서적 '이펙티브 C++'을 공부하면서 개인적인 복습을 목적으로 기록하는 포스팅입니다.
책 전문은 포함되어 있지 않으며, 책을 학습하다가 궁금했던 내용 위주로 보충 공부한 것을 주로 다룹니다.

1. C++을 언어들의 연합체로 바라보는 안목은 필수

[요약]

멀티패러다임 언어로서의 C++ 개념 

- 초창기의 C++은 C언어를 기반으로 객체 지향 기능 몇가지가 결합된 형태의, '클래스를 쓰는 C'였습니다.

- 그러나 이후 C++은 현재까지도 계속해서 새로운 문법이 추가되며 확장 및 발전되고 있습니다.

- 그렇기 때문에 오늘날의 C++은 다중패러다임(=멀티패러다임) 프로그래밍 언어라고 불립니다.

- 즉, C++은 절차적 프로그래밍을 기본으로 객체 지향, 함수식, 일반화 프로그래밍을 포함한 메타프로그래밍 개념까지 지원합니다.

- 따라서 C++은 단일 언어라기 보다는, 상관 관계가 있는 여러 하위 언어들을 제공하는 일종의 연합체라고도 할 수 있습니다.

- 여기서 하위 언어에 해당하는 것들은 총 4가지로 C, 객체 지향 개념의 C++, 템플릿 C++, STL이 있습니다.

• [이 관점이 중요한 이유: C++의 어떤 부분을 사용하는지, 그 상황에 따라 변하는 '최적의 법칙']
  
  C++를 연합체로 바라봐야 하는 가장 큰 이유는, 각각의 하위 언어마다 효율적인 코드를 작성하는 규칙(rule of thumb)이 달라지기 때문입니다. 예를 들어, 함수의 '매개변수를 전달하는 가장 좋은 방법'이라는 단순한 주제조차도 어떤 하위 언어의 관점에서 보느냐에 따라 답이 달라집니다.
  
  - C 언어 관점에서
  : struct 같은 사용자 정의 타입이라도 크기가 작다면 값으로 전달(pass-by-value)하는 것이 효율적일 때가 많습니다. 포인터를 쓰는 것보다 단순하고 캐시 친화적일 수 있죠.
  
  - 객체 지향 C++ 관점에서
  : 상속과 다형성이 적용된 복잡한 클래스 객체는 생성/소멸 비용이 크기 때문에, 상수 참조자로 전달(pass-by-reference-to-const)하는 것이 거의 모든 경우에 일반적인 규칙이 됩니다. 불필요한 객체의 복사를 막기 위함이죠.
  
  - 템플릿 C++ 관점에서
  : 상황이 또 달라집니다. 다양한 타입이 들어올 수 있는 템플릿 코드에서는, 컴파일러의 최적화 방식과 맞물려 오히려 값으로 전달(pass-by-value)하는 것이 더 효율적인 선택지가 될 수 있습니다. (이는 나중에 배울 '이동 의미론'과도 깊은 관련이 있습니다.)
  
  - STL 관점에서
  : 이터레이터(iterator)와 함수 객체(function object)를 값으로 전달하는 것이 STL의 일반적인 관례입니다. 포인터처럼 동작하지만 포인터는 아닌, STL만의 독자적인 규칙을 따르는 것이 중요합니다.

2. #define을 쓰려거든 const, enum, inline을 떠올리자

[요약]

- #define(매크로)은 선행 처리자(Preprocessor)에 해당됩니다.

- 그러나 선행 처리자는 컴파일러가 소스 코드를 본격적으로 컴파일하기 전에 단순 치환으로 동작합니다.

- 즉, 컴파일러가 관리하는 심볼 테이블에 등록되지 않아 타입 검사와 최적화, 변수명 충돌 방지 등을 제대로 처리할 수 없습니다.

- 이러한 문제를 해결하기 위해서 컴파일러가 이해할 수 있는 방식을 사용하는 것이 좋습니다.

- 목적에 따른 #define의 대안은 아래와 같습니다.

