前言
今天看到一个程序，用到了智能指针，
virtual tmp<volScalarField> rho() const; 借此机会把有关智能指针的知识体系重新梳理一遍
智能指针autoPtr的由来：
首先要说明智能指针本质上是模板类，是对原有指针的改进，相比更安全，
of对autoPtr的描述如下：
An auto-pointer similar to the STL auto_ptr but with automatic casting
to a reference to the type and with pointer allocation checking on access.
of中的智能指针autoPtr很像原有的auto_ptr，但不是对原有的封装，而是重新写了一遍
再看std::auto_ptr
std::auto_ptr的定义大致如下：
template <typename _Tp> class auto_ptr { private: _Tp *_M_ptr; public: explicit auto_ptr(_Tp *__p = 0) throw(); auto_ptr(auto_ptr &__a) throw(); auto_ptr &operator=(auto_ptr &__a) throw(); ~auto_ptr(); _Tp &operator*() const throw(); _Tp *operator->() const throw(); _Tp *get() const throw(); _Tp *release() throw(); void reset(_Tp *__p = 0) throw(); }; 再看咱of中的autoPtr是何其相似，
template<class T> class autoPtr { mutable T* ptr_; public: typedef T Type; inline explicit autoPtr(T* = nullptr); inline autoPtr(const autoPtr<T>&); inline autoPtr(const autoPtr<T>&, const bool reuse); inline ~autoPtr(); inline bool empty() const; inline bool valid() const; inline T* ptr(); inline void set(T*); inline void reset(T* = nullptr); inline void clear(); inline T& operator()(); inline const T& operator()() const; inline T& operator*(); inline const T& operator*() const; inline operator const T&() const; inline T* operator->(); inline const T* operator->() const; inline void operator=(T*); inline void operator=(const autoPtr<T>&); }; 在autoPtr中，我们也能看到在autoPtr中加了很多unique_ptr的元素，比如说reset()，
那为什么要用智能指针呢，他的应用场景是哪些，下次我们自己写的时候要什么时候用
为什么要用智能指针：
举个例子，比如说我们要实现插值算法，用matlab写，这很简单
result = function(input) 现在我们学习C++了，知道了可以传指针或引用，可以这样写
function(&result, input); 相比之下of更倾向于使用matlab的书写方式
因为简单
不仅是看起来简单，写起来也简单，可以更直观的表达想法
对于没接触过C或C++的人来说，不必了解引用左值右值等一系列知识
在of中写动量方程，
fvVectorMatrix UEqn ( fvm::ddt(rho, U) + fvm::div(rhoPhi, U) + turbulence->divDevRhoReff(rho, U) ); 首先这是个类fvVectorMatrix的构造函数，还是个拷贝构造
那这就需要括号内操作符重载以及函数返回类型都是fvVectorMatrix类
对于需要引入方程的人来说显式写法更直观更简单，如果写成function(&result, input)这样，一个两个还好，方程多了会非常乱
但是C++作为效率最高的语言，引用这个概念的提出肯定有他的道理
引用是什么，很多说是别名
实际上引用的本质是指针常量，如果换C语言的写法是这样的
int* const rb = &a; matlab以简单易用著称，但用过matlab的人都知道matlab的效率极低，
本科时候当时不会向量化编程，参加数学建模比赛跑一个循环，跑了整整24小时，笔记本散热也不大行，后来送修主板了
为什么matlab效率低，很关键的一点是matlab一直都是复制拷贝
C/C++指针传地址效率就高很多，况且C++引用的本质就是指针，只不过是const修饰地址的指针
在简单易用和效率之间，matlab选择了前者，C++选择了后者
openfoam是一个非常强大的张量计算程序，既不能舍弃易用性抬高门槛，又不能反复使用复制拷贝降低效率，稀疏矩阵那么大拷贝来拷贝去算一个程序跑好几年成本太高
