你工作中最推薦的 C/C++ 程序庫有哪些，為什麼？

01-01

寫幾個我最經常用的吧：

1、科學家算GSL：GNU Scientific Library

基本上能滿足用C做科學計算的要求：

The complete range of subject areas covered by the library includes,
Complex NumbersRoots of PolynomialsSpecial FunctionsVectors and MatricesPermutationsSortingBLAS SupportLinear AlgebraEigensystemsFast Fourier TransformsQuadratureRandom NumbersQuasi-Random SequencesRandom DistributionsStatisticsHistogramsN-TuplesMonte Carlo IntegrationSimulated AnnealingDifferential EquationsInterpolationNumerical DifferentiationChebyshev ApproximationSeries AccelerationDiscrete Hankel TransformsRoot-FindingMinimizationLeast-Squares FittingPhysical ConstantsIEEE Floating-PointDiscrete Wavelet TransformsBasis splinesRunning StatisticsSparse Matrices and Linear Algebra

從最優化到排序到線性代數、稀疏矩陣，功能是很全的。

當然，有條件的可以用Intel的MKL：https://software.intel.com/en-us/intel-mkl/

2、最優化工具包，NLopt：NLopt Reference

一般簡單問題GSL的最優化包也夠用了，不過如果碰到有約束之類的問題，NLopt包是個不錯的選擇。

3、OpenMP、OpenMPI

不多解釋了，兩種不同類型的並行計算模型。

還是要推薦一下臉書的folly，畢竟廣告還是要打的 GitHub - facebook/folly: An open-source C++ library developed and used at Facebook.

folly就是一個雜貨鋪，裡面很多boost沒有的東西。我最常用到的就是folly::to，雖然新標準裡面都有這種數字／字元串的轉換了，但是老版本編譯器的話還是folly::to 方便

folly還有各種各樣的數據結構，比如MPMCQueue是一個多Consumer多Producer的queue，用起來非常方便，速度也快。AtomicList，AtomicUnorderedMap，AtomicStruct都是一個在高並發的情況下需要用到的數據結構

如果你對裡面的內部構造感興趣，我寫過一個關於folly裡面各種數據結構的問，你可以看看你見過哪些令你瞠目結舌的C/C++代碼技巧？ - 陳宇飛的回答

泛用庫Boost，界面庫Qt，通信庫ZeroMQ，視覺庫OpenCV，並發庫tbb，深度學習Caffe，序列化Protobuf ，加上一些cppformat之類的小庫

愚以為STL已經應該算做C++的一部分了……

自己最常用的幾個：

curl

zlib

sqlite

opencv

應用開發框架Qt，我的最愛，我還寫了兩本相關的書，《Qt Quick核心編程》和《Qt on Android核心編程》。優雅的信號與槽，強大的界面類庫，跨平台。
CEF（Chromium Embedded Framework），使用網頁做富客戶端的絕佳選擇，基於Chromium，可以方便嵌入到你的應用中。
WebRTC，非常贊的框架，做音視頻通信繞不開的。
TinyXml，小巧的C++ XML庫，幾個源文件，直接加入到項目中就可以用
Protobuf，Google的，網路通信，非常贊，方便序列化和結構化，流量又小
FreeImage，強大好用的圖形庫

越來越nb的STL，在嘗試從Qt遷移中

直接影響cpp發展的，除了GUI等偏業務的，其他幾乎啥都乾的庫，boost，目前在入門中

nb程度直追boost的folly，不過暫時沒空學

Qt，同樣是萬能類庫，同時還是強大的GUI庫

大數字運算庫GMP

計算機視覺庫OpenCV，大學時玩過，不是一般的nb

說幾個跟化學相關的：

1. Open Babel，C++ 開發的，GPLv2。自由在幾十種分子結構的文件格式之間轉換，還帶有簡單的優化、繪圖功能。雖然我覺得最好用的是它的 Python binding。

2. Gromacs，當前最流行的分子動力學模擬庫，高性能，針對幾乎所有平台都有優化。原本是 C 語言開發的，現在在向 C++ 遷移，已經完成大半了。是最好用的嗎？按照我同事的話來講就是「首先你要有個對手才可以比好不好用呀」。這個和 OpenBabel 一樣，雖然本身也是一個軟體，但作為 C++ 的庫鏈接到你自己寫的程序里會相當相當好用。對了，它還是 LGPL 開源的。

