WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Можно ли узнать диапазон нефиксированного счетчика?

Есть ли способ узнать диапазон значений перечисления? Я ожидал какой-нибудь type_traits шаблон вроде std::numeric_limits, но не нашел.

Например:

enum enm { A = -5, B = 3 };

std::cout << std::range_of_enum<enm>::min() << ', '
          << std::range_of_enum<enm>::max() << std::endl;
// Prints -8, 7 with two's complement representation, and -7, 7 
// with one's complement representation.

ПРИМЕЧАНИЕ. Для тех, кто не знает, что такое «диапазон перечисления» (хотя это нестандартный термин), перейдите по адресу этот вопрос.

14.09.2017

  • К сожалению нет. Существует сложный набор правил, определяющий допустимый диапазон, но нет готового способа доступа к результату. (Кроме того, правила предположительно неверны.) 15.09.2017
  • Что вы имеете в виду под диапазоном? 15.09.2017
  • @NeilButterworth en.cppreference.com/w/cpp/language/enum и найдите static_cast. 15.09.2017
  • @NeilButterworth: см. [dcl.enum] стр. 8. 15.09.2017

Ответы:


1

No.

Предложения по рефлексии С++ 2a/2b, которые я рассмотрел, кажутся более чем достаточно сильными, чтобы вычислить это, если им не хватает прямого признака. Я не знаю ни вероятности их стандартизации в 2020 году, ни текста самого последнего предложения, чтобы гарантировать 100%.

14.09.2017
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru