liuxiaolong
2021-07-20 58d904a328c0d849769b483e901a0be9426b8209
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
// Copyright 2015-2018 Hans Dembinski
//
// Distributed under the Boost Software License, Version 1.0.
// (See accompanying file LICENSE_1_0.txt
// or copy at http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt)
 
#ifndef BOOST_HISTOGRAM_DETAIL_AXES_HPP
#define BOOST_HISTOGRAM_DETAIL_AXES_HPP
 
#include <array>
#include <boost/core/nvp.hpp>
#include <boost/histogram/axis/traits.hpp>
#include <boost/histogram/axis/variant.hpp>
#include <boost/histogram/detail/make_default.hpp>
#include <boost/histogram/detail/nonmember_container_access.hpp>
#include <boost/histogram/detail/optional_index.hpp>
#include <boost/histogram/detail/priority.hpp>
#include <boost/histogram/detail/relaxed_tuple_size.hpp>
#include <boost/histogram/detail/static_if.hpp>
#include <boost/histogram/detail/sub_array.hpp>
#include <boost/histogram/detail/try_cast.hpp>
#include <boost/histogram/fwd.hpp>
#include <boost/mp11/algorithm.hpp>
#include <boost/mp11/integer_sequence.hpp>
#include <boost/mp11/list.hpp>
#include <boost/mp11/tuple.hpp>
#include <boost/mp11/utility.hpp>
#include <boost/throw_exception.hpp>
#include <cassert>
#include <initializer_list>
#include <iterator>
#include <stdexcept>
#include <string>
#include <tuple>
#include <type_traits>
#include <vector>
 
namespace boost {
namespace histogram {
namespace detail {
 
template <class T, class Unary>
void for_each_axis_impl(dynamic_size, T& t, Unary& p) {
  for (auto& a : t) axis::visit(p, a);
}
 
template <class N, class T, class Unary>
void for_each_axis_impl(N, T& t, Unary& p) {
  mp11::tuple_for_each(t, p);
}
 
// also matches const T and const Unary
template <class T, class Unary>
void for_each_axis(T&& t, Unary&& p) {
  for_each_axis_impl(relaxed_tuple_size(t), t, p);
}
 
// merge if a and b are discrete and growing
struct axis_merger {
  template <class T, class U>
  T operator()(const T& a, const U& u) {
    const T* bp = ptr_cast<T>(&u);
    if (!bp) BOOST_THROW_EXCEPTION(std::invalid_argument("axes not mergable"));
    using O = axis::traits::get_options<T>;
    constexpr bool discrete_and_growing =
        axis::traits::is_continuous<T>::value == false && O::test(axis::option::growth);
    return impl(mp11::mp_bool<discrete_and_growing>{}, a, *bp);
  }
 
  template <class T>
  T impl(std::false_type, const T& a, const T& b) {
    if (!relaxed_equal{}(a, b))
      BOOST_THROW_EXCEPTION(std::invalid_argument("axes not mergable"));
    return a;
  }
 
  template <class T>
  T impl(std::true_type, const T& a, const T& b) {
    if (relaxed_equal{}(axis::traits::metadata(a), axis::traits::metadata(b))) {
      auto r = a;
      if (axis::traits::is_ordered<T>::value) {
        r.update(b.value(0));
        r.update(b.value(b.size() - 1));
      } else
        for (auto&& v : b) r.update(v);
      return r;
    }
    return impl(std::false_type{}, a, b);
  }
};
 
// create empty dynamic axis which can store any axes types from the argument
template <class T>
auto make_empty_dynamic_axes(const T& axes) {
  return make_default(axes);
}
 
template <class... Ts>
auto make_empty_dynamic_axes(const std::tuple<Ts...>&) {
  using namespace ::boost::mp11;
  using L = mp_unique<axis::variant<Ts...>>;
  // return std::vector<axis::variant<Axis0, Axis1, ...>> or std::vector<Axis0>
  return std::vector<mp_if_c<(mp_size<L>::value == 1), mp_first<L>, L>>{};
}
 
template <class T, class Functor, std::size_t... Is>
auto axes_transform_impl(const T& t, Functor&& f, mp11::index_sequence<Is...>) {
  return std::make_tuple(f(Is, std::get<Is>(t))...);
}
 
