🍿 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