begin(), vec.end(), [](const auto& a, const auto& b) { return a.priority > b.priority; });

Предикатные алгоритмы особенно элегантны:

std::count_if, std::find_if, std::remove_if

Вместо циклов с условиями — одна строка:

auto count = std::count_if(vec.begin(), vec.end(), [](int x) { return x > 0; });

Логика фильтрации инкапсулирована и переиспользуема.


C++20 ranges делают это ещё лучше:

auto result = vec | std::views::filter([](int x) { return x % 2 == 0; }) | std::views::transform([](int x) { return x * x; });

— цепочка трансформаций без промежуточных контейнеров.

Лямбды с алгоритмами — это функциональное программирование в C++. Код становится декларативным, меньше ручного управления итераторами, меньше ошибок off-by-one. Оптимизатор видит больше возможностей для векторизации.

Как часто вы заменяете циклы на STL-алгоритмы с лямбдами?

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

🔥 std::flat_map в C++23 — быстрее std::map в 3-5 раз?

Представьте: вы профилируете код и видите, что std::map тормозит. Cache misses, фрагментация памяти, медленный поиск.

C++23 представляет std::flat_map и std::flat_set — адаптеры контейнеров, которые хранят элементы в непрерывной памяти. Вместо узлов дерева — два плоских массива (ключи + значения).

#include <flat_map>

std::flat_map<int, std::string> cache{
    {1, "one"}, {2, "two"}, {3, "three"}
};

// Все элементы рядом в памяти — процессор доволен
auto it = cache.find(2); // Бинарный поиск по упорядоченному массиву

❗️ Главные преимущества:

• Меньше cache misses → быстрее на реальных данных
• Меньше аллокаций памяти
• Лучше для read-heavy сценариев

✏️ Когда использовать? Если у вас много поисков и мало изменений — flat_map будет более производительным чем классический map.

Библиотека C/C++ разработчика

#константная_правильность

Мы?

🐸 Библиотека программиста

🍴 Что происходит при копировании std::array?

Казалось бы, простой вопрос. Но копирование array работает совсем не так, как у vector.

Проблема: в C++ массивы не копируются обычным =. Но std::array копируется. Как?

⚡️ Ключевое отличие: std::array — это агрегатный тип, а агрегаты копируются поэлементно.

std::array<int, 3> a = {1, 2, 3};
std::array<int, 3> b = a;  // Копируются ВСЕ элементы!

Под капотом компилятор генерирует:

b._data[0] = a._data[0];
b._data[1] = a._data[1];
b._data[2] = a._data[2];

❗️ Важно: это происходит на этапе компиляции. Для array<int, 1000> будет сгенерировано 1000 операций присваивания. Или одна memcpy, если компилятор умный.

❌ Ловушка: копирование большого array может быть дорогим. В отличие от vector (копируется только указатель при move), array всегда копирует данные целиком.

Практический вывод: передавайте большие array по ссылке (const std::array<T, N>&), иначе каждый вызов функции скопирует все N элементов.

Библиотека C/C++ разработчика

#под_капотом

😵‍💫 Усиль свои позиции на собесе в Data Science знаниями математики!

Чем важна математика расскажет Мария Тихонова - кандидат компьютерных наук, руководитель исследовательского направления SberAI, доцент факультета компьютерных наук и преподаватель НИУ ВШЭ на курсе «Математика для Data Science» от Proglib Academy.

👀 Мария - человек, который реально работает с LLM и делает так, чтобы модели понимали человеческую речь, а не делали вид.

📌 Добавь в свое портфолио проект, выделись среди конкурентов

Курс предусматривает выполнение практического проекта с фидбеком от экспертов. За проект можно взять темы:
• обучите градиентный спуск для предсказания цен на квартиры
• создадите классификатор тональности или тематики текста
• построите простую рекомендательную систему на матричных разложениях

Бонусы:
- скидка 40% до 30 ноября
- если оплатить до конца ноября, получите курс «Базовая математика» в подарок

➡️ Пройти бесплатный тест на знание математики

👇👇👇
Записаться на курс

🍕 include-what-you-use — очистка include директив

Ваш файл включает половину стандартной библиотеки, а использует только std::vector?

IWYU (include-what-you-use) — инструмент от Google, который анализирует какие заголовочные файлы реально используются и предлагает минимальный набор includes. Ускоряет компиляцию и делает зависимости явными.


🍴 Установка:

# Ubuntu
sudo apt install iwyu

# Из исходников с нужной версией clang
git clone https://github.com/include-what-you-use/include-what-you-use.git

✏️ Использование:

# Анализ файла
include-what-you-use main.cpp

# С применением исправлений
include-what-you-use main.cpp 2>&1 | fix_includes.py

# Для всего CMake проекта
cmake -DCMAKE_CXX_INCLUDE_WHAT_YOU_USE=include-what-you-use ..

❗️ Основные проблемы, которые находит:

• Лишние includes — файлы, которые не используются
• Транзитивные includes — зависимости через другие заголовки
• Forward declarations — где можно заменить include на forward decl
• Неполные includes — когда используется тип, но не включён его заголовок


✏️ Github

Библиотека C/C++ разработчика

#под_капотом

🍒 std::generator — ленивые последовательности в стандарте

Писал итераторы с кучей boilerplate для ленивого чтения? Или тащил ranges::views для простых генераторов?

C++23 добавляет std::generator — coroutine-based ленивые последовательности. Пишешь как обычную функцию, получаешь итератор. Идеально для парсеров, ленивого чтения файлов, бесконечных последовательностей.

#include <generator>
#include <print>
#include <fstream>
#include <string>
#include <optional>

// Простой генератор чисел Фибоначчи
std::generator<uint64_t> fibonacci(size_t count) {
    uint64_t a = 0, b = 1;
    
    for (size_t i = 0; i < count; ++i) {
        co_yield a;
        auto next = a + b;
        a = b;
        b = next;
    }
}

// Ленивое чтение строк из файла
std::generator<std::string> read_lines(const std::string& filename) {
    std::ifstream file(filename);
    std::string line;
    
    while (std::getline(file, line)) {
        co_yield line;
    }
}

// Генератор простых чисел (бесконечный)
std::generator<uint64_t> primes() {
    co_yield 2;
    
    std::vector<uint64_t> found_primes;
    uint64_t candidate = 3;
    
    while (true) {
        bool is_prime = true;
        for (auto p : found_primes) {
            if (p * p > candidate) break;
            if (candidate % p == 0) {
                is_prime = false;
                break;
            }
        }
        
        if (is_prime) {
            found_primes.push_back(candidate);
            co_yield candidate;
        }
        
        candidate += 2;
    }
}

// Генератор с трансформацией
std::generator<int> squares(int n) {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        co_yield i * i;
    }
}

void demo() {
    // Первые 10 чисел Фибоначчи
    std::print("Fibonacci: ");
    for (auto num : fibonacci(10)) {
        std::print("{} ", num);
    }
    std::println("");
    
    // Первые 20 простых
    std::print("Primes: ");
    size_t count = 0;
    for (auto prime : primes()) {
        std::print("{} ", prime);
        if (++count >= 20) break;
    }
    std::println("");
    
    // Квадраты
    std::print("Squares: ");
    for (auto sq : squares(5)) {
        std::print("{} ", sq);
    }
    std::println("");
}

❗️ Используй generator вместо ручного написания итераторов для ленивых последовательностей. Память выделяется только под state coroutine. Можно делать бесконечные последовательности без риска.

Библиотека C/C++ разработчика

#под_капотом