// warning: sequential order of functor execution is platform-dependent!
template <class... Ts, class Functor>
auto axes_transform(const std::tuple<Ts...>& old_axes, Functor&& f) {
  return axes_transform_impl(old_axes, std::forward<Functor>(f),
                             mp11::make_index_sequence<sizeof...(Ts)>{});
}
 
// changing axes type is not supported
template <class T, class Functor>
T axes_transform(const T& old_axes, Functor&& f) {
  T axes = make_default(old_axes);
  axes.reserve(old_axes.size());
  for_each_axis(old_axes, [&](const auto& a) { axes.emplace_back(f(axes.size(), a)); });
  return axes;
}
 
template <class... Ts, class Binary, std::size_t... Is>
std::tuple<Ts...> axes_transform_impl(const std::tuple<Ts...>& lhs,
                                      const std::tuple<Ts...>& rhs, Binary&& bin,
                                      mp11::index_sequence<Is...>) {
  return std::make_tuple(bin(std::get<Is>(lhs), std::get<Is>(rhs))...);
}
 
template <class... Ts, class Binary>
std::tuple<Ts...> axes_transform(const std::tuple<Ts...>& lhs,
                                 const std::tuple<Ts...>& rhs, Binary&& bin) {
  return axes_transform_impl(lhs, rhs, bin, mp11::make_index_sequence<sizeof...(Ts)>{});
}
 
template <class T, class Binary>
T axes_transform(const T& lhs, const T& rhs, Binary&& bin) {
  T ax = make_default(lhs);
  ax.reserve(lhs.size());
  using std::begin;
  auto ir = begin(rhs);
  for (auto&& li : lhs) {
    axis::visit(
        [&](const auto& li) {
          axis::visit([&](const auto& ri) { ax.emplace_back(bin(li, ri)); }, *ir);
        },
        li);
    ++ir;
  }
  return ax;
}
 
template <class T>
unsigned axes_rank(const T& axes) {
  using std::begin;
  using std::end;
  return static_cast<unsigned>(std::distance(begin(axes), end(axes)));
}
 
template <class... Ts>
constexpr unsigned axes_rank(const std::tuple<Ts...>&) {
  return static_cast<unsigned>(sizeof...(Ts));
}
 
template <class T>
void throw_if_axes_is_too_large(const T& axes) {
  if (axes_rank(axes) > BOOST_HISTOGRAM_DETAIL_AXES_LIMIT)
    BOOST_THROW_EXCEPTION(
        std::invalid_argument("length of axis vector exceeds internal buffers, "
                              "recompile with "
                              "-DBOOST_HISTOGRAM_DETAIL_AXES_LIMIT=<new max size> "
                              "to increase internal buffers"));
}
 
// tuple is never too large because internal buffers adapt to size of tuple
template <class... Ts>
void throw_if_axes_is_too_large(const std::tuple<Ts...>&) {}
 
template <unsigned N, class... Ts>
decltype(auto) axis_get(std::tuple<Ts...>& axes) {
  return std::get<N>(axes);
}
 
template <unsigned N, class... Ts>
decltype(auto) axis_get(const std::tuple<Ts...>& axes) {
  return std::get<N>(axes);
}
 
template <unsigned N, class T>
decltype(auto) axis_get(T& axes) {
  return axes[N];
}
 
template <unsigned N, class T>
decltype(auto) axis_get(const T& axes) {
  return axes[N];
}
 
template <class... Ts>
auto axis_get(std::tuple<Ts...>& axes, const unsigned i) {
  constexpr auto S = sizeof...(Ts);
  using V = mp11::mp_unique<axis::variant<Ts*...>>;
  return mp11::mp_with_index<S>(i, [&axes](auto i) { return V(&std::get<i>(axes)); });
}
 
