你工作中最推荐的 C/C++ 程序库有哪些，为什么？
作为一名开发者，在多年的 C/C++ 编程生涯中，我接触过不少库，也踩过不少坑。如果要说“最推荐”，这其实是一个挺主观的问题，因为不同的项目需求差异巨大。但我可以分享一些在我看来，那些无论是在效率、功能性，还是在社区支持和稳定性上，都表现得异常出色的库，并且我会尽量说明它们为何如此值得称道。
一、 C++ 标准库 (Standard Template Library STL)
这绝对是C++开发者必不可少的第一道“菜”。有人会说这不算一个“外部”库，但它的重要性怎么强调都不为过。
为什么推荐？
通用性与高效性： STL提供了大量泛型的容器（如 `vector`, `list`, `map`, `set`）、算法（如排序、查找、遍历）以及迭代器。这些组件都是经过精心设计和高度优化的，能够满足绝大多数常见的数据结构和算法需求，而且性能往往比我们自己从头实现要好得多。例如，`std::vector` 提供的动态数组功能，其内存管理和访问效率远超许多手动管理的数组。
安全性与健壮性： STL容器内部的内存管理非常规范，大大减少了手动内存操作带来的风险，比如内存泄漏、野指针等。很多现代 C++ 的最佳实践都围绕着如何更好地利用 STL 来编写安全可靠的代码。
代码可读性与维护性： 使用 STL 能够让你的代码更具表达力，意图更清晰。例如，用 `std::sort` 来排序比自己写一个冒泡排序（除非有特殊需求）要直观得多，也更容易让其他人理解。
跨平台一致性： 尽管底层的实现可能因编译器和平台而异，但 STL 的接口是标准化的，这意味着你编写的依赖 STL 的代码，在不同的 C++ 环境下，几乎都能无缝运行。
使用上的小贴士：
不要害怕使用 STL 提供的算法，很多时候它们比你想象的要强大和高效。
熟悉 STL 的迭代器模型，它是连接容器和算法的关键桥梁。
掌握 `std::unique_ptr` 和 `std::shared_ptr` 等智能指针，它们是 STL 在资源管理方面的完美补充。
二、 Boost 库
如果说 STL 是基础，那么 Boost 就像是为 C++ 添砖加瓦的“瑞士军刀”。它是一系列高质量、经过广泛测试的 C++ 库，涵盖了从底层工具到高级抽象的方方面面。
为什么推荐？
填补 C++ 标准的空白： Boost 的很多库后来都被吸收到 C++ 标准库中，例如智能指针、lambda 表达式（在 C++11 标准库的 `std::function` 等中有所体现）、正则表达式等。Boost 就像是 C++ 标准的试验田和先驱。
无与伦比的功能丰富度： Boost 的库非常多，而且都非常实用。举例几个我常用的：
Boost.Asio: 用于网络编程，是异步 I/O 的事实标准。它抽象了底层的 Socket API，提供了更高级、更易用的接口，并且支持 TCP、UDP 等多种协议，非常适合构建高性能的网络服务。
Boost.Filesystem: 提供了一种跨平台的文件系统操作接口，可以方便地进行路径管理、文件读写、目录创建等操作，比 POSIX 或 Windows API 更加简洁和易用。
Boost.Spirit: 一个用于解析的库，可以通过语法定义来创建 parser，对于处理复杂文本格式或自定义语言非常有用。
Boost.Serialization: 用于对象的序列化和反序列化，可以方便地将对象保存到文件或通过网络传输。
Boost.UUID: 生成和处理 Universally Unique Identifiers (UUID)。
高质量与稳定性： Boost 的开发者社区非常活跃，每个库都经过了严格的代码审查和测试，很多核心库的质量甚至可以比肩标准库。
使用上的小贴士：
Boost 很多库是头文件only的，可以直接包含使用，无需编译链接。
对于需要编译的 Boost 库（如 Boost.System, Boost.Thread），可以根据自己的需求进行定制化编译，只构建需要的组件，以减小最终可执行文件的大小。
学习 Boost 的文档是关键，它的文档写得非常详细且有许多例子。
三、 Google Test (GTest)
在现代软件开发中，自动化测试是保证代码质量的基石。Google Test 是 C++ 领域最流行、最强大的单元测试框架之一。
