通过 Zig，学习 C++ 元编程

尽管 Zig 社区宣称 Zig 语言是一个更好的 C (better C)，但是我个人在学习 Zig 语言时经常会“触类旁通”C++。在这里列举一些例子来说明我的一些体会，可能会有一些不正确的地方，欢迎批评指正。

“元能力” vs “元类型”

在我看来，C++的增强方式是希望赋予语言一种“元能力”，能够让人重新发明新的类型，使得使用 C++的程序员使用自定义的类型，进行一种类似于“领域内语言”（DSL）编程。一个通常的说法就是 C++中任何类型定义都像是在模仿基本类型int。比如我们有一种类型 T，那么我们则需要定义 T 在以下几种使用场景的行为：

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T x; //构造
T x = y; //隐式拷贝构造
T x{y}; //显示拷贝构造
x = y; //x的类型是T，复制运算符重载，当然也有可能是移动运算符重载。
//以及一大堆其他行为，比如析构等等。

通过定义各种行为，程序员可以用 C++去模拟基础类型int，自定义的创造新类型。但是 Zig 却采取了另一条路，这里我觉得 Zig 的取舍挺有意思，即它剥夺了程序员定义新类型的能力，只遵循 C 的思路，即struct就是struct，他和int就是不一样的，没有必要通过各种运算符重载来制造一种“幻觉”，模拟int。相反，Zig 吸收现代语言中最有用的“元类型”，比如slice，tuple，tagged union等作为语言内置的基本类型，从这一点上对 C 进行增强。虽然这样降低了语言的表现力，但是却简化了设计，降低了“心智负担”。

比如 Zig 里的tuple，C++里也有std::tuple。当然，std::tuple是通过一系列的模板元编程的方式实现的，但是这个在 Zig 里是内置的，因此写代码时出现语法错误，Zig 可以直接告诉你是tuple用的不对，但是 C++则会打印很多错误日志。再比如optional，C++里也有std::optinonal<T>，Zig 里只用?T。C++里有std::variant，而 Zig 里有tagged union。当然我们可以说，C++因为具备了这种元能力，当语法不足够“甜”时，我们可以发明新的轮子，但是代价就是系统愈发的复杂。而 Zig 则持续保持简单。

不过话说回来，很多底层系统的开发需求往往和这种类型系统的构建相悖，比如如果你的类型就是一个int的封装，那么即使发生拷贝你也无所谓性能开销。但是如果是一个struct，那么通常情况下，你会比较 care 拷贝，而可能考虑“移动”之类的手段。这个时候各种 C++的提供的幻觉，就成了程序员开发的绊脚石，经常你需要分析一段 C++表达式里到底有没有发生拷贝，他是左值还是右值，其实你在写 C 语言的时候也很少去考虑了这些，你在 Zig 里同样也不需要。

类型系统

C 语言最大弊病就是没有提供标准库，C++的标准库你要是能看懂，得具备相当的 C++的语法知识，但是 Zig 的标准库几乎不需要文档就能看懂。这其实是因为，在 C++里，类型不是一等成员(first class member)，因此实现一些模版元编程算法特别不直观。但是在 Zig 里，type就是一等成员，比如你可以写：

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const x: type = u32;

即，把一个type当成一个变量使用。但是 C++里如何来实现这一行代码呢？其实是如下：

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using x = uint32_t;

那么我们如果要对某个类型做个计算，比如组合一个新类型，Zig 里其实非常直观

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fn Some(comptime InputType: type) type

即输入一个类型，输出一个新类型，那么 C++里对应的东西是啥呢？

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template <typename InputType>
struct Some {
  using OutputType = ...
}

相比之下， Zig 直观太多。那么很自然的，计算一个类型，Zig 里就是调用函数，而 C++则是模板类实例化，然后访问类成员。

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Some<InputType>::OutputType

相当于对于 InputType 调用一个 Some“函数”，然后输出一个 OutputType。

命令式 VS 声明式

比如实现一个函数，输入一个 bool 值，根据 bool 值，如果为真，那么输出 type A，如果为假那么输出 type B。

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//基本模式
template <bool, typename A, typename B>
struct Fn {
	using OutputType = A;
};

//特例化的模式
template<typename A, typename B>
struct Fn<false, A, B> {
	using OutputType = B;
};

从这里 C++代码可以感觉出，其实你是拿着尺子，对照着基础模式，然后通过模版偏特化来实现不同分支的逻辑。

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Fn<sizeof(A) > sizeof(B), A, B>::OutputType

这段代码表面上看是声明了一个类型 OutputType，而这个类型的生成依赖于一些条件。而这些条件就是模板元编程，用来从 A 和 B 中选择类型大小更大的类型，如果想要表达更复杂的逻辑，则需要掌握更多模板的奇技淫巧。

如果用 Zig 来做，则要简单的多：

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fn Fn(comptime A:type, comptime B: type) type {
	if (@sizeOf(A) > @sizeOf(B)) {
		return A;
	}
	return B;
}

这段代码和普通的 CRUD 逻辑没什么区别，特殊的地方在于操作的对象是『类型』。

我们再来看递归的列子。比如有一个类型的 list，我们需要返回其中第 N 个 type。同样，由于在 C++中，类型不是一等成员，因此我们不可能有一个vector<type>的东东。那怎么办呢？方法就是直接把type list放在模板的参数列表里：typename ...T。

于是，我们写出“函数原型”：

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template <int Index, typename ...T>
struct Fn;

然后我们递归的基础情况

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template <typename Head, typename ...Tail>
struct Fn<0, Head, Tail...> {
	using Output = Head;
};

然后写递归式，

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template<int Index, typename Head, typename ...Tail>
struct Fn<Index, Head, Tail...> : public Fn<Index - 1, Tail...>
{
};

这个地方其实稍微有点难理解，其实就是拿着...T来模式匹配Head, ...Tail。

第一个偏特化，如果用命令式，类似于，

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if (Index == 0)
    return Head;

第二个偏特化，类似于

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else {
	return Fn(Index-1, Tail...);
}

这里利用的其实是继承，让模板推导一路继承下去，如果 Index 不等于 0，那么Fn<Index, ...>类其实是空类，即，我们无法继承到using Output = ...的这个Output。但是 index 总会等于 0，那么到了等于 0 的那天，递归就终止了，因为，我们不需要继续 Index - 1 下去了，编译器会选择特化好的Fn<0, T，Tail...>这个特化，而不会选择继续递归。

但是 Zig 实现这个也很直观，由于slice和type都是内置的，我们可以直接：

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fn chooseN(N: u32, comptime type_list: []const type) type {
    return type_list[N];
}

pub fn main() void {
    const type_list = &[_]type{ u8, u16, u32, u64 };
    std.debug.print("{}\n", .{chooseN(2, type_list)});
}

即这个也是完全命令式的。当然 C++20 之后也出现了if constexpr和concept来进一步简化模版元编程，C++的元编程也在向命令式的方向进化。

结束语

尽管 Zig 目前“还不成熟”，但是学习 Zig，如果采用一种对照的思路，偶尔也会“触类旁通”C++，达到举一反三的效果。

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