使用指向成员的指针，我们可以编写这样的泛型代码

template<typename T, typename U>
struct alpha{
   T U::*p_some_member;
};

struct beta{
   int foo;
};

int main()
{

   beta b{};

   alpha<int, beta> a{&beta::foo};

   b.*(a.p_some_member) = 4;

   return 0;
}

使用指向成员的指针，我们可以编写这样的泛型代码

template<typename T, typename U>
struct alpha{
   T U::*p_some_member;
};

struct beta{
   int foo;
};

int main()
{

   beta b{};

   alpha<int, beta> a{&beta::foo};

   b.*(a.p_some_member) = 4;

   return 0;
}

指向成员的指针是c++的类型安全等价于C的offsetof()，它在stddef.h中定义:两者都返回某个字段位于类或结构中的信息。虽然在c++中也可以将offset()用于某些足够简单的类，但在一般情况下，它会失败，尤其是虚拟基类。因此指针成员被添加到标准中。它们还提供了更简单的语法来引用实际字段:

struct C { int a; int b; } c;
int C::* intptr = &C::a;       // or &C::b, depending on the field wanted
c.*intptr += 1;

要比:

struct C { int a; int b; } c;
int intoffset = offsetof(struct C, a);
* (int *) (((char *) (void *) &c) + intoffset) += 1;

至于为什么要使用offsetof()(或指向成员的指针)，在stackoverflow的其他地方有很好的答案。这里有一个例子:宏的C偏移是如何工作的?

下面是一个例子，其中指向数据成员的指针可能很有用:

#include <iostream>
#include <list>
#include <string>

template <typename Container, typename T, typename DataPtr>
typename Container::value_type searchByDataMember (const Container& container, const T& t, DataPtr ptr) {
    for (const typename Container::value_type& x : container) {
        if (x->*ptr == t)
            return x;
    }
    return typename Container::value_type{};
}

struct Object {
    int ID, value;
    std::string name;
    Object (int i, int v, const std::string& n) : ID(i), value(v), name(n) {}
};

std::list<Object*> objects { new Object(5,6,"Sam"), new Object(11,7,"Mark"), new Object(9,12,"Rob"),
    new Object(2,11,"Tom"), new Object(15,16,"John") };

int main() {
    const Object* object = searchByDataMember (objects, 11, &Object::value);
    std::cout << object->name << '\n';  // Tom
}

这是我能想到的最简单的例子，它传达了这个特性很少相关的情况:

#include <iostream>

class bowl {
public:
    int apples;
    int oranges;
};

int count_fruit(bowl * begin, bowl * end, int bowl::*fruit)
{
    int count = 0;
    for (bowl * iterator = begin; iterator != end; ++ iterator)
        count += iterator->*fruit;
    return count;
}

int main()
{
    bowl bowls[2] = {
        { 1, 2 },
        { 3, 5 }
    };
    std::cout << "I have " << count_fruit(bowls, bowls + 2, & bowl::apples) << " apples\n";
    std::cout << "I have " << count_fruit(bowls, bowls + 2, & bowl::oranges) << " oranges\n";
    return 0;
}

这里需要注意的是传递给count_fruit的指针。这样就不必单独编写count_apples和count_oranges函数。

下面是我现在正在研究的一个现实世界的例子，来自信号处理/控制系统:

假设你有一些表示你正在收集的数据的结构:

struct Sample {
    time_t time;
    double value1;
    double value2;
    double value3;
};

现在假设你把它们放到一个向量中:

std::vector<Sample> samples;
... fill the vector ...

现在假设你想计算一个变量在一定范围内的某个函数(比如均值)，你想把这个均值计算分解成一个函数。指向成员的指针使它变得简单:

double Mean(std::vector<Sample>::const_iterator begin, 
    std::vector<Sample>::const_iterator end,
    double Sample::* var)
{
    float mean = 0;
    int samples = 0;
    for(; begin != end; begin++) {
        const Sample& s = *begin;
        mean += s.*var;
        samples++;
    }
    mean /= samples;
    return mean;
}

...
double mean = Mean(samples.begin(), samples.end(), &Sample::value2);

注释编辑2016/08/05以获得更简洁的模板函数方法

当然，你可以用模板来计算任何前向迭代器和任何值类型的均值，这些值类型支持与自身相加和除以size_t:

template<typename Titer, typename S>
S mean(Titer begin, const Titer& end, S std::iterator_traits<Titer>::value_type::* var) {
    using T = typename std::iterator_traits<Titer>::value_type;
    S sum = 0;
    size_t samples = 0;
    for( ; begin != end ; ++begin ) {
        const T& s = *begin;
        sum += s.*var;
        samples++;
    }
    return sum / samples;
}

struct Sample {
    double x;
}

std::vector<Sample> samples { {1.0}, {2.0}, {3.0} };
double m = mean(samples.begin(), samples.end(), &Sample::x);

编辑-上面的代码具有性能影响

您应该注意，正如我很快发现的那样，上面的代码有一些严重的性能影响。总的来说，如果你在计算一个时间序列的摘要统计量，或者计算FFT等，那么你应该在内存中连续存储每个变量的值。否则，遍历该系列将导致检索到的每个值缓存失败。

考虑这段代码的性能:

struct Sample {
  float w, x, y, z;
};

std::vector<Sample> series = ...;

float sum = 0;
int samples = 0;
for(auto it = series.begin(); it != series.end(); it++) {
  sum += *it.x;
  samples++;
}
float mean = sum / samples;

在许多体系结构上，一个Sample实例将填满一条缓存线。因此，在循环的每次迭代中，将从内存中取出一个样本到缓存中。缓存线中的4个字节将被使用，其余的将被丢弃，下一次迭代将导致另一个缓存丢失、内存访问等等。

这样做会更好:

struct Samples {
  std::vector<float> w, x, y, z;
};

Samples series = ...;

float sum = 0;
float samples = 0;
for(auto it = series.x.begin(); it != series.x.end(); it++) {
  sum += *it;
  samples++;
}
float mean = sum / samples;

现在，当第一个x值从内存中加载时，接下来的三个x值也将加载到缓存中(假设适当的对齐)，这意味着您不需要为接下来的三个迭代加载任何值。

通过在SSE2体系结构上使用SIMD指令，可以进一步改进上述算法。但是，如果这些值在内存中都是连续的，并且您可以使用一条指令一起加载四个样本(后续的SSE版本中会有更多)，那么这些方法就会工作得更好。

YMMV -设计适合你的算法的数据结构。