为什么推荐？
易于上手，功能强大： GTest 的 API 设计得非常直观，编写单元测试用例非常简单。同时，它提供了丰富的断言宏（如 `ASSERT_EQ`, `EXPECT_NE`, `ASSERT_TRUE` 等），可以方便地检查各种条件。
完备的测试组织： 支持 Test Fixtures（测试夹具）和 Test Suites，能够很好地组织和管理大量的测试用例。
灵活的运行机制： 可以通过命令行参数控制测试的运行，例如只运行某个特定的测试用例或测试套件，也可以设置过滤条件。
良好的社区支持和集成： 被广泛应用于各种项目，与许多构建系统（如 CMake, Bazel）集成良好，并且有大量的开发者社区提供支持和解决方案。
生命周期管理： 可以测试代码的初始化、清理过程，确保资源得到正确释放。
使用上的小贴士：
将测试代码与业务代码分开管理，通常放在单独的目录或项目中。
学习如何使用 Test Fixtures 来管理测试环境的 setup 和 teardown，避免重复代码。
在 CI/CD 流水线中集成 GTest，确保每次提交都能自动运行测试。
四、 CMake
虽然 CMake 本身不是一个 C++ 程序库，但它是一个构建系统生成器，对于 C/C++ 项目的管理至关重要，特别是大型或跨平台项目。我发现没有一个优秀的构建系统，很多优秀的库的集成和使用都会变得异常痛苦。
为什么推荐？
跨平台性： 这是 CMake 最核心的优势。它不直接编译代码，而是生成特定平台的构建工具（如 Makefiles, Visual Studio projects, Xcode projects）的配置文件。这意味着你的项目可以轻松地在 Windows, Linux, macOS 等不同平台上构建。
模块化和可扩展性： CMake 的脚本语言非常灵活，允许你定义复杂的构建流程，发现和链接外部库，管理依赖关系。它有很多内置模块，也支持自定义模块，可以满足各种复杂的项目结构需求。
方便集成第三方库： CMake 提供了 `find_package` 命令，可以很方便地查找和链接系统中已安装的第三方库，包括 Boost、OpenCV 等。如果库本身也提供了 CMakeLists.txt 文件，集成过程会更加顺畅。
现代化 C++ 标准支持： CMake 可以轻松配置 C++ 标准版本（如 C++11, C++14, C++17, C++20），并自动设置编译器标志。
强大的包管理器支持（通过 CPack 或集成如 Conan, vcpkg）： 虽然 CMake 本身不是包管理器，但它能很好地与流行的 C++ 包管理器集成，简化依赖管理。
使用上的小贴士：
学习 CMake 的基本语法和核心命令，例如 `project()`, `add_executable()`, `target_link_libraries()`, `target_include_directories()`。
推荐使用“现代 CMake”风格，它强调基于目标的构建和更清晰的接口。
为你的项目编写清晰的 `CMakeLists.txt` 文件，并包含必要的说明。
其他值得一提的库（视具体需求而定）
OpenCV: 如果你做计算机视觉相关的项目，OpenCV 是无可争议的首选。它提供了海量的图像处理和机器学习算法，并且性能优化做得非常好。
Eigen: 一个高效的 C++ 数值计算库，尤其在矩阵和向量运算方面表现出色，广泛用于科学计算、机器学习和机器人学。
fmtlib (format): 一个用于格式化字符串的库，提供了比 C++ 标准库 `std::format` 更强大、更灵活、通常也更高效的格式化能力，并且是跨平台的。
spdlog: 一个非常快速、多线程、易于使用的 C++ 日志库，在性能和易用性上都有不错的表现。
总结一下我的选择逻辑：
1. 基础是关键： STL 是 C++ 的核心，是所有其他库的基础。不掌握 STL，就很难写出高效、安全、可维护的代码。
2. 拓展与赋能： Boost 在很多方面提供了 STL 没有的功能，或者提供了更先进、更易用的实现。它极大地提高了开发效率和代码质量。
3. 质量保证： GTest 是保证代码质量的利器，任何重要的项目都应该有健全的测试体系。
