算法、Lambda 与可调用对象

学习目标

本节结束时，你能把 JS/TS 的 map、filter、reduce、sort 迁移为 STL algorithm；能解释 lambda 的参数、返回类型和 capture；能选择 predicate、projection 或普通函数，并检查迭代器范围、修改规则、复杂度和失效风险。你还会为一个传感器过滤管线写可验证的输出。

从高阶数组方法到迭代器范围

values.map((x) => x * 1000)

std::transform(values.begin(), values.end(), out, convert)

JS 的 array.filter(callback) 把容器和回调绑在一起；C++ 的 std::copy_if 接收 first 和 last 两个迭代器以及 predicate。范围是半开区间 [begin, end)，end 不指向元素，这种设计可以自然表示空范围并避免额外的长度参数。

反例是把 lambda 当成“匿名函数语法糖”就结束：capture 决定它是否保存外部对象，按引用捕获可能在异步任务中悬空，按值捕获又可能复制大缓冲。还要注意 std::remove 不会真正缩短 vector，必须配合 erase。

示例一：filter 与 copy_if

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>

int main() {
  const std::vector<double> ranges{0.1, 0.8, 6.0, 1.2};
  std::vector<double> usable;
  std::copy_if(ranges.begin(), ranges.end(), std::back_inserter(usable),
    [](const double range_m) {
      return range_m >= 0.2 && range_m <= 5.0;
    });

  for (const double value : usable) std::cout << value << " ";
}

编译运行后输出 0.8 1.2。copy_if 不修改输入，back_inserter 通过 push_back 写入输出；如果已知输出大小，可以 reserve 减少分配。验证时加上空 vector、全无效和全有效三组输入，确认算法的边界是闭区间还是开区间。

示例二：transform 与 reduce

#include <numeric>
#include <vector>

std::vector<double> to_millimeters(const std::vector<double>& meters) {
  std::vector<double> result;
  result.reserve(meters.size());
  std::transform(meters.begin(), meters.end(), std::back_inserter(result),
    [](const double value_m) { return value_m * 1000.0; });
  return result;
}

double sum(const std::vector<double>& values) {
  return std::accumulate(values.begin(), values.end(), 0.0);
}

transform 产生新序列，accumulate 使用 0.0 作为初值让累加在 double 上进行。若初值写成 0，某些类型会在整数语义上累加，结果或性能可能不符合预期。运行验证时对两个样本 0.8、1.2 应得到 800、1200 和 2.0，并检查空输入返回 0.0。

示例三：sort、比较器与稳定性

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>

struct Reading {
  double range_m;
  int sequence;
};

int main() {
  std::vector<Reading> readings{{1.2, 2}, {0.8, 1}, {1.2, 3}};
  std::stable_sort(readings.begin(), readings.end(),
    [](const Reading& left, const Reading& right) {
      return left.range_m < right.range_m;
    });
  for (const auto& reading : readings) {
    std::cout << reading.range_m << ":" << reading.sequence << " ";
  }
}

stable_sort 保留相等距离的原始顺序，因此输出是 0.8:1 1.2:2 1.2:3。比较器必须建立严格弱序：不能在相等时返回 true，也不要读取会变化的外部状态。机器人日志按时间或距离排序时，稳定性可能影响重放结果，应该写进测试而不是凭感觉。

lambda 的 capture 规则

[] 不捕获外部变量；[threshold] 按值保存 threshold；[&threshold] 按引用借用它；[=] 和 [&] 是批量捕获，初学和生产代码都应谨慎。局部 lambda 立即执行一般安全，保存到线程任务或回调时必须确认捕获对象的生命周期。捕获 this 也不代表对象一定活着，异步回调通常需要显式所有权方案。

erase-remove 与迭代器边界

std::vector<double> values{0.1, 0.8, 0.2, 6.0};
const auto new_end = std::remove_if(values.begin(), values.end(),
  [](const double value) { return value < 0.2 || value > 5.0; });
values.erase(new_end, values.end());

remove_if 重新排列保留元素并返回新的逻辑 end，vector 的 size 在 erase 前没有变化。验证后 values 只有 0.8 和 0.2。直接使用 remove 的返回值当 size 是错误的；用下标遍历旧长度也会读到被移到尾部的未定义语义区域。

编译、运行与排错

使用 c++ -std=c++20 -Wall -Wextra -Wpedantic -Wshadow 编译。若算法找不到，检查是否 include algorithm 或 numeric 头文件；若 lambda 无法修改结果，检查 capture 是否为 const 值；若结果多一项，检查 end 是否重复处理；若崩溃发生在异步回调，优先检查引用捕获的生命周期。用小数组打印输入和输出，再用 sanitizer 检查越界，最后才进行性能优化。

机器人连接：过滤和降采样管线

一帧激光数据可以先 copy_if 去掉非法值，再 transform 做单位变换，最后 accumulate 计算统计量。对于控制周期，算法是否分配内存、是否稳定排序、是否线性扫描都要被记录。消息时间戳和 sequence 应随数据一起传递，否则过滤后无法判断旧数据是否覆盖新数据。

动手练习

values.filter(isUsable)

std::copy_if(values.begin(), values.end(), out, is_usable)

values.reduce((sum, value) => sum + value, 0)

std::accumulate(values.begin(), values.end(), 0.0)

实现一个处理管线：从原始距离中筛选 0.2 到 5.0 的值，转换成毫米，按从小到大排序，并输出有效数量与总和。要求输入保持不变，空输入不能除零，写出一组包含 NaN 或越界值的验证数据。

先 copy_if 得到 usable，再 transform 生成 millimeters，最后 accumulate 求和；三步总复杂度为线性，额外空间与有效样本数成正比。

小结与下一步

你已经把 JS/TS 的高阶数组操作迁移为 C++ 的迭代器算法，并理解了 capture、半开区间和 erase-remove。下一节进入 RAII：这些算法创建的 vector、文件和锁如何在作用域结束时自动释放，避免机器人节点泄漏资源。