C++. Сборник рецептов

 bool operator()(int x) {

  return (x < min_) || (x > max_);

 }

 int min_;

 int max_;

};

int main() {

 vector v;

 v.push_back(6);

 v.push_back(12);

 v.push_back(10);

 v.push_back(24);

 v.push_back(30);

 remove_copy_if(v.begin(), v.end(),

 ostream_iterator(cout, "\n"), OutOfRange(10, 25));

}

Программа примера 11.8 выдает следующий результат.

12

18

24

Обсуждение

Функция remove_copy_if копирует элементы из одного контейнера в другой контейнер (или итератор вывода), игнорируя те элементы, которые удовлетворяют предоставленному вами предикату (вероятно, было бы более правильно назвать функцию copy_ignore_if). Однако эта функция не изменяет размер целевого контейнера. Если (как часто бывает) количество скопированных функцией remove_copy_if элементов меньше, чем размер целевого контейнера, вам придется уменьшить целевой контейнер с помощью функции-члена erase.

Для функции remove_copy_if требуется унарный предикат (функтор, который принимает один аргумент и возвращает значение типа boolean), который возвращает значение «истина», когда элемент не должен копироваться. В примере 11.8 предикатом является объект-функция OutOfRange. Конструктор OutOfRange принимает нижнюю и верхнюю границу и перегружает оператор operator(). Функция operator() принимает параметр целого типа и возвращает значение «истина», если переданный аргумент меньше, чем нижняя граница, или больше, чем верхняя граница.

11.5. Вычисление дисперсии, стандартного отклонения и других статистических функций

Проблема

Требуется рассчитать значение одной или нескольких обычных статистических функций, например дисперсии (variance), стандартного отклонения (standard deviation), коэффициента асимметрии (skew) и эксцесса (kurtosis) для последовательности чисел.

Решение

Функцию accumulate из заголовочного файла можно использовать для расчета многих статистических параметров, а не только для суммирования пользовательских объектов-функций. Пример 11.9 показывает, как можно вычислить значения некоторых важных статистические функций при помощи accumulate.

Пример 11.9. Статистические функции

#include

#include

#include

#include

#include

#include

using namespace std;

template

T nthPnwer(T x) {

 T ret = x;

 for (int i=1; i < N; ++i) {

  ret *= x;

 }

 return ret;

}

template

struct SumDiffNthPower {

 SumDiffNthPower(T x) : mean_(x) {};

 T operator()(T sum, T current) {

  return sum + nthPower(current - mean_);

 }

 T mean_;

};

template

T nthMoment(Iter_T first, Iter_T last, T mean) {

 size_t cnt = distance(first, last);

 return accumulate(first, last, T(), SumDiffNthPower(mean)) / cnt;

}

template

T computeVariance(Iter_T first, Iter_T last, T mean) {

 return nthMoment(first, last, mean);

}

template

T computeStdDev(Iter_T first, Iter_T last, T mean) {

 return sqrt(computeVariance(first, last, mean));

}

template

T computeSkew(Iter_T begin, Iter_T end, T mean) {

 T m3 = nthMoment(begin, end, mean);

 T m2 = nthMoment(begin, end, mean);

 return m3 / (m2 * sqrt(m2));

}

template

T computeKurtosisExcess(Iter_T begin, Iter_T end, T mean) {

 T m4 = nthMoment(begin, end, mean);

 T m2 = nthMoment(begin, end, mean);

 return m4 / (m2 * m2) - 3;

}

template

void computeStats(Iter_T first, Iter_T last, T& sum, T& mean,

 T& var, T& std_dev, T& skew, T& kurt) {

 size_t cnt = distance(first, last);

 sum = accumulate(first, last, T());

 mean = sum / cnt;

 var = computeVariance(first, last, mean);

 std_dev = sort(var);