4. 项目管理： CMake 是现代 C++ 项目生命周期中不可或缺的一环，它解决了跨平台构建和依赖管理的一大难题。
当然，还有很多其他优秀的库，比如用于并发编程的 TBB (Intel Threading Building Blocks)，用于跨平台GUI开发的 Qt，用于科学计算的 GSL (GNU Scientific Library) 等等。选择哪个库最终取决于你的具体项目需求、目标平台以及个人偏好。但以上这些是我认为在大多数情况下都值得优先考虑的库，它们能够极大地提升开发效率和代码质量。
一、 C++ 标准库 (Standard Template Library STL)
这绝对是C++开发者必不可少的第一道“菜”。有人会说这不算一个“外部”库，但它的重要性怎么强调都不为过。
为什么推荐？
通用性与高效性： STL提供了大量泛型的容器（如 `vector`, `list`, `map`, `set`）、算法（如排序、查找、遍历）以及迭代器。这些组件都是经过精心设计和高度优化的，能够满足绝大多数常见的数据结构和算法需求，而且性能往往比我们自己从头实现要好得多。例如，`std::vector` 提供的动态数组功能，其内存管理和访问效率远超许多手动管理的数组。
安全性与健壮性： STL容器内部的内存管理非常规范，大大减少了手动内存操作带来的风险，比如内存泄漏、野指针等。很多现代 C++ 的最佳实践都围绕着如何更好地利用 STL 来编写安全可靠的代码。
代码可读性与维护性： 使用 STL 能够让你的代码更具表达力，意图更清晰。例如，用 `std::sort` 来排序比自己写一个冒泡排序（除非有特殊需求）要直观得多，也更容易让其他人理解。
跨平台一致性： 尽管底层的实现可能因编译器和平台而异，但 STL 的接口是标准化的，这意味着你编写的依赖 STL 的代码，在不同的 C++ 环境下，几乎都能无缝运行。
使用上的小贴士：
不要害怕使用 STL 提供的算法，很多时候它们比你想象的要强大和高效。
熟悉 STL 的迭代器模型，它是连接容器和算法的关键桥梁。
掌握 `std::unique_ptr` 和 `std::shared_ptr` 等智能指针，它们是 STL 在资源管理方面的完美补充。
二、 Boost 库
如果说 STL 是基础，那么 Boost 就像是为 C++ 添砖加瓦的“瑞士军刀”。它是一系列高质量、经过广泛测试的 C++ 库，涵盖了从底层工具到高级抽象的方方面面。
为什么推荐？
填补 C++ 标准的空白： Boost 的很多库后来都被吸收到 C++ 标准库中，例如智能指针、lambda 表达式（在 C++11 标准库的 `std::function` 等中有所体现）、正则表达式等。Boost 就像是 C++ 标准的试验田和先驱。
无与伦比的功能丰富度： Boost 的库非常多，而且都非常实用。举例几个我常用的：
Boost.Asio: 用于网络编程，是异步 I/O 的事实标准。它抽象了底层的 Socket API，提供了更高级、更易用的接口，并且支持 TCP、UDP 等多种协议，非常适合构建高性能的网络服务。
Boost.Filesystem: 提供了一种跨平台的文件系统操作接口，可以方便地进行路径管理、文件读写、目录创建等操作，比 POSIX 或 Windows API 更加简洁和易用。
Boost.Spirit: 一个用于解析的库，可以通过语法定义来创建 parser，对于处理复杂文本格式或自定义语言非常有用。
Boost.Serialization: 用于对象的序列化和反序列化，可以方便地将对象保存到文件或通过网络传输。
Boost.UUID: 生成和处理 Universally Unique Identifiers (UUID)。
高质量与稳定性： Boost 的开发者社区非常活跃，每个库都经过了严格的代码审查和测试，很多核心库的质量甚至可以比肩标准库。
使用上的小贴士：
Boost 很多库是头文件only的，可以直接包含使用，无需编译链接。
对于需要编译的 Boost 库（如 Boost.System, Boost.Thread），可以根据自己的需求进行定制化编译，只构建需要的组件，以减小最终可执行文件的大小。
学习 Boost 的文档是关键，它的文档写得非常详细且有许多例子。
