面试题：C++ 模板元编程在泛型算法优化中的应用

整体设计架构

数据类型特性检测：利用模板元编程技术检测数据类型是否为POD类型。可以通过std::is_pod模板来实现。同时，我们可以在编译期获取数据规模，例如通过数组的sizeof计算元素个数。
排序算法选择：根据数据类型特性和数据规模，选择最合适的排序算法。例如，对于小规模数据，插入排序可能更合适；对于大规模数据，快速排序通常性能更好。
模板元编程实现：通过模板特化来实现不同排序算法的选择。利用编译期条件判断来决定具体使用哪个算法。

关键模板元编程代码实现

#include <type_traits>
#include <iostream>

// 插入排序实现
template <typename T, size_t N>
void insertionSort(T (&arr)[N]) {
    for (size_t i = 1; i < N; ++i) {
        T key = arr[i];
        size_t j = i - 1;
        while (j < N && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            --j;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

// 快速排序实现
template <typename T, size_t N>
void quickSort(T (&arr)[N], size_t low, size_t high) {
    if (low < high) {
        T pivot = arr[high];
        size_t i = low - 1;
        for (size_t j = low; j < high; ++j) {
            if (arr[j] <= pivot) {
                ++i;
                std::swap(arr[i], arr[j]);
            }
        }
        std::swap(arr[i + 1], arr[high]);
        size_t pi = i + 1;
        quickSort(arr, low, pi - 1);
        quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}

// 通用排序模板，根据数据类型特性和规模选择算法
template <typename T, size_t N>
struct SortSelector {
    static void sort(T (&arr)[N]) {
        if constexpr (std::is_pod<T>::value && N <= 16) {
            insertionSort(arr);
        } else {
            quickSort(arr, 0, N - 1);
        }
    }
};

// 测试代码
int main() {
    int arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
    SortSelector<int, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])>::sort(arr);
    for (int num : arr) {
        std::cout << num << " ";
    }
    return 0;
}

上述代码中：

insertionSort和quickSort分别实现了插入排序和快速排序。
SortSelector模板结构体根据数据类型是否为POD类型以及数据规模（这里以16为界限）选择合适的排序算法。
main函数测试了排序功能，通过SortSelector调用合适的排序算法对数组进行排序。

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