【C++ STL学习笔记】C++ STL基础
文章目录
- C++ STL是什么，有什么用？
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- 学STL能干什么？
- C++ STL的发展历程是怎样的？
- C++ STL版本有哪些？
-
- HP STL
- SGI STL
- STLport
- PJ STL
- Rouge Wave STL
- 熟练使用STL标准库是每个C++程序员的必备技能！
- 泛型是什么，C++泛型编程又是什么？
- C++ STL基本组成（6大组件+13个头文件）
- 如何衡量一个算法的执行效率？
- GNU开源精神及其发展历程
C++ STL是什么，有什么用？
在已有 C++ 尤其是 C++ 模板的基础上，从本节开始，我们开始系统地学习 STL 标准模板库，首先来了解什么是 STL，以及学习 STL 有什么用？
STL，英文全称 standard template library，中文可译为标准模板库或者泛型库，其包含有大量的模板类和模板函数，是 C++ 提供的一个基础模板的集合，用于完成诸如输入/输出、数学计算等功能。
STL 最初由惠普实验室开发，于 1998 年被定为国际标准，正式成为 C++ 程序库的重要组成部分。值得一提的是，如今 STL 已完全被内置到支持 C++ 的编译器中，无需额外安装，这可能也是 STL 被广泛使用的原因之一。
STL 就位于各个 C++ 的头文件中，即它并非以二进制代码的形式提供，而是以源代码的形式提供。
从根本上说，STL 是一些容器、算法和其他一些组件的集合，所有容器和算法都是总结了几十年来算法和数据结构的研究成果，汇集了许多计算机专家学者经验的基础上实现的，因此可以说，STL 基本上达到了各种存储方法和相关算法的高度优化。
注意，这里提到的容器，本质上就是封装有数据结构的模板类，例如 list、vector、set、map 等，有关这些容器的具体用法，后续章节会做详细介绍。
学STL能干什么？
为了让读者清楚地了解 STL 是什么，使用 STL 编程有哪些优势，这里举一个使用 STL 的例子。
以 C++ 定义数组的操作为例，在 C++ 中如果定义一个数组，可以采用如下方式：
int a[n];
这种定义数组的方法需要事先确定好数组的长度，即 n 必须为常量，这意味着，如果在实际应用中无法确定数组长度，则一般会将数组长度设为可能的最大值，但这极有可能导致存储空间的浪费。
所以除此之外，还可以采用在堆空间中动态申请内存的方法，此时长度可以是变量：
int *p = new int[n];
这种定义方式可根据变量 n 动态申请内存，不会出现存储空间浪费的问题。但是，如果程序执行过程中出现空间不足的情况时，则需要加大存储空间，此时需要进行如下操作：
- 新申请一个较大的内存空间，即执行
int * temp = new int[m]; - 将原内存空间的数据全部复制到新申请的内存空间中，即执行
memecpy(temp, p, sizeof(int)*n); - 将原来的堆空间释放，即执行
delete [] p; p = temp;
而完成相同的操作，如果采用 STL 标准库，则会简单很多，因为大多数操作细节将不需要程序员关心。下面是使用向量模板类 vector 实现以上功能的示例：
vector a; //定义 a 数组，当前数组长度为 0，但和普通数组不同的是，此数组 a 可以根据存储数据的数量自动变长。
//向数组 a 中添加 10 个元素
for (int i = 0; i < 10 ; i++)
a.push_back(i)
//还可以手动调整数组 a 的大小
a.resize(100);
a[90] = 100;
//还可以直接删除数组 a 中所有的元素，此时 a 的长度变为 0
a.clear();
//重新调整 a 的大小为 20，并存储 20 个 -1 元素。
a.resize(20, -1)
注意，初学者只需结合注释，大概了解代码功能即可，有关代码中涉及到具体知识，后续会做详细介绍。
对比以上两种使用数组的方式不难看出，使用 STL 可以更加方便灵活地处理数据。所以，大家只需要系统地学习 STL，便可以集中精力去实现程序的功能，而无需再纠结某些细节如何用代码实现。
C++ STL的发展历程是怎样的？
Alexander Stepanov（后被誉为 STL 标准模板库之父，后简称 Stepanov），1950 年出生与前苏联的莫斯科，他曾在莫斯科大学研究数学，此后一直致力于计算机语言和泛型库研究。
