Стенли Липпман: Язык программирования C++. Пятое издание

Алгоритмы min_element()и max_element()возвращают итераторы на наименьший и наибольший элементы в исходной последовательности соответственно. Алгоритм minmax_elementвозвращает пару, член firstкоторой содержит наименьший элемент, а член second— наибольший.

Этот алгоритм сравнивает две последовательности в поисках первой неравной пары элементов. Используется либо оператор <типа элемента, либо заданная функция сравнения. Обе последовательности обозначаются итераторами ввода.

lexicographical_compare(beg1, end1, beg2, end2)

lexicographical_compare(beg1, end1, beg2, end2, comp)

Алгоритм возвращает значение true, если первая последовательность лексикографически меньше второй. В противном случае возвращается значение false. Если одна последовательность короче второй и все ее элементы совпадают с соответствующими элементами более длинной последовательности, то более короткая последовательность лексикографически меньше. Если размер последовательностей совпадает и совпадают соответствующие элементы, то ни одна из них лексикографически не меньше другой.

Числовые алгоритмы определены в заголовке numeric. Этим алгоритмам требуются итераторы ввода ; если алгоритм осуществляет запись в вывод, он использует итератор вывода для получателя.

accumulate(beg, end, init)

accumulate(beg, end, init, binaryOp)

Возвращает сумму всех значений в исходном диапазоне. Суммирование начинается с исходного значения, заданного параметром init. Тип возвращаемого значения задает тип параметра init. Первая версия использует оператор +типа элемента, а вторая — указанный бинарный оператор.

inner_product(beg1, end1, beg2, init)

inner_product(beg1, end1, beg2, init, binOp1, binOp2)

Возвращает сумму элементов, полученных как произведение двух последовательностей. Обе последовательности обрабатываются совместно и элементы из каждой последовательности умножаются. Результат умножения суммируется. Исходное значение суммы определяет init. Тип initопределяет тип возвращаемого значения.

Первая версия использует операторы умножения ( *) и сложения ( +) элементов. Вторая версия применяет заданные бинарные операторы, используя первый оператор вместо суммы и второй вместо умножения.

partial_sum(beg, end, dest)

partial_sum(beg, end, dest, binaryOp)

Пишет в destновую последовательность, каждое значение элемента которой представляет собой сумму всех предыдущих элементов до (и включая) своей позиции в пределах исходного диапазона. Первая версия использует оператор +типа элемента, а вторая — заданный бинарный оператор. Возвращает итератор dest, увеличенный так, чтобы указывать на следующий элемент после последнего записанного.

adjacent_difference(beg, end, dest)

adjacent_difference(beg, end, dest, binaryOp)

Пишет в destновую последовательность, каждое значение элемента которой, кроме первого, представляет собой разницу между текущими и предыдущим элементами. Первая версия использует оператор -тип элемента, а вторая применяет заданный бинарный оператор.

iota(beg, end, val)

Присваивает valпервому элементу и осуществляет приращение val. Присваивает приращенное значение следующему элементу и снова осуществляет приращение val, а затем присваивает приращенное значение следующему элементу последовательности. Продолжает приращение valи присваивает новое значение последующему элементу в исходной последовательности.

Библиотека определяет набор классов процессоров случайных чисел и адаптеров, использующих различные математические подходы для генерации псевдослучайных чисел. Библиотека определяет также набор шаблонов распределений, обеспечивающих распределение чисел согласно различным вероятностям. Имена классов процессоров и распределений соответствуют их математическим свойствам.

Подробности генерации чисел этими классами не рассматриваются в данном издании. Здесь перечислены типы процессоров и распределений, но чтобы лучше узнать, как их использовать, следует обратиться к другим ресурсам.

За исключением распределения bernoulli_distribution, всегда генерирующего логические значения, типы распределений являются шаблонами. Каждый из этих шаблонов получает один параметр типа, задающий тип генерируемого распределением результата.