➡️ Boost.MultiIndex — мощная библиотека для работы с контейнерами с множественной индексацией

Boost.MultiIndex — это часть популярной библиотеки Boost, которая предоставляет контейнеры с возможностью множественной индексации данных. Она позволяет хранить элементы в одном контейнере, но доступ к ним может осуществляться по разным критериям. Эта библиотека объединяет функциональность стандартных контейнеров, таких как std::set и std::map, в одном универсальном решении.

• Boost.MultiIndex — отличный выбор, если вам нужно эффективно управлять данными с различными критериями поиска и сортировки. Она упрощает создание сложных структур данных, поддерживающих несколько способов доступа к элементам.

🔗 Ссылочка на доку

➡️ Оптимизация работы с большими объектами с помощью std::move и семантики перемещения

std::move — это функция, которая превращает объект в "rvalue" (правостороннее значение), позволяя использовать семантику перемещения вместо копирования. Это особенно полезно при работе с большими объектами, где копирование может быть дорогим.

• В этом примере используется std::move, чтобы передать большой объект LargeObject в функцию processLargeObject с использованием семантики перемещения. Вместо дорогостоящего копирования большого массива, память просто передается новому объекту, что значительно улучшает производительность.

➡️ Оптимизация доступа к элементам через std::deque с использованием индексации

std::deque — это контейнер, который позволяет эффективное добавление и удаление элементов как с начала, так и с конца. В отличие от std::vector, std::deque обеспечивает постоянное время доступа к элементам как в начале, так и в конце контейнера.

• Используйте std::deque в тех случаях, когда вам нужен быстрый доступ к элементам по индексу, но также важна возможность эффективного добавления и удаления элементов с обоих концов контейнера.

➡️ Сжатие данных с использованием std::vector::shrink_to_fit

std::vector::shrink_to_fit — метод, который позволяет уменьшить емкость вектора до его фактического размера. Это полезно, когда нужно освободить память, занимаемую неиспользуемыми элементами, особенно после значительного сокращения размера вектора.

• Вектор заполняется 100 элементами, после чего большая часть элементов удаляется. Использование shrink_to_fit позволяет уменьшить емкость вектора до текущего количества элементов, что освобождает ненужную память.

• Используйте shrink_to_fit, когда нужно минимизировать использование памяти после удаления большого числа элементов из вектора. Это улучшает производительность и снижает потребление ресурсов, что особенно важно в средах с ограниченной памятью.

➡️ Библиотека SQLiteCpp

SQLiteCpp — это тонкая обертка вокруг SQLite, одной из самых популярных легковесных реляционных баз данных. Библиотека предоставляет удобный и безопасный интерфейс для работы с SQLite в C++, облегчая взаимодействие с базами данных.

• Если вам нужно встроить простую, но мощную базу данных в ваше C++ приложение, SQLiteCpp — это то, что вам нужно.

🔗 Ссылочка на доку

➡️ Библиотека PEGTL

PEGTL (Parsing Expression Grammar Template Library) — это библиотека для создания синтаксических анализаторов (парсеров) на C++. Она предоставляет мощные инструменты для определения грамматик и разбора текстов, что делает ее отличным выбором для создания языков программирования и обработки текстов.

• PEGTL позволяет создавать сложные парсеры с минимальными усилиями, обеспечивая при этом высокую производительность и гибкость.

🔗 Ссылочка на доку