openfoam使用智能指针解决了这个问题，看起来不难读懂又能保证效率
这也就回答了为什么要使用智能指针
再回到我们刚刚说的动量方程拷贝构造上，首先在书写方法上依旧是matlab的显式书写方法，但实际上是C++的隐式移动拷贝
在哪里看到用指针了，可以打开fvm命名空间的内容
namespace fvm { // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // template<class Type> tmp<fvMatrix<Type>> d2dt2 ( const GeometricField<Type, fvPatchField, volMesh>& vf ) { return fv::d2dt2Scheme<Type>::New ( vf.mesh(), vf.mesh().d2dt2Scheme("d2dt2(" + vf.name() + ')') ).ref().fvmD2dt2(vf);//这里返回的可是fvMatrix<Type>类型指针哦 } template<class Type> tmp<fvMatrix<Type>> d2dt2 ( const dimensionedScalar& rho, const GeometricField<Type, fvPatchField, volMesh>& vf ) { return fv::d2dt2Scheme<Type>::New ( vf.mesh(), vf.mesh().d2dt2Scheme("d2dt2(" + rho.name() + ',' + vf.name() + ')') ).ref().fvmD2dt2(rho, vf); } // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // } // End namespace fvm 看到了嘛，随便一个fvm命名空间下文件，遍布tmp智能指针，
这里在指针赋值时就已经完成了类的初始化，但又因为只是指针，可以用显式的方法去写，只要保证返回类型相同即可
fvm += fvc::surfaceIntegrate ( faceFlux*tinterpScheme_().correction(vf) ); 表面上是大型矩阵相加减，实际上是智能指针这个地址在代表执行
打个比方，这就像高启强要和赵立冬或孟德海商量一件事，赵和孟这个级别的不方便出面
出面的都是龚开疆或王秘书这样的人，又能传达指示又不消耗大量资源，好处就是双方都留有余地
王秘书见到高启强第一句话就是，“你知道我是代表谁来的吗”
实际在问，你知道我的哪个对象的智能指针吗
智能指针智能的点就在于不需要或者出问题的时候能自动销毁，打开相关析构函数
template<class T> inline Foam::tmp<T>::~tmp() { clear(); } template<class T> inline void Foam::tmp<T>::clear() const { if (isTmp() && ptr_) { if (ptr_->unique()) { delete ptr_; ptr_ = 0; } else { ptr_->operator--(); ptr_ = 0; } } } tmp析构时对该智能指针进行了delete，autoPtr类似
记得狂飙里调查组一来最先销毁的也是龚开疆这个智能指针，，，
这样openfoam无需g++ -o优化也能有很好的运行效率
autoPtr与tmp的使用场合与区别
在openfoam中，autoPtr是强引用类型智能指针，tmp是弱引用类型智能指针
那我们在什么时候使用autoPtr以及tmp呢
autoPtr多使用在transport models ,boundry conditions,discretization schemes，turbulenceModel,interpolation schemes,gradient schemes或fvOptions这种动态多态中，更适合析构频次高的地方，智能指针autoPtr能够自动析构，因而被广泛使用
autoPtr<incompressible::RASModel> turbulence ( incompressible::RASModel::New(U, phi, laminarTransport) ); autoPtr一旦有所指向只能移动，不能复制，同名同类型只能指向一个对象
再说tmp，之前有博客说tmp类似shared_ptr，实际上tmp的自我介绍中并没有像autoPtr一样提及相关类auto_ptr，和shared_ptr也不是继承关系，但实现功能很接近
A class for managing temporary objects.
tmp的自我介绍中说是管理临时变量的类，这个介绍更像是我们日常做的副本，类似现在做的博客，害怕自己忘做份笔记，日后翻看，当然这个博客的建立首先是自己已经做好了理解，因而类似的，tmp的构造需要autoPtr在前面已经做好了指定，tmp配合进行副本引用
tmp的销毁和shared_ptr一致，具体可以见shared_ptr
一起探索openfoam也是相当有趣的一件事，非常欢迎私信讨论
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