Pourquoi le compilateur n'autorise-t-il pas std::string dans les unions ?
Lorsque vous travaillez avec C, il est souvent nécessaire d'utiliser des structures de données qui peut stocker différents types de données. L'une de ces structures est une union, qui attribue plusieurs variables au même emplacement mémoire. Cependant, une question courante se pose concernant les limites que les syndicats imposent à leurs membres.
Une restriction importante est l'incapacité d'inclure une classe avec un constructeur de copie non trivial dans un syndicat. Cela inclut des classes comme std::string. Pour comprendre pourquoi, envisagez les scénarios suivants :
union U { std::string x; std::vector<int> y; }; U u; // <--
Traditionnellement, dans une structure, l'initialisation de u.x ou u.y les définirait sur les valeurs par défaut. Cependant, dans une union, tous les membres partagent la même adresse, ce qui rend impossible l'attribution de valeurs aux deux membres sans écraser les données. Si aucun des membres n'est initialisé, leur utilisation entraînerait un comportement indéfini.
C 98 a résolu ce problème en interdisant aux classes avec des constructeurs non triviaux d'être membres d'unions. Plus précisément, il a déclaré au §9.5/1 :
"Un objet d'une classe avec un constructeur non trivial (12.1), un constructeur de copie non trivial (12.8), un destructeur non trivial (12.4) , ou un opérateur d'affectation de copie non trivial (13.5.3, 12.8) ne peut pas être membre d'une union, pas plus qu'un tableau de tels objets. "
Cette restriction garantit que la manipulation des données au sein des unions peut être gérée efficacement.
C 0x a assoupli cette règle dans une certaine mesure (§9.5/2), autorisant au plus un membre de données non statique avec un initialiseur accolade ou égal. Cependant, écrire des constructeurs et des destructeurs de copie sans erreur pour les unions reste complexe. Pour cette raison, les unions étiquetées ou les bibliothèques tierces comme boost::variant et boost::any proposent des solutions alternatives pour travailler avec des données hétérogènes.
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