c++ 常见模式之CRTP

CRTP（Curiously Recurring Template Pattern，奇异递归模板模式）是 C++ 中一种常见的静态多态实现技术，也是很多高性能库（如 Eigen、Boost、LLVM）中的核心设计模式之一。

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💡 CRTP 本质定义

CRTP 是一种用子类作为模板参数传递给父类的技术。

📌 基本语法：

template <typename Derived>
class Base {
public:
    void interface() {
        // 调用派生类实现的方法
        static_cast<Derived*>(this)->implementation();
    }

    // 可选默认实现
    void implementation() {
        std::cout << "Base implementation\n";
    }
};

class Derived : public Base<Derived> {
public:
    void implementation() {
        std::cout << "Derived implementation\n";
    }
};

调用方式：

int main() {
    Derived d;
    d.interface();  // 输出：Derived implementation
}

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✅ CRTP 的主要用途

1. 实现静态多态（Static Polymorphism）

• 替代虚函数机制，避免运行时开销（如 vtable、动态绑定等）。

2. 代码复用

• 基类可以定义通用接口逻辑，细节延迟到派生类实现。

3. 在编译期做优化

• 比如 Eigen 库使用 CRTP 编写矩阵类，实现表达式模板，从而避免中间对象、提升性能。

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🧠 CRTP 与虚函数的对比

特性	虚函数（动态多态）	CRTP（静态多态）
多态绑定	运行时	编译期
开销	有虚表开销	零开销
灵活性	更高	限制派生结构
可扩展性	高	较低
使用场景	插件式架构、通用接口	高性能场景、模板库

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📦 典型应用案例

1. 编写通用操作接口

template <typename Derived>
class Shape {
public:
    void draw() {
        static_cast<Derived*>(this)->drawImpl();
    }
};

class Circle : public Shape<Circle> {
public:
    void drawImpl() {
        std::cout << "Drawing Circle\n";
    }
};

class Square : public Shape<Square> {
public:
    void drawImpl() {
        std::cout << "Drawing Square\n";
    }
};

2. 实现计数器（统计子类个数）

template <typename T>
class Counter {
public:
    Counter() { ++count; }
    static int count;
};

template <typename T>
int Counter<T>::count = 0;

class MyClassA : public Counter<MyClassA> {};
class MyClassB : public Counter<MyClassB> {};

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🔍 高级话题

● 与策略模式结合

template <typename Derived>
class Sorter {
public:
    void sort() {
        static_cast<Derived*>(this)->doSort();
    }
};

class QuickSorter : public Sorter<QuickSorter> {
public:
    void doSort() {
        std::cout << "Quick Sort\n";
    }
};

● 表达式模板（如 Eigen）

Eigen 用 CRTP 实现表达式模板，以支持像 C = A + B 这样的操作不会生成临时变量，而是按需展开计算。

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🧩 总结

项目	说明
类型	模板设计模式
优势	静态多态、零开销
缺点	结构固定、调试复杂
典型使用	Eigen、Boost、LLVM

ps：Eigen 是一个 高性能 C++ 线性代数库，广泛用于矩阵运算、向量计算、数值解法等领域。许多著名的框架都使用它作为矩阵运算库。例如TensorFlow，OpenCV等。