openfoam 智能指针探索
前言
今天看到一个程序,用到了智能指针,
virtual tmp<volScalarField> rho() const;
借此机会把有关智能指针的知识体系重新梳理一遍
智能指针autoPtr的由来:
首先要说明智能指针本质上是模板类,是对原有指针的改进,相比更安全,
of对autoPtr的描述如下:
An auto-pointer similar to the STL auto_ptr but with automatic casting
to a reference to the type and with pointer allocation checking on access.
of中的智能指针autoPtr很像原有的auto_ptr,但不是对原有的封装,而是重新写了一遍
再看std::auto_ptr
std::auto_ptr的定义大致如下:
template <typename _Tp>
class auto_ptr
{
private:
_Tp *_M_ptr;
public:
explicit auto_ptr(_Tp *__p = 0) throw();
auto_ptr(auto_ptr &__a) throw();
auto_ptr &operator=(auto_ptr &__a) throw();
~auto_ptr();
_Tp &operator*() const throw();
_Tp *operator->() const throw();
_Tp *get() const throw();
_Tp *release() throw();
void reset(_Tp *__p = 0) throw();
};
再看咱of中的autoPtr是何其相似,
template<class T>
class autoPtr
{
mutable T* ptr_;
public:
typedef T Type;
inline explicit autoPtr(T* = nullptr);
inline autoPtr(const autoPtr<T>&);
inline autoPtr(const autoPtr<T>&, const bool reuse);
inline ~autoPtr();
inline bool empty() const;
inline bool valid() const;
inline T* ptr();
inline void set(T*);
inline void reset(T* = nullptr);
inline void clear();
inline T& operator()();
inline const T& operator()() const;
inline T& operator*();
inline const T& operator*() const;
inline operator const T&() const;
inline T* operator->();
inline const T* operator->() const;
inline void operator=(T*);
inline void operator=(const autoPtr<T>&);
};
在autoPtr中,我们也能看到在autoPtr中加了很多unique_ptr的元素,比如说reset(),
那为什么要用智能指针呢,他的应用场景是哪些,下次我们自己写的时候要什么时候用
为什么要用智能指针:
举个例子,比如说我们要实现插值算法,用matlab写,这很简单
result = function(input)
现在我们学习C++了,知道了可以传指针或引用,可以这样写
function(&result, input);
相比之下of更倾向于使用matlab的书写方式
因为简单
不仅是看起来简单,写起来也简单,可以更直观的表达想法
对于没接触过C或C++的人来说,不必了解引用左值右值等一系列知识
在of中写动量方程,
fvVectorMatrix UEqn
(
fvm::ddt(rho, U)
+ fvm::div(rhoPhi, U)
+ turbulence->divDevRhoReff(rho, U)
);
首先这是个类fvVectorMatrix的构造函数,还是个拷贝构造
那这就需要括号内操作符重载以及函数返回类型都是fvVectorMatrix类
对于需要引入方程的人来说显式写法更直观更简单,如果写成function(&result, input)这样,一个两个还好,方程多了会非常乱
但是C++作为效率最高的语言,引用这个概念的提出肯定有他的道理
引用是什么,很多说是别名
实际上引用的本质是指针常量,如果换C语言的写法是这样的
int* const rb = &a;
matlab以简单易用著称,但用过matlab的人都知道matlab的效率极低,
本科时候当时不会向量化编程,参加数学建模比赛跑一个循环,跑了整整24小时,笔记本散热也不大行,后来送修主板了
为什么matlab效率低,很关键的一点是matlab一直都是复制拷贝
C/C++指针传地址效率就高很多,况且C++引用的本质就是指针,只不过是const修饰地址的指针
在简单易用和效率之间,matlab选择了前者,C++选择了后者
openfoam是一个非常强大的张量计算程序,既不能舍弃易用性抬高门槛,又不能反复使用复制拷贝降低效率,稀疏矩阵那么大拷贝来拷贝去算一个程序跑好几年成本太高