template <class... Ts>
auto axis_get(const std::tuple<Ts...>& axes, const unsigned i) {
  constexpr auto S = sizeof...(Ts);
  using V = mp11::mp_unique<axis::variant<const Ts*...>>;
  return mp11::mp_with_index<S>(i, [&axes](auto i) { return V(&std::get<i>(axes)); });
}
 
template <class T>
decltype(auto) axis_get(T& axes, const unsigned i) {
  return axes[i];
}
 
template <class T>
decltype(auto) axis_get(const T& axes, const unsigned i) {
  return axes[i];
}
 
template <class T, class U, std::size_t... Is>
bool axes_equal_impl(const T& t, const U& u, mp11::index_sequence<Is...>) noexcept {
  bool result = true;
  // operator folding emulation
  (void)std::initializer_list<bool>{
      (result &= relaxed_equal{}(std::get<Is>(t), std::get<Is>(u)))...};
  return result;
}
 
template <class... Ts, class... Us>
bool axes_equal_impl(const std::tuple<Ts...>& t, const std::tuple<Us...>& u) noexcept {
  return axes_equal_impl(
      t, u, mp11::make_index_sequence<std::min(sizeof...(Ts), sizeof...(Us))>{});
}
 
template <class... Ts, class U>
bool axes_equal_impl(const std::tuple<Ts...>& t, const U& u) noexcept {
  using std::begin;
  auto iu = begin(u);
  bool result = true;
  mp11::tuple_for_each(t, [&](const auto& ti) {
    axis::visit([&](const auto& ui) { result &= relaxed_equal{}(ti, ui); }, *iu);
    ++iu;
  });
  return result;
}
 
template <class T, class... Us>
bool axes_equal_impl(const T& t, const std::tuple<Us...>& u) noexcept {
  return axes_equal_impl(u, t);
}
 
template <class T, class U>
bool axes_equal_impl(const T& t, const U& u) noexcept {
  using std::begin;
  auto iu = begin(u);
  bool result = true;
  for (auto&& ti : t) {
    axis::visit(
        [&](const auto& ti) {
          axis::visit([&](const auto& ui) { result &= relaxed_equal{}(ti, ui); }, *iu);
        },
        ti);
    ++iu;
  }
  return result;
}
 
template <class T, class U>
bool axes_equal(const T& t, const U& u) noexcept {
  return axes_rank(t) == axes_rank(u) && axes_equal_impl(t, u);
}
 
// enable_if_t needed by msvc :(
template <class... Ts, class... Us>
std::enable_if_t<!(std::is_same<std::tuple<Ts...>, std::tuple<Us...>>::value)>
axes_assign(std::tuple<Ts...>&, const std::tuple<Us...>&) {
  BOOST_THROW_EXCEPTION(std::invalid_argument("cannot assign axes, types do not match"));
}
 
template <class... Ts>
void axes_assign(std::tuple<Ts...>& t, const std::tuple<Ts...>& u) {
  t = u;
}
 
template <class... Ts, class U>
void axes_assign(std::tuple<Ts...>& t, const U& u) {
  if (sizeof...(Ts) == detail::size(u)) {
    using std::begin;
    auto iu = begin(u);
    mp11::tuple_for_each(t, [&](auto& ti) {
      using T = std::decay_t<decltype(ti)>;
      ti = axis::get<T>(*iu);
      ++iu;
    });
    return;
  }
  BOOST_THROW_EXCEPTION(std::invalid_argument("cannot assign axes, sizes do not match"));
}
 
template <class T, class... Us>
void axes_assign(T& t, const std::tuple<Us...>& u) {
  // resize instead of reserve, because t may not be empty and we want exact capacity
  t.resize(sizeof...(Us));
  using std::begin;
  auto it = begin(t);
  mp11::tuple_for_each(u, [&](const auto& ui) { *it++ = ui; });
}
 
template <class T, class U>
void axes_assign(T& t, const U& u) {
  t.assign(u.begin(), u.end());
}
 
