以下面两行代码为例:

for (int i = 0; i < some_vector.size(); i++)
{
    //do stuff
}

这:

for (some_iterator = some_vector.begin(); some_iterator != some_vector.end();
    some_iterator++)
{
    //do stuff
}

有人告诉我第二种方法更可取。为什么会这样呢?


当前回答

STL迭代器大部分都在那里,所以STL算法,比如sort,可以是容器独立的。

如果你只是想循环遍历一个向量中的所有项,只需使用索引循环样式。

对大多数人来说,它的输入更少,更容易解析。如果c++有一个简单的foreach循环,而不是过度使用模板魔法,那就太好了。

for( size_t i = 0; i < some_vector.size(); ++i )
{
   T& rT = some_vector[i];
   // now do something with rT
}
'

其他回答

我应该指出你也可以打电话

Std::for_each(some_vector.begin(), some_vector.end(), &do_stuff);

如果要在迭代vector时向其添加/删除项,则可能需要使用迭代器。

some_iterator = some_vector.begin(); 
while (some_iterator != some_vector.end())
{
    if (/* some condition */)
    {
        some_iterator = some_vector.erase(some_iterator);
        // some_iterator now positioned at the element after the deleted element
    }
    else
    {
        if (/* some other condition */)
        {
            some_iterator = some_vector.insert(some_iterator, some_new_value);
            // some_iterator now positioned at new element
        }
        ++some_iterator;
    }
}

如果使用索引,则必须在数组中上下移动项以处理插入和删除。

只有当vector.size()是一个快速操作时,第一种形式才有效。这对于向量是正确的,但是对于列表就不是这样了。另外,您计划在循环体中做什么?如果您计划访问元素,如

T elem = some_vector[i];

然后假设容器定义了operator[](std::size_t)。同样,这适用于vector容器,但不适用于其他容器。

迭代器的使用使您更接近容器独立性。您没有假设随机访问能力或快速size()操作,只是假设容器具有迭代器功能。

您可以通过使用标准算法进一步增强代码。根据你想要实现的目标,你可以选择使用std::for_each(), std::transform()等等。通过使用标准算法而不是显式循环,您可以避免重新发明轮子。您的代码可能更高效(如果选择了正确的算法)、正确和可重用。

还没有人提到索引的一个优点是,当您向std::vector这样的连续容器添加索引时,它们不会失效,因此您可以在迭代期间向容器添加项。

这也可以用迭代器实现,但必须调用reserve(),因此需要知道要追加多少项。

分离关注点

将迭代代码从循环的“核心”关注点中分离出来是非常好的。这几乎是一个设计决策。

实际上,通过索引迭代将您与容器的实现联系在一起。向容器请求开始和结束迭代器,使循环代码可用于其他容器类型。

同样,在std::for_each方法中,你告诉集合要做什么,而不是询问它的内部信息

0x标准将引入闭包,这将使这种方法更容易使用-看看例如Ruby的[1..6]的表达能力。每个{|i| print i;}……

性能

但是可能有一个被监督的问题是,使用for_each方法产生了一个并行迭代的机会——intel线程块可以将代码块分布在系统中的处理器数量上!

注意:在发现算法库,特别是foreach之后,我花了两三个月的时间写了非常小的“helper”操作符结构,这会让其他开发人员发疯。在这之后,我回到了一个实用的方法-小循环体不应该再有foreach了:)

关于迭代器的必读参考书是《扩展STL》。

GoF在迭代器模式的末尾有一小段话,讲的是这种迭代;它被称为“内部迭代器”。这里也看看。