淺談C++開發中數據結構和算法的分離

相信每一個在windows下編過程序的人都或多或少地用過位圖，大多數人是從網上下載一些成熟完善的DIB類庫來使用例如CxImage、CDIB），少數人有一套自己封裝好的DIB類庫，方便以後的擴充和使用。近幾年GDI+異軍突起，在某些處理方面，如：縮放、旋轉、漸變填充等它提供無與倫比的速度和質量，但，如果你想做一個完善的圖像處理程序，直接使用它會給架構設計帶來困難，你可以用adapter模式封裝它後再使用）。

這時候，如果你需要一些圖像處理操作你會怎麼辦呢？很多沒有OO經驗的C++程序員例如一年前的我）可能會這樣做：在類中直接添加方法。

int FClamp0255 (int nValue) {return max (0, min (0xFF, nValue));} // 飽和到0--255  
class FCObjImage  
{  
　public :  
Invert () ;  
AdjustRGB (int R, int G, int B) ;  
} ;  
void FCObjImage::Invert ()  
{  
　if ((GetHandle() == NULL) || (ColorBits() < 24))  
return ;  
　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4  
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)  
　{  
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;  
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)  
{  
　pPixel[0] = ~pPixel[0] ;  
　pPixel[1] = ~pPixel[1] ;  
　pPixel[2] = ~pPixel[2] ;  
}  
　}  
}  
void FCObjImage::AdjustRGB (int R, int G, int B)  
{  
　if ((GetHandle() == NULL) || (ColorBits() < 24))  
return ;  
　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4  
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)  
　{  
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;  
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)  
{  
　pPixel[0] = FClamp0255 (pPixel[0] + B) ;  
　pPixel[1] = FClamp0255 (pPixel[1] + G) ;  
　pPixel[2] = FClamp0255 (pPixel[2] + R) ;  
}  
}  
}  

這裡舉了兩個例子分別實現反色，調節RGB值功能），現實中會有大量的此類操作：亮度、對比度、飽和度......現在回想一下，你添加這些方法的步驟是什麼，Ooooooooo，RCP我同事的發明，全稱：rapid copy paste^-^），第一步一定是從上面復制一塊代碼下來，然後改掉其中的接口和處理部分。雖然這裡的示范代碼很短小，不會連同bug一起復制，但，定時炸彈卻又多了一個。有天，你的boss告訴你：我不能忍受長時間的等待，請給我加個進度條.....。你也許會加個全局變量，也許會給每個函數加個參數，但不變的是：你必須修改所有這些處理函數的代碼，內心的咒罵並不會使你少改其中的任何一個。而此時，bug已經在旁邊伺機而動了...然而苦日子遠沒熬到頭，一個月後，你心血來潮的老板會讓你在其中加上區域處理的功能，再一個月後......

回頭重新看看代碼？沒錯，除了紅色的代碼外，其他地方一摸一樣，那能不能把這些算法分離抽出來呢？可能我們馬上會想到標准庫中qsort和windows中常用的回調方法。好，讓我們實作一下：

void Pixel_Invert (BYTE * pPixel)  
{  
　pPixel[0] = ~pPixel[0] ;  
　pPixel[1] = ~pPixel[1] ;  
　pPixel[2] = ~pPixel[2] ;  
}  
void FCObjImage::PixelProcess (void(__cdecl*PixelProc)(BYTE * pPixel))  
{  
　if ((GetHandle() == NULL) || (ColorBits() < 24))  
return ;  
　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4  
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)  
　{  
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;  
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)  
{  
　PixelProc (pPixel) ;  
}  
　}  
}  
void FCObjImage::Invert ()  
{  
　PixelProcess (Pixel_Invert) ;   
} 

嗯，看樣子不錯，算法被剝離到一個單一函數中，我們似乎已經解決問題了。處理Invert它完成的非常好，但處理AdjustRGB時遇到了麻煩，RGB那三個調節參數怎麼傳進去呢？我們的接口參數只有一個，通過添加全局變量/成員變量？這是一個辦法，但隨著類方法的增加，程序的可讀性和維護性會急劇的下降，反而倒不如改之前的效果好。

那麼如何實現高度的抽象和良好的接口呢？我們現場請來OOobject orient），請它來講一下它的實現。設計如下派生關系：

class FCSinglePixelProcessBase  
{  
　public :  
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) PURE ;  
} ;  
class FCPixelInvert : public FCSinglePixelProcessBase  
{  
　public :  
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;  
} ;   
void FCPixelInvert::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)  
{  
　pPixel[0] = ~pPixel[0] ; pPixel[1] = ~pPixel[1] ; pPixel[2] = ~pPixel[2] ;  
}   
class FCPixelAdjustRGB : public FCSinglePixelProcessBase  
{  
　public :  
FCPixelAdjustRGB (int DeltaR, int DeltaG, int DeltaB) ;  
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;  
　protected :  
int m_iDeltaR, m_iDeltaG, m_iDeltaB ;  
} ;   
void FCPixelAdjustRGB::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)  
{  
　pPixel[0] = FClamp0255 (pPixel[0] + m_iDeltaB) ;  
　pPixel[1] = FClamp0255 (pPixel[1] + m_iDeltaG) ;  
　pPixel[2] = FClamp0255 (pPixel[2] + m_iDeltaR) ;  
}  