在 20 世纪 70 年代，Stepanov 开始考虑，在保证效率的前提下，是否能将算法从诸多具体应用之中抽象出来？为了验证自己的思想，他和纽约州立大学教授 Deepak Kapur 以及伦塞里尔技术学院教授 David Musser 共同开发了一种叫做 Tecton 的语言，尽管这次尝试没有取得实用性的成果，但却给了 Stepanov 很大的启示。
在随后的几年中，他又和 David Musser 等人先后用 Schema 语言（一种 Lisp 语言的变种）和 Ada 语言建立了一些大型程序库。Stepanov 逐渐意识到，在当时的面向对象程序设计思想中存在一些问题，比如抽象数据类型概念所存在的缺陷，他希望通过对软件领域中各组成部分的分类，逐渐形成一种软件设计的概念性框架。
1987 年，在贝尔实验室工作的 Stepanov 开始首次采用 C++ 语言进行泛型软件库的研究。由于当时的 C++ 语言还没有引入模板的编程技术，泛型库只能是通过 C++ 的继承机制来开发，代码表达起来非常笨拙。
但尽管如此，Stepanov 还是开发出了一个庞大的算法库。与此同时，在与 Andrew Koenig（前 ISO C++ 标准化委员会主席）和 Bjarne Stroustrup（C++ 语言的创始人）等顶级大师们的共事过程中，Stepanov 开始注意到 C/C++ 语言在实现其泛型思想方面所具有的潜在优势。
就拿 C/C++ 中的指针而言，它的灵活与高效运用使后来的 STL 在实现泛型化的同时更是保持了高效率。另外，在 STL 中占据极其重要地位的迭代器概念便是源自于 C/C++ 中原生指针的一般化推广。
1988 年，Stepanov 开始进入惠普的 Palo Alto 实验室工作，在随后的 4 年中，他从事的是有关磁盘驱动器方面的工作。直到 1992 年，由于参加并主持了实验室主任 Bill Worley 所建立的一个有关算法的研究项目，才使他重新回到了泛型化算法的研究工作上来。
项目自建立之后，参与者从最初的 8 人逐渐减少，最后只剩下 Stepanov 和 Meng Lee 两个人。经过长时间的努力，最终完成了一个包含有大量数据结构和算法部件的庞大运行库（HP 版本的 C++ STL），这便是现在 STL 的雏形。
1993 年，当时在贝尔实验室的 Andrew Koenig 看到了 Stepanov 的研究成果，在他的鼓励与帮助下，Stepanov 于 1993 年 9 月在圣何塞为 ANSI/ISO C++ 标准委员会做了一个题为“The Science of C++ Programming” 的演讲，向委员们讲述了其观念。然后又于 1994 年 3 月，在圣迭戈会议上向委员会提交了一份建议书，以期将 STL 通用库纳入 C++ 标准。
尽管这一建议十分庞大，以至于降低了被通过的可能性，但其所包含的新思想吸引了许多人的注意力。随后在众人的帮助之下，包括 Bjame Stroustrup 在内，Stepanov 又对 STL 进行了改进，同时加入了一个封装内存模式信息的抽象模块，也就是现在 STL 中的 allocator（内存分配器），它使 STL 的大部分实现都可以独立于具体的内存模式，从而独立于具体平台。
最终在 1994 年的滑铁卢会议上，委员们通过了提案，决定将 STL 正式纳入 C++ 标准化进程之中，随后 STL 便被放进了会议的工作文件中。自此，STL 终于成为 C++ 家族中的重要一员。
此后，随者 C++ 标准的不断改进，STL 也在不断地做着相应的演化。直至 1998 年，ANSI/ISO C++ 标准正式定案，STL 始终是 C++ 标准库不可或缺的重要组成部分。
C++ STL版本有哪些？
自 1998 年 ANSI/ISO C++ 标准正式定案，C++ STL 规范版本正式通过以后，由于其实开源的，各个 C++ 编译器厂商在此标准的基础上，实现了满足自己需求的 C++ STL 泛型库，主要包括 HP STL、SGI STL、STLport、PJ STL、Rouge Wave STL 等。
HP STL
HP STL 是 Alexandar Stepanov（STL 标准模板库之父，文章后续简称 Stepanov）在惠普 Palo Alto 实验室工作时，与 Meng Lee 合作完成的。HP STL 是开放源码的，即任何人都可以免费使用、复制、修改、发布和销售该软件以及相关文档，但前提是必须在相关文档中，加入 HP STL 版本信息和授权信息。
HP STL 是 C++ STL 的第一个实现版本，其它版本的 C++ STL 一般是以 HP STL 为蓝本实现出来的。不过，现在已经很少直接使用此版本的 STL 了。
SGI STL
