C++ 如何在C+中基于函数模板类型应用不同的#define+；？

我正在使用HDF5库，并试图编写一个模板函数来支持不同数据类型的I/O。我的目标是减少和简化创建所有不同功能所需的复制和粘贴

在HDF5库中，这是写入调用（）的格式：

其中许多参数是在我的函数中生成的或作为函数参数传递的。唯一的问题是

mem_type_id

，它被定义为库头文件中的一系列

\define

子句

是否有一些技巧可以用于根据模板类型更改此设置？我更愿意避免在任何地方都使用

std:：typeid（T）

的大型条件语句。代码在编译时已经非常庞大，因此避免存储不必要的条件所需的字节似乎是可取的。我应该实现40多种类型，以便在将来的项目中保持通用性。如果有任何限制我的模板允许我没有定义的类型，这可能会使我减少工作到最低限度

我想到的可能解决方案包括：

创建返回HDF5类型的专用模板函数 id，其中我对每种类型都有专门化

巨型if语句

---

所以，虽然我最初被否决，因为这是一个预处理器的声明，我试图选择。这是我想出的一个解决办法

我有两个头文件，第一个是

#pragma once
#include "hdf5.h"
template <typename T> hid_t  HdfType();

template<> hid_t  HdfType<short>() { return H5T_NATIVE_SHORT; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned short>()  { return H5T_NATIVE_USHORT; }
template<> hid_t  HdfType<int> () { return H5T_NATIVE_INT;}
template<> hid_t  HdfType<unsigned int> () { return H5T_NATIVE_UINT; }
template<> hid_t  HdfType<long> () { return H5T_NATIVE_LONG; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned long> () { return H5T_NATIVE_ULONG; }
template<> hid_t  HdfType<long long> () { return H5T_NATIVE_LLONG; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned long long> () { return H5T_NATIVE_ULLONG; }

template<> hid_t  HdfType<char> () { return H5T_NATIVE_CHAR; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned char> () { return H5T_NATIVE_UCHAR; }
template<> hid_t  HdfType<signed char> () { return H5T_NATIVE_SCHAR; }

template<> hid_t  HdfType<float> () { return H5T_NATIVE_FLOAT; }
template<> hid_t  HdfType<double> () { return H5T_NATIVE_DOUBLE; }
template<> hid_t  HdfType<long double> () { return H5T_NATIVE_LDOUBLE; }

您可以看到HDFType（）被放置在正确的位置。这将执行特定数据块的导入。它利用了一个模板，因此我可以轻松地使用它在代码中创建函数，而无需使用重写。通过不定义通用模板和使用模板专门化，我可以将案例限制在我所知道的一般人将在库中使用的情况。如果需要新的案例，我可以构建一个

如果有人有更好的解决方案，请发布。

#define

是预处理器指令；在编译器将程序标记化之前对其进行评估；因此，我认为没有机会根据稍后编译步骤中评估的类型选择一组不同的

#define

-语句。但我不确定这是否是你的问题。

#pragma once
#include "hdf5.h"
template <typename T> hid_t  HdfType();

template<> hid_t  HdfType<short>() { return H5T_NATIVE_SHORT; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned short>()  { return H5T_NATIVE_USHORT; }
template<> hid_t  HdfType<int> () { return H5T_NATIVE_INT;}
template<> hid_t  HdfType<unsigned int> () { return H5T_NATIVE_UINT; }
template<> hid_t  HdfType<long> () { return H5T_NATIVE_LONG; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned long> () { return H5T_NATIVE_ULONG; }
template<> hid_t  HdfType<long long> () { return H5T_NATIVE_LLONG; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned long long> () { return H5T_NATIVE_ULLONG; }

template<> hid_t  HdfType<char> () { return H5T_NATIVE_CHAR; }
template<> hid_t  HdfType<unsigned char> () { return H5T_NATIVE_UCHAR; }
template<> hid_t  HdfType<signed char> () { return H5T_NATIVE_SCHAR; }

template<> hid_t  HdfType<float> () { return H5T_NATIVE_FLOAT; }
template<> hid_t  HdfType<double> () { return H5T_NATIVE_DOUBLE; }
template<> hid_t  HdfType<long double> () { return H5T_NATIVE_LDOUBLE; }

#pragma once
#include "hdf5.h"
#include "HdfTypeTemplate.h"
#include <vector>

template <typename T, int dims=1, int numColumns =1>
void CollectiveHdfBlockImport(hid_t datasetId, long long startRowIndex, long long numRowsToImport, std::vector<T>& data)
{
    data.resize(numRowsToImport * numColumns + 10);
    hid_t dtplId = CreateCollectiveDataTransferPropertiesList();

    hid_t dataspaceId = H5Dget_space(datasetId);
    hsize_t start[2] = { 0 }, count[2] = { 0 }, strideAndBlocks[2] = { 1,1 };
    count[0] = numRowsToImport;
    count[1] = numColumns;
    start[0] = startRowIndex;
    start[1] = 0;
    hid_t memspaceId = H5Screate_simple(dims, count, NULL);
    H5Sselect_hyperslab(dataspaceId, H5S_SELECT_SET, start, strideAndBlocks, count, strideAndBlocks);
    H5Dread(datasetId, HdfType<T>(), memspaceId, dataspaceId, dtplId, data.data());

    H5Sclose(dataspaceId);
    H5Sclose(memspaceId);
    H5Pclose(dtplId);
}