openfoam使用智能指针解决了这个问题,看起来不难读懂又能保证效率
这也就回答了为什么要使用智能指针
再回到我们刚刚说的动量方程拷贝构造上,首先在书写方法上依旧是matlab的显式书写方法,但实际上是C++的隐式移动拷贝
在哪里看到用指针了,可以打开fvm命名空间的内容
namespace fvm
{
// * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * //
template<class Type>
tmp<fvMatrix<Type>>
d2dt2
(
const GeometricField<Type, fvPatchField, volMesh>& vf
)
{
return fv::d2dt2Scheme<Type>::New
(
vf.mesh(),
vf.mesh().d2dt2Scheme("d2dt2(" + vf.name() + ")")
).ref().fvmD2dt2(vf);//这里返回的可是fvMatrix<Type>类型指针哦
}
template<class Type>
tmp<fvMatrix<Type>>
d2dt2
(
const dimensionedScalar& rho,
const GeometricField<Type, fvPatchField, volMesh>& vf
)
{
return fv::d2dt2Scheme<Type>::New
(
vf.mesh(),
vf.mesh().d2dt2Scheme("d2dt2(" + rho.name() + "," + vf.name() + ")")
).ref().fvmD2dt2(rho, vf);
}
// * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * //
} // End namespace fvm
看到了嘛,随便一个fvm命名空间下文件,遍布tmp智能指针,
这里在指针赋值时就已经完成了类的初始化,但又因为只是指针,可以用显式的方法去写,只要保证返回类型相同即可
fvm += fvc::surfaceIntegrate
(
faceFlux*tinterpScheme_().correction(vf)
);
表面上是大型矩阵相加减,实际上是智能指针这个地址在代表执行
打个比方,这就像高启强要和赵立冬或孟德海商量一件事,赵和孟这个级别的不方便出面
出面的都是龚开疆或王秘书这样的人,又能传达指示又不消耗大量资源,好处就是双方都留有余地
王秘书见到高启强第一句话就是,“你知道我是代表谁来的吗”
实际在问,你知道我的哪个对象的智能指针吗
智能指针智能的点就在于不需要或者出问题的时候能自动销毁,打开相关析构函数
template<class T>
inline Foam::tmp<T>::~tmp()
{
clear();
}
template<class T>
inline void Foam::tmp<T>::clear() const
{
if (isTmp() && ptr_)
{
if (ptr_->unique())
{
delete ptr_;
ptr_ = 0;
}
else
{
ptr_->operator--();
ptr_ = 0;
}
}
}
tmp析构时对该智能指针进行了delete,autoPtr类似
记得狂飙里调查组一来最先销毁的也是龚开疆这个智能指针,,,
这样openfoam无需g++ -o优化也能有很好的运行效率
autoPtr与tmp的使用场合与区别
在openfoam中,autoPtr是强引用类型智能指针,tmp是弱引用类型智能指针
那我们在什么时候使用autoPtr以及tmp呢
autoPtr多使用在transport models ,boundry conditions,discretization schemes,turbulenceModel,interpolation schemes,gradient schemes或fvOptions这种动态多态中,更适合析构频次高的地方,智能指针autoPtr能够自动析构,因而被广泛使用
autoPtr<incompressible::RASModel> turbulence
(
incompressible::RASModel::New(U, phi, laminarTransport)
);
autoPtr一旦有所指向只能移动,不能复制,同名同类型只能指向一个对象
再说tmp,之前有博客说tmp类似shared_ptr,实际上tmp的自我介绍中并没有像autoPtr一样提及相关类auto_ptr,和shared_ptr也不是继承关系,但实现功能很接近
A class for managing temporary objects.
tmp的自我介绍中说是管理临时变量的类,这个介绍更像是我们日常做的副本,类似现在做的博客,害怕自己忘做份笔记,日后翻看,当然这个博客的建立首先是自己已经做好了理解,因而类似的,tmp的构造需要autoPtr在前面已经做好了指定,tmp配合进行副本引用
tmp的销毁和shared_ptr一致,具体可以见shared_ptr
一起探索openfoam也是相当有趣的一件事,非常欢迎私信讨论
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