我将它用于版本控制类型。

如果你有一个通过模板控制的类型，比如MyType<version>，你可以写一个函数来捕获版本号:

template<template<uint8_t> T, uint8_t Version>
Foo(const T<Version>& obj)
{
    assert(Version > 2 && "Versions older than 2 are no longer handled");
    ...
    switch (Version)
    {
    ...
    }
}

所以你可以根据传入类型的版本做不同的事情，而不是为每个类型重载。 您还可以使用转换函数，以通用的方式接受MyType<Version>并返回MyType<Version+1>，甚至递归它们以具有ToNewest()函数，该函数从任何旧版本中返回类型的最新版本(对于可能已经存储了一段时间但需要使用今天的最新工具进行处理的日志非常有用)。

我将它用于版本控制类型。

如果你有一个通过模板控制的类型，比如MyType<version>，你可以写一个函数来捕获版本号:

template<template<uint8_t> T, uint8_t Version>
Foo(const T<Version>& obj)
{
    assert(Version > 2 && "Versions older than 2 are no longer handled");
    ...
    switch (Version)
    {
    ...
    }
}

所以你可以根据传入类型的版本做不同的事情，而不是为每个类型重载。 您还可以使用转换函数，以通用的方式接受MyType<Version>并返回MyType<Version+1>，甚至递归它们以具有ToNewest()函数，该函数从任何旧版本中返回类型的最新版本(对于可能已经存储了一段时间但需要使用今天的最新工具进行处理的日志非常有用)。

这是我遇到的情况:

template<class A>
class B
{
  A& a;
};

template<class B>
class A
{
  B b;
};

class AInstance : A<B<A<B<A<B<A<B<... (oh oh)>>>>>>>>
{

};

可解为:

template<class A>
class B
{
  A& a;
};

template< template<class> class B>
class A
{
  B<A> b;
};

class AInstance : A<B> //happy
{

};

或者(工作代码):

template<class A>
class B
{
public:
    A* a;
    int GetInt() { return a->dummy; }
};

template< template<class> class B>
class A
{
public:
    A() : dummy(3) { b.a = this; }
    B<A> b;
    int dummy;
};

class AInstance : public A<B> //happy
{
public:
    void Print() { std::cout << b.GetInt(); }
};

int main()
{
    std::cout << "hello";
    AInstance test;
    test.Print();
}

这是我的CUDA卷积神经网络库中的另一个实际示例。 我有以下类模板:

template <class T> class Tensor

它实际上实现了n维矩阵操作。 还有一个子类模板:

template <class T> class TensorGPU : public Tensor<T>

它实现了相同的功能，但使用GPU。 这两个模板都可以使用所有基本类型，如float, double, int等 我也有一个类模板(简化):

template <template <class> class TT, class T> class CLayerT: public Layer<TT<T> >
{
    TT<T> weights;
    TT<T> inputs;
    TT<int> connection_matrix;
}

这里使用模板模板语法的原因是我可以声明类的实现

class CLayerCuda: public CLayerT<TensorGPU, float>

它将在GPU上具有float类型的权重和输入，但connection_matrix将始终是int，无论是在CPU上(通过指定TT=Tensor)还是在GPU上(通过指定TT=TensorGPU)。

这是我用过的东西推广出来的。我发布它是因为它是一个非常简单的例子，它演示了一个实际的用例以及默认参数:

#include <vector>

template <class T> class Alloc final { /*...*/ };

template <template <class T> class allocator=Alloc> class MyClass final {
  public:
    std::vector<short,allocator<short>> field0;
    std::vector<float,allocator<float>> field1;
};

下面是一个简单的例子，摘自Andrei Alexandrescu的《现代c++设计-泛型编程和设计模式的应用》:

他使用一个带有模板参数的类来实现策略模式:

// Library code
template <template <class> class CreationPolicy>
class WidgetManager : public CreationPolicy<Widget>
{
   ...
};

他解释说: 通常，宿主类已经知道，或者可以很容易地推断出策略类的模板参数。在上面的例子中，WidgetManager总是管理Widget类型的对象，因此要求用户在CreationPolicy的实例化中再次指定Widget是多余的，而且有潜在的危险。在这种情况下，库代码可以使用模板模板参数来指定策略。

结果是客户端代码可以以一种更优雅的方式使用'WidgetManager':

typedef WidgetManager<MyCreationPolicy> MyWidgetMgr;

而不是更麻烦，更容易出错的方式，一个定义缺乏模板模板参数将需要:

typedef WidgetManager< MyCreationPolicy<Widget> > MyWidgetMgr;