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<int>(cout, '
'), OutOfRange(10, 25));
}
Программа примера 11.8 выдает следующий результат.
12
18
24
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
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.
Функцию accumulate из заголовочного файла <numeric> 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.
#include <numeric>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <vector>
#include <iostream>
using namespace std;
template<int N, class T>
T nthPnwer(T x) {
T ret = x;
for (int i=1; i < N; ++i) {
ret *= x;
}
return ret;
}
template<class T, int N>
struct SumDiffNthPower {
SumDiffNthPower(T x) : mean_(x) {};
T operator()(T sum, T current) {
return sum + nthPower<N>(current - mean_);
}
T mean_;
};
template<class T, int N, class Iter_T>
T nthMoment(Iter_T first, Iter_T last, T mean) {
size_t cnt = distance(first, last);
return accumulate(first, last, T(), SumDiffNthPower<T, N>(mean)) / cnt;
}
template<class T, class Iter_T>
T computeVariance(Iter_T first, Iter_T last, T mean) {
return nthMoment<T, 2>(first, last, mean);
}
template<class T, class Iter_T>
T computeStdDev(Iter_T first, Iter_T last, T mean) {
return sqrt(computeVariance(first, last, mean));
}
template<class T, class Iter_T>
T computeSkew(Iter_T begin, Iter_T end, T mean) {
T m3 = nthMoment<T, 3>(begin, end, mean);
T m2 = nthMoment<T, 2>(begin, end, mean);
return m3 / (m2 * sqrt(m2));
}
template<class T, class Iter_T>
T computeKurtosisExcess(Iter_T begin, Iter_T end, T mean) {
T m4 = nthMoment<T, 4>(begin, end, mean);
T m2 = nthMoment<T, 2>(begin, end, mean);
return m4 / (m2 * m2) - 3;
}
template<class T, class Iter_T>
void computeStats(Iter_T first, Iter_T last, T& sum, T& mean,
