前言

template metaprogramming(TMP 模板元编程)是编写template-based C++程序并执行于编译期的过程。
所谓TMP，指的是以C++写成、执行于C++编译器内的程序。一旦TMP程序结束执行，其输出，也就是template具现出的若干C++源码，便会一如既往地编译。

TMP的优点

TMP有两大优点：

让某些事情变得容易，如果没有它，则可能无法完成某些任务。
由于TMP执行于编译期，所以可以将工作从运行期转移到编译期。这直接导致了运行期的错误可以提前到编译期。另外，程序的每一个方面效率都得到了提高（较小的执行文件、较短的运行期、较少的内存）。然而缺点是编译时间变得很长。

上一节所描述的traits解法就是TMP，它引发编译期发生于类型身上的if…else条件判断。traits-based TMP解法是针对不同类型执行不同代码，每个函数所使用的操作都确保可以实行于其类型。

TMP已被证明是图灵完备的，你可以使用它声明变量、执行循环、编写调用函数等等。但你写出来的东西肯定明显和正常的c++不同，我们之前那一张用TMP写出来的ifelse就是如此（重载），不过那毕竟是汇编语言层级的TMP。

为了大致地描述一下TMP的工作方式，我们首先看看循环操作。TMP没有循环构件，所以循环效果藉由递归完成。TMP主要是一个函数式语言，因此使用递归也十分自然。但是，TMP的递归也并非我们所熟知的递归，因为它并不涉及递归函数调用，而是涉及“递归模板具现化”。

通过实现阶乘计算，我们来示范以“递归模板具现化”实现循环，以及创建使用变量。

template<unsigned n>
struct Factorial{
    enum {value = n*Factorial<n-1>::value};
};
template<>
struct Factorial<0>{
    enum{value =1};//递归基
}

首先，每一个Factorial template都是一个struct，value用来保存当前计算所得的阶乘。如果TMP有循环构件，value应该在每一次循环中更新，但实际上由于TMP系以“递归模板具现化”取代循环，每一个具现体有一份自己的value，每一个value有其循环内的适当值。

确保量度单位正确。
在使用TMP时可以保证在编译期程序中所有量度单位的组合都正确，不论其计算多么复杂，这也就是为何TMP可被用来进行早期错误侦测。
优化矩阵运算。
比如五个矩阵的连乘会创建四个临时矩阵，甚至产生了四个作用于矩阵元素身上的循环。如果采用高级TMP技术，就能够削减内存消耗并合并循环，加速计算。
生成客户定制的设计模式。
将各种设计模式的某些特性加以整合，设计出独有的特性。这项技术已经超越了编程工艺领域如设计模式与智能指针，更广义地成为了generative programming的一个基础。