c++20的std::midpoint和std::lerp有什么用？ (数值计算工具)

std::midpoint安全计算中点，避免整数溢出，支持整数、指针和浮点；std::lerp提供精确线性插值，保障端点精度，专为浮点设计。

std::midpoint 用来安全算两个整数或指针的中点

它解决的是 a + b 可能溢出的问题。比如 int a = INT_MAX, b = 1;，直接写 (a + b) / 2 会触发有符号整数溢出（未定义行为），而 std::midpoint(a, b) 内部用位运算或分段逻辑绕过加法，保证结果正确且无溢出。

• 支持整数类型、指针类型（如 int*）、浮点类型（但此时等价于 (a + b) / 2）
• 对指针使用时，要求两个指针指向同一数组（或末尾），否则行为未定义
• 整数版本不依赖 / 运算符，而是基于 (a & b) + ((a ^ b) >> 1) 类似逻辑（具体实现由标准库决定）

int a = INT_MAX; int b = INT_MAX - 1; auto m1 = (a + b) / 2;           // 危险：a + b 溢出，UB auto m2 = std::midpoint(a, b);  // 安全：返回 INT_MAX - 1

std::lerp 用于线性插值，比手写 a + t * (b - a) 更可靠

它专为浮点数值设计，核心目标是：在 t 接近 0 或 1 时，避免 b - a 带来的精度损失，并确保端点精确——即 std::lerp(a, b, 0) 严格等于 a，std::lerp(a, b, 1) 严格等于 b，哪怕 a 和 b 相差极大。

• t 是 double 类型，但允许传入 Float 或 long double，会自动提升
• 当 t 超出 [0,1] 区间时，仍做外推（不是 clamp），但端点精度保障只对 t == 0 和 t == 1 强制成立
• 不处理 NaN 或无穷输入；若 a 或 b 是 NaN，结果通常是 NaN；若 t 是 NaN，行为未指定

float a = 1e20f; float b = 1.0f; auto bad = a + 0.0f * (b - a);  // b - a underflows to -1e20f → a + 0 → 1e20f（看似对，但逻辑脆弱） auto good = std::lerp(a, b, 0.0); // 保证精确等于 a

两者都不做运行时类型检查，用错类型会编译失败

std::midpoint 要求两个参数类型相同，且必须是算术类型或相同类型的指针；std::lerp 要求前两个参数可隐式转为 double（或模板推导为同一浮点类型），第三个参数必须是浮点类型。传 std::String 或自定义类进去，编译器直接报错，不会静默降级。

• 常见误用：对 size_t 用 std::midpoint —— 可以，但要注意它是无符号类型，std::midpoint(1, 0) 返回 0（因为按位运算解释）
• 别试图用 std::lerp 插值整数坐标：先转成 double 再调用，否则模板匹配失败
• 性能上两者都是 constexpr，编译期可求值，无运行时开销

容易被忽略的边界细节

很多人以为 std::midpoint 就是“更安全的平均值”，但它的语义是“中点”，不是“平均”。对浮点数，std::midpoint(x, y) 不一定等于 (x + y) / 2（虽然通常一致）；对指针，它返回的是“中间地址”，不是“中间索引”——如果指针跨度不是 2 的倍数，结果可能不是整数偏移位置。

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• std::lerp(a, b, t) 在 t 是二进制浮点数（如 0.1）时，仍无法完全避免插值误差，只是比朴素公式更鲁棒
• 没有对应的反向函数（比如给定插值结果求 t），得自己解方程
• 它们不处理单位或量纲——传入带单位的数值（如 std::chrono::nanoseconds）需先取 .count()