我正在为我的工作开发一个小型库，我从标准random-access iterator category派生了一些类。这允许我使用迭代器特征之类的东西，并且在我使用标准库（例如algorithm）时不必过于担心。当然我知道我不需要，而且我可以选择bidirectional category来代替甚至实现自己的{{3}}。但这不是重点。
IMO，双向和随机访问类别之间的“差距”太大，我不明白迭代器之间的减法和比较运算符的必要性 - 即：{ {1}}，a-b和a<b（以及其中的松散变体）。
为什么标准强制执行这些运算符，有人可以给我一个例子，其中（in）相等性测试，混合迭代器 - 标量算术（复合或非复合）运算符和偏移解引用运算符是不够的？
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在迭代器之间需要区别的一个常见情况是二进制搜索：在不知道距离的情况下，您不知道需要向左侧的迭代器添加多少才能到达{{1的中点}} 时间。一旦你知道距离，就可以使用混合迭代器 - 标量算法来中间，也可以在恒定时间内。
请注意，您可以通过重复递增一个迭代器来找到距离，直到到达另一个迭代器，但这需要O(1)时间。
您还需要进行O(n)比较，以了解哪个迭代器位于左侧，哪个位于右侧。如果没有这种比较，您将无法验证二进制搜索算法的输入。
我觉得令人困惑的是，减法运算符应该返回一个int，而不是一个迭代器，即使＆＃34;逻辑上＆＃34;我希望两个相同类型的对象之间的算术运算也会返回该类型的对象。
减法为您提供距离 - 从一个点到另一个点的步数。这是一个标量数，与迭代器的类型无关。这里的对称性很简单：因为
a < b简单的算术规则告诉我们
iteratorA + scalar = iteratorB