3. BALL Project，主體是 C++ 開發的，有少量 C 代碼。它是一個主要為分子生物學和分子建模而生的工具庫。有一個叫做 View 的擴展用來可視化結構文件很不錯。提供類似功能的庫其實有很多，比如 OpenMM 以及上面提到的那兩個，不過我覺得 BALL 還是最全面健壯的，還支持擴展。最關鍵的，它也是 LGPL 協議開源的。

每個人每個時期都有所需要的lib，並且不同吧。

個人覺得3d方面HDK（houdini 3d， houdini engine）庫是和其他庫完全不同的：

HDK和其他庫的區別就好像，其他庫是初等數學，HDK是微積分。

這個庫牛逼到：

比如你做一個艦船模型，只要修改一個參數（不是兩個參數），這個艦船就能自動，智能的從漁船變成軍艦，乃至變成宇宙飛船。每個模型都有無數級別，無數種變換。

並且HDK在qt上可以和qt的python交互，使用很方便。

按需要來啊！加第三方庫是有維護成本的啊，加不加都是需要考慮的.

我現在喜歡的庫就只有boost

RapidJSON: 首頁

這個json處理工具性能優良。這個是已經在工作中使用過的。

在推薦一個工作中沒有使用，但是非常不錯的開源項目，值得你學習： Seastar

boost，裡面很多庫c++用得很精妙，但是不推薦直接用，太大了。

libuv，代碼寫得很漂亮

其他的我接觸的那些都一般性，不如自己寫

這就比較多了，有一些一直就很有名思想先進我也用過，比如Qt

還有一些比較老了，說出來有些倚老賣老，比如ATL，一個用於開發COM的模板庫，還有MFC，WTL

另外還有一部分在自己的項目某些模塊中使用了，一直如雷貫耳但是沒太多的直接用到，比如boost，這玩意影響了C++的發展，你說它牛不牛？

還有opencv，華夏大地多少妹子愛它愛的不得了，雖然她們自己可能未必知道那些美顏，臉部識別多少都跟這玩意有些關係。

在地理信息系統(Geographic information system)和地圖製圖領域，常用的開源庫是GDAL: GDAL - Geospatial Data Abstraction Library, 與GEOS和PROJ.4一起配合，在GIS和地圖製圖領域軟體中使用非常廣泛。

GDAL 一個開源地理數據抽象庫，提供非常豐富的地理數據讀寫驅動；

GEOS 一個開源幾何引擎，提供幾何模型、幾何關係判斷、基本幾何計算操作等功能；

PROJ4 一個開源地圖投影庫，提供豐富的地圖投影轉換演算法。

永遠第一：libc++和libstdc++，然後可以是boost，但這幾年這東西掉價

1. I/O框架庫libevent

2. 二進位序列化庫protobuf

3. boost庫的asio和shared_ptr（不過後者已經在C++11里包括了）

4. 日誌系統Log4cXX

5. XML解析庫tinyXML

6. json解析庫jsoncpp

7. 小巧的關係型資料庫SQLite

8. key-value的Redis

9. 計算機視覺庫opencv

10. 數學公式解析庫muparserX系列

11. google的kv資料庫leveldb，源碼很適合學習

12. 可以做深度學習封裝了socket封裝了pthread等一大堆功能的dlib，很爽。

13. 深度學習庫caffe，現在想到的就有這些，以後補充。。。

htrp客戶端curl,壓縮zlib,json序列化jsoncpp,二進位序列化protobuf,嵌入式資料庫sqlite，3d模擬osg,圖形圖像opencv,stl,boost,qt就不用說了。

基本上現在所有的c++庫都是垃圾，包括stl，boost在內，所以沒什麼好推薦。當然，特定領域下，還是將就可以用用的，比如，界面就用qt，噁心就噁心，能完成工作就好。人臉識別用opencv，……

除了stl和boost, Google的庫大都很好用，gtest, glog, gflags, protobuf, grpc

最推薦的是protobuf

Chromium base

我會推薦一些輕量級的庫，類似tinyxml, tinydnn之類的，最好是header only的。

c/c++裝依賴庫簡直累覺不愛，各種麻煩，尤其是需要跨平台的時候，簡直想屎！