三、 Google Test (GTest)
在现代软件开发中，自动化测试是保证代码质量的基石。Google Test 是 C++ 领域最流行、最强大的单元测试框架之一。
为什么推荐？
易于上手，功能强大： GTest 的 API 设计得非常直观，编写单元测试用例非常简单。同时，它提供了丰富的断言宏（如 `ASSERT_EQ`, `EXPECT_NE`, `ASSERT_TRUE` 等），可以方便地检查各种条件。
完备的测试组织： 支持 Test Fixtures（测试夹具）和 Test Suites，能够很好地组织和管理大量的测试用例。
灵活的运行机制： 可以通过命令行参数控制测试的运行，例如只运行某个特定的测试用例或测试套件，也可以设置过滤条件。
良好的社区支持和集成： 被广泛应用于各种项目，与许多构建系统（如 CMake, Bazel）集成良好，并且有大量的开发者社区提供支持和解决方案。
生命周期管理： 可以测试代码的初始化、清理过程，确保资源得到正确释放。
使用上的小贴士：
将测试代码与业务代码分开管理，通常放在单独的目录或项目中。
学习如何使用 Test Fixtures 来管理测试环境的 setup 和 teardown，避免重复代码。
在 CI/CD 流水线中集成 GTest，确保每次提交都能自动运行测试。
四、 CMake
虽然 CMake 本身不是一个 C++ 程序库，但它是一个构建系统生成器，对于 C/C++ 项目的管理至关重要，特别是大型或跨平台项目。我发现没有一个优秀的构建系统，很多优秀的库的集成和使用都会变得异常痛苦。
为什么推荐？
跨平台性： 这是 CMake 最核心的优势。它不直接编译代码，而是生成特定平台的构建工具（如 Makefiles, Visual Studio projects, Xcode projects）的配置文件。这意味着你的项目可以轻松地在 Windows, Linux, macOS 等不同平台上构建。
模块化和可扩展性： CMake 的脚本语言非常灵活，允许你定义复杂的构建流程，发现和链接外部库，管理依赖关系。它有很多内置模块，也支持自定义模块，可以满足各种复杂的项目结构需求。
方便集成第三方库： CMake 提供了 `find_package` 命令，可以很方便地查找和链接系统中已安装的第三方库，包括 Boost、OpenCV 等。如果库本身也提供了 CMakeLists.txt 文件，集成过程会更加顺畅。
现代化 C++ 标准支持： CMake 可以轻松配置 C++ 标准版本（如 C++11, C++14, C++17, C++20），并自动设置编译器标志。
强大的包管理器支持（通过 CPack 或集成如 Conan, vcpkg）： 虽然 CMake 本身不是包管理器，但它能很好地与流行的 C++ 包管理器集成，简化依赖管理。
使用上的小贴士：
学习 CMake 的基本语法和核心命令，例如 `project()`, `add_executable()`, `target_link_libraries()`, `target_include_directories()`。
推荐使用“现代 CMake”风格，它强调基于目标的构建和更清晰的接口。
为你的项目编写清晰的 `CMakeLists.txt` 文件，并包含必要的说明。
其他值得一提的库（视具体需求而定）
OpenCV: 如果你做计算机视觉相关的项目，OpenCV 是无可争议的首选。它提供了海量的图像处理和机器学习算法，并且性能优化做得非常好。
Eigen: 一个高效的 C++ 数值计算库，尤其在矩阵和向量运算方面表现出色，广泛用于科学计算、机器学习和机器人学。
fmtlib (format): 一个用于格式化字符串的库，提供了比 C++ 标准库 `std::format` 更强大、更灵活、通常也更高效的格式化能力，并且是跨平台的。
spdlog: 一个非常快速、多线程、易于使用的 C++ 日志库，在性能和易用性上都有不错的表现。
总结一下我的选择逻辑：
1. 基础是关键： STL 是 C++ 的核心，是所有其他库的基础。不掌握 STL，就很难写出高效、安全、可维护的代码。
2. 拓展与赋能： Boost 在很多方面提供了 STL 没有的功能，或者提供了更先进、更易用的实现。它极大地提高了开发效率和代码质量。
