traits技術可以用來獲得乙個 型別 的相關資訊的。
template
class myiterator
當我們使用myiterator時，怎樣才能獲知它所指向的元素的型別呢？我們可以為這個類加入乙個內嵌型別，像這樣：
template
class myiterator
typedef t value_type;
這樣當我們使用myiterator型別時，可以通過 myiterator::value_type來獲得相應的myiterator所指向的型別。
現在我們來設計乙個演算法，使用這個資訊。
template
typename myiterator::value_type foo(myiteratori)
這裡我們定義了乙個函式foo，它的返回為為 引數i 所指向的型別，也就是t，那麼我們為什麼還要興師動眾的使用那個value_type呢？ 那是因為，當我們希望修改foo函式，使它能夠適應所有型別的迭代器時，我們可以這樣寫：
template //這裡的i可以是任意型別的迭代器
typename i::value_type foo(i i)
現在，任意定義了 value_type內嵌型別的迭代器都可以做為foo的引數了，並且foo的返回值的型別將與相應迭代器所指的元素的型別一致。至此一切問題似乎都已解決，我們並沒有使用任何特殊的技術。然而當考慮到以下情況時，新的問題便顯現出來了：
原生指標也完全可以做為迭代器來使用，然而我們顯然沒有辦法為原生指標新增乙個value_type的內嵌型別，如此一來我們的foo()函式就不能適用原生指標了，這不能不說是一大缺憾。那麼有什麼辦法可以解決這個問題呢？ 此時便是我們的主角：型別資訊萃取技術traits 登場的時候了
我們可以不直接使用myiterator的value_type，而是通過另乙個類來把這個資訊提取出來：
template
class traits
typedef typename t::value_type value_type;
這樣，我們可以通過 traits::value_type 來獲得myiterator的value_type，於是我們把foo函式改寫成：
template //這裡的i可以是任意型別的迭代器
typename traits::value_type foo(i i)
然而，即使這樣，那個原生指標的問題仍然沒有解決，因為trait類一樣沒辦法獲得原生指標的相關資訊。於是我們祭出c++的又一件利器--偏特化(partial specialization)：
template
class traits//注意 這裡針對原生指標進行了偏特化
typedef typename t value_type;
通過上面這個 traits的偏特化版本，我們陳述了這樣乙個事實：乙個 t* 型別的指標所指向的元素的型別為 t。
如此一來，我們的 foo函式就完全可以適用於原生指標了。比如：
int * p;
int i = foo(p);
traits會自動推導出 p 所指元素的型別為 int，從而foo正確返回。
自從c++中引入了template後，以泛型技術為中心的設計得到了長足的進步。stl就是這個階段傑出的產物。stl的目標就是要把資料和演算法分開，分別對其進行設計，之後通過一種名為iterator的東西，把這二者再粘接到一起。設計模式中，關於iterator的描述為：一種能夠順序訪問容器中每個元素的方法，使用該方法不能暴露容器內部的表達方式。可以說，型別萃取技術就是為了要解決和iterator有關的問題的，下面，我們就來看看整個故事。
應該說，迭代器就是一種智慧型指標，因此，它也就擁有了一般指標的所有特點——能夠對其進行*和->操作。但是在遍歷容器的時候，不可避免的要對遍歷的容器內部有所了解，所以，設計乙個迭代器也就自然而然的變成了資料結構開發者的乙個義務，而這些iterators的表現都是一樣的，這種內外的差異，對使用者來說，是完全透明的，
第一部分 為什麼要有萃取技術
既然是一種智慧型指標，iterator也要對乙個原生指標進行封裝，而問題就源於此，當我們需要這個原生指標所指物件的型別的時候（例如宣告變數），怎麼辦呢？
case1 對於函式的區域性變數
這種情況我們可以採用模版的引數推導，例如：
template void func(t iter)
如果t是某個指向特定物件的指標，那麼在func中需要指標所指向物件型別的變數的時候，怎麼辦呢？這個還比較容易，模板的引數推導機制可以完成任務，如下：
template
void func_impl(t t, u u)
t& operator*() const
而後只要需要其指向的物件的型別，只要直接引用就好了，例如：
template
typename i::value_type func(i iter)
很漂亮的解決方案，看上去一切都很完美。但是，實際上還是有問題，因為func如果是乙個泛型演算法，那麼它也絕對要接受乙個原生指標作為迭代器，但是顯然，你無法讓下面的**編譯通過：
int *p = new int(52);
cout《我們的func無法支援原生指標，這顯然是不能接受的。此時，template partial specialization就派上了用場。
solution ：template partial specialization是救世主
既然剛才的設計方案仍不完美，那我們就再加乙個間接層，把智慧型指標和原生指標統統的封裝起來。在討論之前，先要澄清一下template partial specialization的含義。所謂的partial specialization和模板的預設引數是完全不同的兩件事情，前者指的是當引數為某一類特定型別的時候，採用特殊的設計，也就是說是「針對template引數更進一步的條件限制所設計出來的乙個特化版本」；而預設引數則是當不提供某些引數的時候，使用的乙個預設。
參考：partial specialization的語法
template class c{} // 為所有型別為t*的引數而準備的特殊版本
好了，下面我們就找乙個專職的負責人，用來封裝迭代器封裝的物件型別。首先，把我們剛才的myiter重新包裝一下：
template
struct iterator_traits {
typedef i::value_type value_type;
現在，我們的func又有了新的面貌：
template
typename iterator_traits::value_type func(i ite) {
return *ite;
儘管這次我們的函式返回值的長度有些嚇人，但是，我們的確為原生指標找到了好的解決方案。只要為原生指標提供乙個偏特化的iterator_traits就ok了。如下：
template
struct iterator_traits{
typedef t value_type;
下面，我們終於可以讓func同時支援智慧型指標和原生指標了：
template
struct iterator_traits {
typedef i::value_type value_type;
template
struct iterator_traits{
typedef t value_type;
template
typename iterator_traits::value_type func(i ite) {
return *ite;
int main() {
myiteriter = new int(520);
int *p = new int(520);
// this time the following two statements will success
cout但是，我們離最後的成功還有最後一步，如果，我們需要宣告乙個value_type型別的左值，但是卻給iterator_traits傳遞了乙個const int*，顯然結果有問題，於是，為const t*也另起爐灶，準備乙份小炒：
template
struct iterator_traits{
typedef t value_type;
ok ，現在萬事大吉，無論是正宗迭代器，原生指標，const原生指標，我們都可以利用iterator_traits萃取出其封裝的物件的型別，萃取技術由此而來。
C 型別萃取
在c 中我們可以通過typeid來獲取乙個型別的名稱 內建型別和自定義型別都可以 但是我們不能用這種方式獲取來的名稱做變數的宣告。那麼在c 中怎樣識別物件的型別呢？我們可以通過型別萃取的方式來區分內建型別和自定義型別。例如 我們在seqlist中要用到型別萃取，因為內建型別我們可以通過memcopy...
C 型別萃取
當我們遇到這樣的場景時，我們會用到型別萃取 template void copy t dst,t str,size t n 模板函式copy void test string s2 10 int l1 10 int l2 10 copy s1,s2,10 copy l1,l2,10 for size...
C 型別萃取
型別萃取依靠的就是模版的特化，模版的特化又分為全特化和偏特化，根據不同的情況做相應的呼叫。函式模版特化 函式模版只有全特化，而沒有偏特化。沒有偏特化的原因是已經有了函式過載。通用模版並不總是正確的，在某些情況下有可能是錯誤的。例如 include using namespace std templa...