• 문제

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162

• 풀이

#include <string>
#include <vector>

using namespace std;


void dfs(int currentComputer, const std::vector<std::vector<int>>& computers, std::vector<bool>& visited)
{
	// 우선 현재 컴퓨터에 방문했다는 걸 체크하기 위해 BOOL 값을 TRUE로 변경 
	visited[currentComputer] = true;
	
	// 현재 컴퓨터와 연결된 다른 컴퓨터를 모두 확인함 
	for (int otherComputer = 0; otherComputer < computers.size(); ++otherComputer)
	{
		// 만약 현재 컴퓨터와 다른 컴퓨터가 서로 연결(1)되어 있으면서
                // 해당하는 다른 컴퓨터에 방문한 적이 없다면 
		if (computers[currentComputer][otherComputer] == 1 && !visited[otherComputer])
		{
			// 그 다른 컴퓨터를 새로운 시작점으로 삼고 새로운 탐색을 재귀적으로 시작함. 
			dfs(otherComputer, computers, visited);
		}
	}
}

int solution(int n, vector<vector<int>> computers) 
{
	// 정답을 담을 변수 선언 
    int answer = 0;
    
    // 방문 여부를 확인하기 위한 bool 배열 선언, 초기값은 false로 일괄 초기화 
    std::vector<bool> visited(n, false);
    
    // 네트워크 수를 카운팅하기 위한 변수 선언 
    int networkCount = 0;
    
    // 컴퓨터의 갯수만큼 반복하면서, 확인(=방문)하지 않은 컴퓨터면
    for (int i = 0; i < computers.size(); ++i)
	{
		if(!visited[i])
        {
        	// 네트워크 수를 하나 늘려주고, 이 컴퓨터와 연결된 모든 컴퓨터를 찾기 위해 
            networkCount++;
            // DFS 함수를 호출함 
		    dfs(i, computers, visited);	
	    }
	}

    answer = networkCount;
    
    return answer;
}

• 정리

• 문제

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1844

• 풀이

// 프로그래머스 - 게임 맵 최단거리 (BFS)

#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

int solution(vector<vector<int>> maps)
{
	// 최종 값 (최단이동거리)를 저장할 변수 
	int answer = 0;
	
	// 맵의 가로 
	int n = maps.size();
	
	// 맵의 세로 
	int m = maps[0].size();
	
	
	// BFS 작동을 위해 사용할 방문 노드, 즉 좌표를 int, int 페어로 queue에 담아줄 예정 
	queue<pair<int, int>> q;
	
	// queue에 초기 시작점인 (0, 0)을 추가해 탐색을 시작 
	q.push({0, 0});
	
	
	// 상, 하, 좌, 우에 해당하는 방향 체크를 위한 방향 벡터 선언 
	int dx = { 0, 0, -1, 1 };
	int dy = { -1, 1, 0, 0 };
	
	// queue가 텅 빌때까지, 즉 더 이상 방문할 노드가 없을 때까지 루프를 실행 
	while(!q.empty())
	{
		// 큐의 가장 앞에 있는 노드(현재 위치)의 좌표를 가져옴. 
		auto[x, y] = q.front();
		
		// 처리한 노드는 다음 위치를 사용하기 위해서 바로 큐에서 제거 
		q.pop(); 
		
		// 현재 위치에서 상하좌우 네 방향을 모두 확인하기 시작함 
		for (int i = 0; i < 4; i++)
		{
			// 현재 x, y 좌표에 체크할 방향의 벡터를 더해 다음으로 이동할 위치의 좌표를 생성 
			int newX = x + dx[i];
			int newY = y + dy[i];
			
			// 이동할 위치가 맵의 유효 범위 내에 있는지 확인하고
			if (newX < 0 || newY < 0 || newX >= n || newY >= m)
			{
                // 맵을 벗어난 경우에는  continue로 무시 
				continue;
			}
			
			// 만약 이동할 위치가 벽(0)이면 방문할 수 없으므로 무시 
			if (maps[newX][newY] != 1)
			{
				continue;
			}
			
			// 유효 범위의 좌표에 무사히 이동했으므로, 이동 거리를 1 늘려줌. 
			map[newX][newY] = maps[x][y] + 1;
			
			// 갱신된 좌표를 다시 queue에 넣어 다음 이동을 준비함. 
			q.push({newX, newY});
		}
	}
	
    // 모든 탐색이 끝난 후, 도착 지점(n - 1, m - 1)의 값을 확인함.
	// 만약 값이 여전히 1인 경우 전혀 이동하지 않았다는 뜻이므로 이동이 불가능한 맵임을 알 수 있음
	// 따라서 이 경우에는 -1을 출력하고, 아닌 경우에만 도출된 최종 이동거리를 답으로 출력함. 
	answer = map[n - 1][m - 1] == 1 ? -1 : map[n - 1][m - 1];
	return answer;
}

• 정리