3. 质量保证： GTest 是保证代码质量的利器，任何重要的项目都应该有健全的测试体系。
4. 项目管理： CMake 是现代 C++ 项目生命周期中不可或缺的一环，它解决了跨平台构建和依赖管理的一大难题。
当然，还有很多其他优秀的库，比如用于并发编程的 TBB (Intel Threading Building Blocks)，用于跨平台GUI开发的 Qt，用于科学计算的 GSL (GNU Scientific Library) 等等。选择哪个库最终取决于你的具体项目需求、目标平台以及个人偏好。但以上这些是我认为在大多数情况下都值得优先考虑的库，它们能够极大地提升开发效率和代码质量。
网友意见
为什么 ——
A. 自己写一遍太累
B. 写得很好
C. 实用且满足我的需求
D. 好用不折腾
E. 代码有深度且可读性高，可以挖宝贝
- AC: 3D 模型解析 assimp/assimp
- ACE: 物理模拟 bulletphysics/bullet3
- AB: 渲染中间层 bkaradzic/bgfx
- CD: 3D灵感宣泄场所 cinder/Cinder // 后来发现 Houdini 更好玩
- CD: 命令行帮助既是命令行解析 https://github.com/docopt/docopt.cpp
- ACD: printf 不好用，ostream 也不好用，format 好用 fmtlib/fmt
- ABCD: 3D 数学运算 g-truc/glm
- ABCD: 拿来就能用的 UI ocornut/imgui
- D: json 结构用在 C++ 里面就像在 JS 里面一样自然 nlohmann/json
- BCD: 超高校级的 json 解析 Tencent/rapidjson
- ABCD: 用过都知道它的好的性能分析工具 jonasmr/microprofile
- CD: 又快又不折腾的 xml 解析 zeux/pugixml
- ACD: 专注寻路 recastnavigation/recastnavigation
- ACD: 什么都能放到头文件中 nothings/stb
- D: 一键生成 C/C++ 对各种其他语言的接口 swig/swig
- ACD: 最快的哈希算法 Cyan4973/xxHash
- E: 包含大量计算几何算法的 Geometric Tools
- E: 包含最经典渲染算法的 mmp/pbrt-v3
用过才敢推荐，其中 B/E 读过才敢评价
重点推荐 microprofile，不只用来分析性能好用，用来帮助理解引擎运行流程也是极其特别好用，往 Unreal 里面随便一放，它哪个线程什么时候在做什么事情、调用关系、调度状况、依赖关系一切都看得清清楚楚明明白白真真切切 —— 而且本身性能影响极小，可以远程监控，报表可以存下来慢慢研究，神器
Update: 再加两个没人提的
- BCD: 又小又快又方便的单元测试库，嗯测试很重要： onqtam/doctest
- ABCDE: 高精度浮点数运算库，Fabrice Bellard 一出手总是把很复杂的东西弄得跟玩似的，境界真的高： LibBF Library
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作为一名开发者，在多年的 C/C++ 编程生涯中，我接触过不少库，也踩过不少坑。如果要说“最推荐”，这其实是一个挺主观的问题，因为不同的项目需求差异巨大。但我可以分享一些在我看来，那些无论是在效率、功能性，还是在社区支持和稳定性上，都表现得异常出色的库，并且我会尽量说明它们为何如此值得称道。一、 C............. -
这个问题真是有意思，也足够让人琢磨半天。在我们生活的这片大地上，每个人确实都像是舞台上的演员，扮演着各种各样的角色，而且这些角色往往还是相互交织，难以切割的。在家庭里，我们是父母的儿女，承载着他们的期望，分享着他们的生活；同时，我们可能又是自己孩子的父母，肩负着养育和教育的重任。在职场上，可能我们是.............
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