Stepanov 在离开 HP 之后，就加入到了 SGI 公司，并和 Matt Austern 等人开发了 SGI STL。严格意义上来说，它是 HP STL 的一个继承版本。和 HP STL 一样，SGI STL 也是开源的，其源代码的可读性可非常好，并且任何人都可以修改和销售它。
注意，和 STL 官方版本来说，SGI STL 只能算是一个“民间”版本，因此并不是所有支持 C++ 的编译器都支持使用 SGI STL 模板库，唯一能确定的是，GCC（Linux 下的 C++ 编译器）是支持的，所以 SGI STL 在 Linux 平台上的性能非常出色。
STLport
为了使 SGI STL 的基本代码都适用于 VC++ 和 C++ Builder 等多种编译器，俄国人 Boris Fomitchev 建立了一个 free 项目来开发 STLport，此版本 STL 是开放源码的。
PJ STL
PJ STL（全称为 P.J. Plauger STL）是由 P.J.Plauger（美国人，1965 年毕业于普林斯顿大学，物理专业学士）参照 HP STL 实现出来的，也是 HP STL 的一个继承版本，因此该头文件中不仅含有 HP STL 的相关授权信息，同时还有 P.J.Plauger 本人的版权信息。
其实 PJ STL 是 P.J.Plauger 公司的产品，尽管该公司当时只有 3 个人。
PJ STL 被 Visual C++ 编译器所采用，但和 PH STL、SGI STL 不同的是，PJ STL 并不是开源。
Rouge Wave STL
该版本的 STL 是由 Rouge Wave 公司开发的，也是继承 HP STL 的一个版本，它也不是开源的。
Rouge Wave STL 用于 Borland C++ Builder 编译器中，我们可以在 C++ Builder 的 Inculde 子目录中找到该 STL 的所有头文件。
值得一提的是，尽管 Rouge Wave STL 的性能不是很好，但 C++ Builder 对 C++ 语言标准的支持还算不错，所以在一定程度上使 Rouge Wave STL 的表现得以改善。
遗憾的是，由于 Rouge Wave STL 长期没有更新且不完全符合标准，因此 Rouge Wave STL 在 6.0 版本时改用了 STLport 版本（之后的版本也都采用了 STLport），不过考虑到和之前版本的兼容，6.0 版本中依旧保留了 Rouge Wave STL。
Rouge Wave 公司在 C++ 程序库领域应该说是鼎鼎大名，对 C++ 标准化的过程出力甚多。不过 Rouge Wave STL 版本不仅更新频率慢，费用还高，基于这两个原因，Borland 在 6.0 版本决定弃用 Rouge Wave STL 而改用 STLport。
熟练使用STL标准库是每个C++程序员的必备技能！
C++ 标准程序库发展至今，几乎所有内容都被设计为了模板的形式，STL 已经成为 C++ 程序库的重要组成部分。可以这么说，如果 C++ 不支持 STL 标准模板库，就无法使用程序库。那么，C++ 为什么要引入 STL 呢？
在大多数人看来，计算机既神秘有能干，但在程序员的眼中，计算机又蠢又笨，唯一的优点就是运算速度比人快，不给指令什么都干不了，就是给指令，计算机也不能灵活运用。
比如说，在 C++ 中，同样一个加法，不同的数据类型，要给出不同的运行代码：
#include
using namespace std;
//处理整形之间的加法
int addInt(int m, int n) {
return m + n;
}
//处理浮点类型值之间的加法
double addDouble(double i, double j) {
return i + j;
}
//......
int main()
{
cout << addInt(1, 2) << endl << addDouble(1.2, 2.1);
return 0;
}
运行结果为：
3
3.3
像这样，对于每一种数据类型，我们都必须给计算机设计一个单独的函数，实在太繁琐了。由此可以感受到，计算机并不具备人类的基本思维，处理问题不灵活。
为了让计算机不断接近人类的认知能力，科学家们想了很多办法，比如使用面向对象开发技术，通过类的封装和函数重载，可以部分解决上面的问题：
#include
using namespace std;
class calc {
public:
//处理整形之间的加法
int add(int m, int n) {
return m + n;
}
//处理浮点类型值之间的加法
double add(double i, double j) {
return i + j;
}
//......