template <class Archive, class T>
void axes_serialize(Archive& ar, T& axes) {
  ar& make_nvp("axes", axes);
}
 
template <class Archive, class... Ts>
void axes_serialize(Archive& ar, std::tuple<Ts...>& axes) {
  // needed to keep serialization format backward compatible
  struct proxy {
    std::tuple<Ts...>& t;
    void serialize(Archive& ar, unsigned /* version */) {
      mp11::tuple_for_each(t, [&ar](auto& x) { ar& make_nvp("item", x); });
    }
  };
  proxy p{axes};
  ar& make_nvp("axes", p);
}
 
// total number of bins including *flow bins
template <class T>
std::size_t bincount(const T& axes) {
  std::size_t n = 1;
  for_each_axis(axes, [&n](const auto& a) {
    const auto old = n;
    const auto s = axis::traits::extent(a);
    n *= s;
    if (s > 0 && n < old) BOOST_THROW_EXCEPTION(std::overflow_error("bincount overflow"));
  });
  return n;
}
 
// initial offset for the linear index
template <class T>
std::size_t offset(const T& axes) {
  std::size_t n = 0;
  auto stride = static_cast<std::size_t>(1);
  for_each_axis(axes, [&](const auto& a) {
    if (axis::traits::options(a) & axis::option::growth)
      n = invalid_index;
    else if (n != invalid_index && axis::traits::options(a) & axis::option::underflow)
      n += stride;
    stride *= axis::traits::extent(a);
  });
  return n;
}
 
// make default-constructed buffer (no initialization for POD types)
template <class T, class A>
auto make_stack_buffer(const A& a) {
  return sub_array<T, buffer_size<A>::value>(axes_rank(a));
}
 
// make buffer with elements initialized to v
template <class T, class A>
auto make_stack_buffer(const A& a, const T& t) {
  return sub_array<T, buffer_size<A>::value>(axes_rank(a), t);
}
 
template <class T>
using has_underflow =
    decltype(axis::traits::get_options<T>::test(axis::option::underflow));
 
template <class T>
using is_growing = decltype(axis::traits::get_options<T>::test(axis::option::growth));
 
template <class T>
using is_not_inclusive = mp11::mp_not<axis::traits::is_inclusive<T>>;
 
// for vector<T>
template <class T>
struct axis_types_impl {
  using type = mp11::mp_list<std::decay_t<T>>;
};
 
// for vector<variant<Ts...>>
template <class... Ts>
struct axis_types_impl<axis::variant<Ts...>> {
  using type = mp11::mp_list<std::decay_t<Ts>...>;
};
 
// for tuple<Ts...>
template <class... Ts>
struct axis_types_impl<std::tuple<Ts...>> {
  using type = mp11::mp_list<std::decay_t<Ts>...>;
};
 
template <class T>
using axis_types =
    typename axis_types_impl<mp11::mp_if<is_vector_like<T>, mp11::mp_first<T>, T>>::type;
 
template <template <class> class Trait, class Axes>
using has_special_axis = mp11::mp_any_of<axis_types<Axes>, Trait>;
 
template <class Axes>
using has_growing_axis = mp11::mp_any_of<axis_types<Axes>, is_growing>;
 
template <class Axes>
using has_non_inclusive_axis = mp11::mp_any_of<axis_types<Axes>, is_not_inclusive>;
 
template <class T>
constexpr std::size_t type_score() {
  return sizeof(T) *
         (std::is_integral<T>::value ? 1 : std::is_floating_point<T>::value ? 10 : 100);
}
 
// arbitrary ordering of types
template <class T, class U>
using type_less = mp11::mp_bool<(type_score<T>() < type_score<U>())>;
 
template <class Axes>
using value_types = mp11::mp_sort<
    mp11::mp_unique<mp11::mp_transform<axis::traits::value_type, axis_types<Axes>>>,
    type_less>;
 
} // namespace detail
} // namespace histogram
} // namespace boost
 
#endif