下面是将您提供的Python代码转换为C++版本的示例。请注意，这段代码假设您已经定义了一些必要的数据结构，比如Trie类、字符到拼音的映射、拼音到字符的映射等。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_set>
#include <string>
#include <regex>
#include <chrono>
#include <algorithm>

class Trie {
public:
    // 假设 Trie 节点和其他相关方法已定义
    void insert(const std::string& word, int weight);
    void remove(const std::string& word);
    bool search_prefix(const std::string& prefix) const; // 返回节点
};

class PostProcessor {
private:
    std::unordered_map<char, std::vector<std::string>> char2pinyin;
    std::unordered_map<std::string, std::vector<char>> pinyin2char;
    const int INF = 1e9;

public:
    std::string post_process(const std::string& text, Trie& trie, const std::unordered_set<char>& chars_set);

private:
    std::unordered_set<std::string> generate_possible_words(const std::string& word,
        const std::unordered_map<char, std::vector<std::string>>& char2pinyin,
        const std::unordered_map<std::string, std::vector<char>>& pinyin2char,
        const std::unordered_set<char>& chars_set);
};

// 主函数体
std::string process_text(std::vector<std::pair<std::string, int>>& hotwords, const std::string& text) {
    // 创建热词集合
    auto hotwords_set = hotwords;

    Trie trie;
    for (const auto& pair : hotwords_set) {
        trie.insert(pair.first, pair.second);
    }

    // 后处理统计识别结果中出现的中文字符
    std::__cxx11::_Hash_set<char> chars_set;
    
    for (char c : text) {
        chars_set.insert(c);
    }

    auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock().now();
    
    PostProcessor processor;
    
    auto processed_text = processor.post_process(text, trie, chars_set);
    
    auto end_time = std::__cxx11::_Hash_clock().now();
    
     // 计算时间差
     double cost_time = 
         static_cast<double>(std::__cxx11::_Hash_duration_cast<std::__cxx11::_Hash_milliseconds>(end_time - start_time).count());

     // 输出处理后的文本及清理时间
     printf("text after clean: %s\n", processed_text.c_str());
     printf("clean time: %.6f ms\n", cost_time);

     for (const auto& word : hotwords) {
         trie.remove(word.first);
     }
     
     return processed_text;
}

// 后处理，用热词替换掉识别结果中的同音词
std::__cxx11::_Hash_string PostProcessor ::post_process(const __cxx11:_hash_string &text , Trie &trie , 
                    const unordered _set<string > &chars _ set ) {

   vector<string > corrected_parts ;
   regex rgx(R"([a-zA-Z]+|[\u4e00-\u9fff]+)");

   auto parts_begin =
      sregex_iterator(text.begin(), text.end(), rgx);
   auto parts_end =
      sregex_iterator();

   for (sregex_iterator i = parts_begin; i != parts_end; ++i) {   
       string part = (*i).str();

       if (regex_match(part , rgx)) { 
           corrected_parts.push_back(part); 
           continue ; 
       } 

       size_t i=0 ;
       size_t N=part.length() ;
       string corrected_sentence ;

       while (i<N){
           bool matched=false ; 

           for (size_t j=min(N-i ,5 );j>0 ;--j){  
               string word_to_check=part.substr(i,j); 
               auto possible_words=
                   generate_possible_words(word_to_check,char2pinyin,pinyin2char,chars_set); 

               string best_match; 
               int best_score=-INF;

               for(auto possible_word:possible_words){
                   Node* node=trie.search_prefix(possible_word); 
                   if(node && node->is_end){  
                       int score=node->weight; 

                       if(score>best_score){
                           best_score=score ; 
                           best_match=possible_word ; 
                           matched=true ;  
                       }  
                   }
                }

                if(matched){       
                    corrected_sentence += best_match;       
                    i += j;        
                    break;         
                }
            }    

            if(!matched){
                corrected_sentence += part[i];      
                ++i;     
            }   
       }    

       corrected_parts.push_back(corrected_sentence);   
   }

   return accumulate(corrected_parts.begin(),corrected_parts.end(),"");
}

// 后处理，根据拼音生成可能的候选
std::__cxx11:_hash_string PostProcessor ::generate_possible_words(
             const __cxx11:_hash_string &word ,
             const unordered_map<__cxx11:_hash_char,std::__cxx11:_hash_vector<string>> &char2pinyin ,
             const unordered_map<__cxx11:_hash_string,std::__cxx11:_hash_vector<char>> &pinyin2char ,
             const unordered_set<char> &chars _set ) {

   vector<vector<string>> py_list ;

   for(char ch:word){      
      py_list.push_back(char2pinyin[ch]);      
   }      

  unordered_set<string> possible_words;

  vector<vector<string>> combinations=get_combinations(py_list);

  for(auto combination:combinations){
      string possible_word="";
      for(string py:combination){
          if(pinyin2char.find(py)!=pinyin2char.end()){
              possible_word+=join(pinyin2char[py]);
          }
      }
      possible_words.insert(possible_word);
  }

  return possible_words;
}

int main(){
	// 根据需要调用 process_text 函数，并传入相应参数。
}

注意事项：

1. 依赖项：确保您的项目中包含所需的库，例如 <regex> 和 <chrono>。
2. Trie实现：这里假设了 Trie 类及其方法（如 insert 和 search_prefix）已经实现。
3. 数据类型：C++使用 STL 数据结构，如 std::vector, std::unordered_map, 和 std::<type>等，确保根据需要修改这些数据结构和算法逻辑。
4. 错误处理和边界条件：在真实应用程序中，您应该添加适当的错误处理以及对于输入边界情况的验证。

请根据您的具体需求和上下文进行调整和优化。


内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问