Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание, стр. 271

Теперь можно написать следующий код:

Он выглядит получше. Мы не ввели слишком много переменных и написали только один цикл (в функции

). Если мы хотим найти наибольший элемент, то можем посмотреть на значения и . Рассмотрим пример.

Обратите внимание на то, что функция

использует тот факт, что вектор хранит данные в массиве, поэтому мы можем выразить наш алгоритм поиска максимального элемента в терминах указателей, ссылающихся на элементы массива.

ПОПРОБУЙТЕ

В этой маленькой программе мы оставили две потенциально опасные ошибки. Одна из них может вызвать катастрофу, а другая приводит к неправильным ответам, если функция

будет использоваться в других программах. Универсальный прием, который описывается ниже, выявит обе эти ошибки и покажет, как их устранить. Пока просто найдите их и предложите свои способы их исправления.

Функция

решает одну конкретную задачу, поэтому она ограничена следующими условиями.

• Она работает только с массивами. Мы считаем, что элементы объекта класса

хранятся в массиве, но наряду с этим существует множество способов хранения данных, таких как списки и ассоциативные массивы (см. разделы 20.4 и 21.6.1).

• Ее можно применять только к объектам класса

и массивам типа , но не к векторам и массивам с другими типами элементов, например и .

• Она находит элемент с максимальным значением, но с этими данными можно выполнить множество других простых вычислений.

Попробуем обеспечить более высокую общность вычислений над нашими наборами данных.

Обратите внимание на то, что, решив выразить алгоритм поиска наибольшего элемента в терминах указателей, мы “случайно” уже обобщили решение задачи: при желании мы можем найти наибольший элемент массива или вектора, но, помимо этого, можем найти максимальный элемент части массива или вектора. Рассмотрим пример.

Здесь указатель

ссылается на максимальный элемент первой половины вектора, а указатель — на максимальный элемент второй половины. Графически это можно изобразить следующим образом:

В качестве аргументов функции

мы использовали указатели. Этот механизм управления памятью относится к слишком низкому уровню и уязвим для ошибок. Мы подозреваем, что большинство программистов для поиска максимального элемента в векторе написали бы нечто вроде следующего:

Однако это не обеспечивает достаточно гибкости, которую мы “случайно” уже придали функции

, — мы не можем использовать функцию для поиска наибольшего элемента в части вектора. На самом деле, “связавшись с указателями”, мы достигли практической выгоды, получив функцию, которая может работать как с векторами, так и с массивами. Помните: обобщение может привести к функциям, которые позволяют решать больше задач. 

20.2. Принципы библиотеки STL

Стандартная библиотека языка С++, обеспечивающая основу для работы с данными, представленными в виде последовательности элементов, называется STL. Обычно эту аббревиатуру расшифровывают как “стандартная библиотека шаблонов” (“standard template library”). Библиотека STL является частью стандарта ISO C++. Она содержит контейнеры (такие как классы

, и ) и обобщенные алгоритмы (такие как , и ). Следовательно, мы имеем право говорить, что такие инструменты, как класс , являются как частью библиотеки STL, так и стандартной библиотеки. Другие средства стандартной библиотеки, такие как потоки (см. главу 10) и функции для работы строками в стиле языка С (раздел B.10.3), не являются частью библиотеки STL. Чтобы лучше оценить и понять библиотеку STL, сначала рассмотрим проблемы, которые мы должны устранить, работая с данными, а также обсудить идеи их решения.

 

 Существуют два основных вычислительных аспекта: вычисления и данные. Иногда мы сосредоточиваем внимание на вычислениях и говорим об инструкциях , циклах, функциях, обработке ошибок и пр. В других случаях мы фокусируемся на данных и говорим о массивах, векторах, строках, файлах и пр. Однако, для того чтобы выполнить полезную работу, мы должны учитывать оба аспекта. Большой объем данных невозможно понять без анализа, визуализации и поиска “чего-нибудь интересного”. И наоборот, мы можем выполнять вычисления так, как хотим, но такой подход оказывается слишком скучным и “стерильным”, пока мы не получим некие данные, которые свяжут наши вычисления с реальностью. Более того, вычислительная часть программы должна элегантно взаимодействовать с “информационной частью.