};
int main()
{
calc a;
cout << a.add(1, 2) << endl << a.add(1.2, 2.1);
return 0;
}
运行结果为：
3
3.3
有关 C++ 函数重载，可阅读《C++函数重载详解》一节。
创建这样的类之后，当通过类对象调用 add 方法时，就无需考虑参数的具体数据类型了。但从某种程序上来说，这也仅是让计算机聪明了一点点。
为了让程序更加智能、人性化，经过科学家们持续的努力，C++ 引入了模板这个功能。模板可以认为是针对一个或多个尚未明确的类型而编写的一个个函数，是 C++ 的一个新特性。
通过引入模板，C++ 引申出了泛型编程技术。简单的理解泛型编程，即使用该技术编写的代码，可以支持多种数据类型。也就是说，通过泛型编程，能编写出可重复利用的程序代码，并且其运行效率和针对某特定数据类型而设计的代码相同。由此可见，C++ 很需要泛型这种新的编程模式，可以减轻编程的工作量，增强代码的重用性。
有关泛型及泛型编程，读者可阅读《泛型是什么，C++泛型编程又是什么？》一文做详细了解。
在 C++ 支持模板功能，引入了泛型编程思想的基础上，C++ 程序员们想编写出很多通用的针对不同数据类型的算法，其中 STL 脱颖而出成为 C++ 标准，并被引入 C++ 标准程序库。
STL 是一个具有高度可用性、高效的模板库，该库包含了诸多在计算机科学领域中常用的基础数据结构和算法，掌握了 STL 标准，很多功能就无需自己费心费力的去实现了（不用重复的造轮子），直接拿来用即可。
总的来说，STL 模板库是 C++ 标准程序库的重要组成部分，为 C++ 程序员提供了大量的可扩展的程序框架，高度实现了代码的可重用性，并且它是内置的，不需要额外安装，使用非常方便。
泛型是什么，C++泛型编程又是什么？
在计算机程序设计领域，为了避免因数据类型的不同，而被迫重复编写大量相同业务逻辑的代码，人们发展的泛型及泛型编程技术。
那么，什么是泛型呢？本节就带领读者深度剖析一下这个问题。
所以泛型，实质上就是不使用具体数据类型（例如 int、double、float 等），而是使用一种通用类型来进行程序设计的方法，该方法可以大规模的减少程序代码的编写量，让程序员可以集中精力用于业务逻辑的实现。
为了更好地说明使用具体数据类型有多么麻烦，这里先举个例子，假设客户需要一个函数，功能是返回两个 int 类型数据中较大的那个，很多读者自然而然会编写如下代码：
int maxt(int x, int y) {
return (x > y) ? x : y;
}
可是没过几天，该用户又提出需要编写一个返回两个 double 类型数据中较大的那个，于是我们需要之前的代码进行修改：
double maxt(double x, double y) {
return (x > y) ? x : y;
}
之后，该用户又提出需要再编写一个能返回两个 char 类型数据中较大的那个…。可以看到，只是因为数据类型不同，就迫使我们不得不把具有相同功能的代码写了若干遍，这样的实现方法简直令人崩溃。
为了解决类似的问题，有聪明的人将代码修改成如下的样子：
T maxt(T x, T y) {
return (x > y) ? x : y;
}
如此，当用户需要某个数据类型的 maxt 函数时，我们只需要把其中的 T 替换成用户需要的实际数据类型就行了。
那么，代码中的 T 是什么呢？很明显，这是一个占位符，更确切的说是一个类型占位符。也就是说，将来在 T 这个位置上的是一个真实、具体的数据类型，至于到底是哪个类型，完全取决于用户的需求。
当然，如果硬要给 T 这种类型占位符也叫做一种数据类型，提供这种想法的发明者称它为泛型（generic type），而使用这种类型占位符的编程方式就被称为泛型编程。
值得一提的是，既然泛型并不是真实的数据类型，那么使用泛型编写的代码也就不是真正的程序实体，只能算是一个程序实体的样板。故此，通常形象的将这种使用了泛型的代码称为模板，由模板生成实际代码的过程称为模板的具体实现。
注意，类型占位符的替换工作，不需要人为操控，可以完全交由计算机来完成，更准确的说，是交由编译器在编译阶段来完成模板的具体实现。
总之一句话，泛型也是一种数据类型，只不过它是一种用来代替所有类型的“通用类型”。在 C++ 中，用以支持泛型应用的就是标准模板库 STL，它提供了 C++ 泛型设计常用的类模板和函数模板。
