C++17 STL Стандартная библиотека шаблонов

3. Еще один конструктор объектов функций с именем clampval возвращает объект функции, который захватывает значения max и min и вызывает функцию std::clamp, чтобы поместить получаемые значения в заданный диапазон:

static auto clampval (int min, int max)

{

  return [=] (int val) -> int {

    return clamp(val, min, max);

  };

}

4. Данные, которые мы будем нормализовывать, представляют собой вектор, содержащий разнообразные значения. Они могут быть, например, данными о температуре, высоте ландшафта или стоимости акций, изменяющимися с течением времени:

int main()

{

  vector v {0, 1000, 5, 250, 300, 800, 900, 321};

5. Чтобы нормализовать эти данные, нужно иметь наивысшее и наименьшее значения. Здесь поможет функция std::minmax_element. Она возвращает пару итераторов, указывающих именно на эти два значения:

  const auto [min_it, max_it] (

    minmax_element(begin(v), end(v)));

6. Скопируем все значения из первого вектора во второй. Создадим экземпляр второго вектора и подготовим его к тому, чтобы он принял столько новых элементов, сколько содержится в первом векторе:

  vector v_norm;

  v_norm.reserve(v.size());

7. С помощью функции std::transform скопируем значения из первого вектора во второй. При копировании элементов преобразуем их благодаря вспомогательной функции нормализации. Минимальное и максимальное значения старого вектора равны 0 и 1000. Минимальное и максимальное значения после нормализации равны 0 и 255:

  transform(begin(v), end(v), back_inserter(v_norm),

            norm(*min_it, *max_it, 255));

8. Прежде чем реализовать вторую стратегию по нормализации, выведем полученный результат:

  copy(begin(v_norm), end(v_norm),

       ostream_iterator{cout, ", "});

  cout << '\n';

9. Снова используем тот же нормализованный вектор, чтобы продемонстрировать работу другой вспомогательной функции clampval, которая сжимает старый диапазон к диапазону, в котором минимальное значение равно 0, а максимальное — 255:

  transform(begin(v), end(v), begin(v_norm),

            clampval(0, 255));

10. После вывода этих значений на экран пример будет закончен:

  copy(begin(v_norm), end(v_norm),

       ostream_iterator{cout, ", "});

  cout << '\n';

}

11. Скомпилируем и запустим программу. Поскольку значения элементов диапазона теперь попадают в диапазон от 0 до 255, можно использовать их, например, как показатели яркости для цветовых кодов RGB:

$ ./reducing_range_in_vector

0, 255, 1, 63, 76, 204, 229, 81,

0, 255, 5, 250, 255, 255, 255, 255,

12. На основе полученных данных можно построить следующие графики (рис. 5.2). Как видите, подход, когда мы делим значения на разность между максимальным и минимальным значениями, является линейным преобразованием оригинальных данных. Сжатый график теряет некоторый объем информации. Обе вариации могут оказаться полезными в разных ситуациях.

Как это работает

Помимо std::transform мы использовали два алгоритма.

std::minmax_element принимает начальный и конечный итераторы входного диапазона. Он проходит в цикле по диапазону данных и записывает в процессе максимальное и минимальное значения. Эти значения возвращаются в виде пары, которую мы затем применяем для функции масштабирования.

Функция std::clamp, напротив, не работает с диапазоном данных. Она принимает три значения: входное, минимальное и максимальное. Результатом работы этой функции явится входное значение, обрезанное так, что будет находиться между указанными минимумом и максимумом. Кроме того, можно воспользоваться конструкцией max(min_val, min(max_val, x)) вместо std::clamp(x, min_val, max_val). 

Находим шаблоны в строках с помощью функции std::search и выбираем оптимальную реализацию

Поиск строки — несколько иная задача, нежели поиск одного объекта в указанном диапазоне данных. С одной стороны, строка, конечно же, представляет собой итерабельный диапазон данных (состоящий из символов). С другой — поиск строки в строке означает поиск одного диапазона данных в другом. Для этого нам понадобится выполнить несколько сравнений для потенциальной позиции, содержащей совпадение, так что нужен какой-то другой алгоритм.