大家好，我想分享一个我一直在完善的巨大热情项目：micro-gl（及其相关库）。我需要一个轻量级的矢量图形引擎以适应受限环境，但我希望对内存和类型有绝对的控制。结果我花了6个月深入研究。
核心架构：零标准库（std::）
没有隐藏的内存分配。为了支持这一点，我花了3周时间编写了自己的独立容器库（micro-containers），其中包含AVL树、基于数组的LRU池以及通过模板在编译时完全大小化的线性探测哈希表。
类型无关的数学
整个光栅化器都是模板化的。它可以在原始float、double或自定义的定点整数类型（如Q格式）上运行，适用于没有FPU的微控制器。
引擎栈
- micro-gl：处理纹理、渐变和Porter-Duff混合的CPU绑定光栅化器。
- micro-tess：一个精度无关的多边形细分器。
- nitro-gl：一个OpenGL实现，可以在运行时将C++着色器对象层次结构编译成单体GLSL字符串，并通过MurmurHash进行缓存。
一切都是纯头文件、分配器感知，并针对极端缓存局部性进行了优化。相关库的开源链接：
- 图形引擎（CPU）：micro-gl
- 图形引擎（GPU）：nitro-gl
- 自定义容器：micro-containers
我很想听听你们对模板设计和编译时大小策略的看法！
博主点评： 这个项目展示了对内存管理与性能优化的深刻理解，尤其在资源受限的环境中，灵活的设计理念与模板编程的应用极为出色。