有关 STL 模板库，由于不是本节重点，这里不再赘述，后续章节会做详细介绍。
C++ STL基本组成（6大组件+13个头文件）
通常认为，STL 是由容器、算法、迭代器、函数对象、适配器、内存分配器这 6 部分构成，其中后面 4 部分是为前 2 部分服务的，它们各自的含义如表 1 所示。
| STL的组成 | 含义 |
|---|---|
| 容器 | 一些封装数据结构的模板类，例如 vector 向量容器、list 列表容器等。 |
| 算法 | STL 提供了非常多（大约 100 个）的数据结构算法，它们都被设计成一个个的模板函数，这些算法在 std 命名空间中定义，其中大部分算法都包含在头文件 中，少部分位于头文件 中。 |
| 迭代器 | 在 C++ STL 中，对容器中数据的读和写，是通过迭代器完成的，扮演着容器和算法之间的胶合剂。 |
| 函数对象 | 如果一个类将 () 运算符重载为成员函数，这个类就称为函数对象类，这个类的对象就是函数对象（又称仿函数）。 |
| 适配器 | 可以使一个类的接口（模板的参数）适配成用户指定的形式，从而让原本不能在一起工作的两个类工作在一起。值得一提的是，容器、迭代器和函数都有适配器。 |
| 内存分配器 | 为容器类模板提供自定义的内存申请和释放功能，由于往往只有高级用户才有改变内存分配策略的需求，因此内存分配器对于一般用户来说，并不常用。 |
关于表 1 中罗列的 STL 的构成，初学者简单了解即可，后续章节将专门对它们做系统的深入讲解。
另外，在惠普实验室最初发行的版本中，STL 被组织成 48 个头文件；但在 C++ 标准中，它们被重新组织为 13 个头文件，如表 2 所示。
关于这些头文件的作用和用法，本节不做过多赘述，后续章节会做详细介绍。
按照 C++ 标准库的规定，所有标准头文件都不再有扩展名。以 为例，此为无扩展名的形式，而
但是，或许是为了向下兼容，或许是为了内部组织规划，某些 STL 版本同时存储具备扩展名和无扩展名的两份文件（例如 Visual C++ 支持的 Dinkumware 版本同时具备
建议读者养成良好的习惯，遵照 C++ 规范，使用无扩展名的头文件。
如何衡量一个算法的执行效率？
学习 C++ 标准库，特别是 STL，经常需要考量算法和成员函数的效能（也就是运行效率，又称复杂度），因此每个学习 STL 的读者都需要掌握一种衡量算法（或成员函数）复杂度的方法，目前最常用的方法称为大 O 表示法（注意，不是数字 0，而是字母 O）。
使用大 O 表示法衡量某个算法的复杂度，其实就是将该算法的运行时间用输入量为 n 的函数表示出来。这里的输入量 n 在 STL 中通常指的是算法操作的元素个数。
举个例子，当算法运行时间随元素个数成线性增长时（即如果元素个数呈倍数增长，运行时间也呈倍数增长），该算法的复杂度用 O(n) 来表示；反之，如果算法的运行时间和输入量 n 无关，则该算法的复杂度就用 O(1) 来表示。
表 1 列出了常见的算法复杂度种类，以及使用大 O 表示法表示的复杂度。
| 算法复杂度种类 | 含义 | 大 O 表示法 |
|---|---|---|
| 常数阶 | 算法运行时间和所操作的元素个数无关 | O(1) |
| 对数阶 | 算法运行时间随所操作的元素个数呈对数增长 | O(log(n)) |
| 线性阶 | 算法运行时间随所操作的元素个数呈线性增长 | O(n) |
| 指数阶（m次方，m为数字） | 算法运行时间随所操作的元素个数呈 m 次方增长 O(nm) | 常见的有 O(n2)、O(n3) 等 |
值得注意的是，大 O 表示法并不关心算法运行所消耗的具体时间，换句话说，对于那些影响算法运行效率较小的因素，使用大 O 表示法表示时会直接将其忽略。例如，某个算法运行的复杂度为 O(n)，呈线性增长，但至于线性增长的具体程度（是 100n 还是 2n），在大 O 表示法看来，它们是一样的。也就是说，采用这种测量法则，任何两个线性算法都将被视为具有相同的复杂度。
采用大 O 表示法甚至会出现这种一种情况，即带有巨大常量的线性算法，很有可能会比小常量的指数算法更受欢迎，因为该方法无法显示出真实的运行时间。
所以请读者记住，大 O 表示法只是某种度量方法，它所显示的算法的最佳复杂度，并不一定就是真正的最佳（最快）算法。
| 复杂度 | 元素个数 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 种类 | 大 O 表示 | 1 | 2 | 5 | 10 | 50 | 100 | 1 000 | 10 000 |