然後我們修改image類如下：

#include "PixelProcessor.h"  
class FCObjImage  
{  
　public :  
void PixelHandler (FCSinglePixelProcessBase & PixelProcessor, FCObjProgress * progress = NULL) ;  
} ;  
void FCObjImage::PixelHandler (FCSinglePixelProcessBase & PixelProcessor, FCObjProgress * progress)  
{  
　if (GetHandle() == NULL)  
return ;  
　int nSpan = ColorBits() / 8 ; // 每象素字節數3, 4  
　for (int y=0 ; y < Height() ; y++)  
　{  
BYTE * pPixel = GetBits (y) ;  
for (int x=0 ; x < Width() ; x++, pPixel += nSpan)  
{  
　PixelProcessor.ProcessPixel (x, y, pPixel) ;  
}  
if (progress != NULL)  
　progress->SetProgress (y * 100 / Height()) ;  
　}  
}  
void FCObjImage::Invert (FCObjProgress * progress)  
{  
　PixelHandler (FCPixelInvert(), progress) ;  
}   
void FCObjImage::AdjustRGB (int R, int G, int B, FCObjProgress * progress)  
{  
　PixelHandler (FCPixelAdjustRGB (R,G,B), progress) ;  
} 

以上只是一個基本框架，你可以很輕易的把區域處理的參數添加進去－通過構造時傳遞一個RECT參數。）

對象真的是一個很奇妙的東西，它可以對外提供一個簡單的接口，而自身又可以封裝上很多附加信息。

好，現在讓我們來檢驗一下剛才的成果：添加一個給圖像奇數行置黑，給偶數行置白的操作。

class FCPixelTest : public FCSinglePixelProcessBase  
{  
　public :  
virtual void ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel) ;  
} ;   
void FCPixelTest::ProcessPixel (int x, int y, BYTE * pPixel)  
{  
　if (y % 2) pPixel[0]=pPixel[1]=pPixel[2] = 0 ;   
　// 奇數行   
　else   
pPixel[0]=pPixel[1]=pPixel[2] = 0xFF ;   
// 偶數行  
} 

然後進行如下調用：

PixelHandler (FCPixelTest(), progress) ; 

多麼的和諧美妙，設計算法的人員只需寫出自己的算法，而不用去考慮怎麼讓它支持進度條和區域這些問題。感覺這就象一把設計優良的AK，你可以不斷的往裡添加子彈對象）^-^

至此，我們應該已經大功告成了。還有問題嗎？

等等，別忙，有些地方不太對，我添加這個算法後，怎麼編譯這麼久啊。

問題就出在那個不起眼的：

#include "PixelProcessor.h" 

image是圖像處理的最底層對象，工程中的所有文件都直接或間接地包含它，因此，任何對image.h本身及它所包含的.h的修改都會引起幾乎整個工程的build，這當然是無法忍受的，解決的辦法是使用“前置聲明”，因為在PixelHandler接口中我們只需要它的引用也即是說：我接口）並不需要知道傳給我的類的內部結構，給我一個32(64)的內存地址就OK了）。

因此我們把

#include "PixelProcessor.h" 

替換成：

class FCSinglePixelProcessBase ; // external class 前置聲明 

然後在.cpp文件中再包含PixelProcessor.h，這樣，對PixelProcessor.h的改變僅僅會導致.cpp文件的重新編譯，大大節約了編譯時間。

總結：

1）可能的話，在編程中永遠也別去想“拷貝代碼”這個字眼。畢竟，OO就是為了抽象和代碼重用才誕生的。

2）除非必要，否則類的成員變量和函數的參數盡量用指針或引用代替，這樣做可以在.h中盡可能地少包含其他.h文件，而用前置聲明來替代，以此來減少編譯時間和以後可能會產生的交叉包含。

3）最後說一下效率問題：有些朋友可能會說每個像素都調用虛函數會影響性能，這的確，但實際的損失遠沒有想象的大。我實測了一下：對1024*768的圖片進行反片處理，速度只有5%左右的損失，進行復雜處理亮度/對比度/gamma）時損失可完全忽略，畢竟多出來的那部分代碼只是進出棧和查表，而不是浮點除這樣耗時的指令。