| 常量阶 | O(1) | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 对数阶 | O(log(n)) | 1 | 2 | 3 | 4 | 6 | 7 | 10 | 13 |
| 线性阶 | O(n) | 1 | 2 | 5 | 10 | 50 | 100 | 1 000 | 10 000 |
| 2次方 | O(n2) | 1 | 4 | 25 | 100 | 2500 | 10 000 | 1 000 000 | 100 000 000 |
表 2 列出了常用的复杂度随元素个数增长的变化程序。可以看到，当算法处理的元素较少时，各复杂度的差别很小，此时算法效率的优劣往往受被大 O 表示法忽略部分的影响更大。而当处理元素个数越多，各复杂度的差别越大，此时复杂度被忽略的部分就变得无关紧要了。
因此，在考量算法的复杂度时，输入量 n （操作元素的个数）的值必须足够大才有意义。
GNU开源精神及其发展历程
通过前面对 STL 各种“民间”版本的介绍我们知道，全世界所有的 STL 实现版本都源于 Stepanov 和 Meng Lee 完成的原始版本（也就是 HP STL），该版本的每一个头文件中都有一份声明，即允许任何人任意运用、拷贝、修改、传播、贩卖这些代码，无需付费，但唯一的条件是必须将该份声明置于使用者新开发的文件内。
如上所说，这种开放源代码的精神，一般统称为开源精神。本教程既然使用这些免费开放的源代码，自然有义务传承这种开源精神，所以本节将对开源精神及其历史发展做一下简单的介绍。
开放源代码的观念源自美国人 Richard Stallman（理察·史托曼，如图 1 所示），他认为私藏源代码是一种违反人性的罪恶行为，而如果能与他人分享源代码，便可以让其他人从中学习，并回馈给原始创作者。封锁源代码虽然可以程度不一地保障“智慧可能衍生的财富”，却阻碍了使用者从中学习和修正错误的机会。
图 1 Richard Stallman
1984 年，Stallman 离开麻省理工学院，创立自由软件基金会（简称 FSF），并写下著名的 GNU 宣言，开始进行名为 GNU 的开放改革计划。GNU 这个名称所要表达的含义可以理解为“GNU is Not Unix”，还可以译为“革奴”，意思是从此革去被奴役的命运。
要知道，在那个时期 Unix 是计算机界的主流操作系统，AT&T（Unix 的创造者）将它分享给许多研究人员，而当所有的研究和分享使 Unix 越来越好时，AT&T 开始思考追加投资并从中获利，他一方面要求相关研究人员不得公开或透露 Unix 源代码，一方面赞助 Berkeley（伯克利）大学继续强化 Unix，导致后续发展出 BSD 版本，以及更后来的 FreeBSD、OpenBSD、NetBSD 等等。
Stallman 将 AT&T 这种行为视作思想钳制，于是他开始了称之为 GNU 的反奴役计划。GNU 计划中，最著名的软件包括 Emacs（Stallman 开发的一个非常灵活的文本编辑器，允许使用者自行增加新功能）、GCC（C/C++ 编译器）以及后来的 Linux 操作系统。
GNU 以所谓的 GPL（广泛开放授权）来保护加入该计划的成员，即使用者可以自由阅读和修改 GPL 软件的源代码，但如果使用者要传播借助 GPL 软件而完成的软件，他们必须也同意 GPL 规范。GPL 对于版权观念带来巨大的挑战，甚至一度被称为“反版权”。GPL 带给使用者强大的道德束缚感，“粘”性极强，导致种种不同的反对意见，包括可能造成经济竞争力薄弱等等。
于是，后来就衍生出各种不同的授权，包括 Library GPL、BSD License 等，这些授权的共同原则就是“开放源代码”，但由于各种授权的用户群众所掺杂的本位主义，再加上精英分子难以妥协的个性，使“开放源代码”阵营中的各个分支发生意见分歧甚至相互对立，其中属 GNU CPL 和 BSD License 的拥护者表现最突出。
1998 年，自由软件社群企图创造出“开源”这个新名词来整合各方，他们组成了一个非财团法人的组织，注册了一个标记，并设立网站。开源的定义共有 9 条，即任何软件只要符合这 9 条，就可称呼自己为开源软件。
有关开源的 9 条定义，有兴趣的读者可自行百度搜索了解，这里不做过多赘述。