После обнаружения этой проблемы (возможно, при помощи отладочного режима STL - см. совет 50) приходит в голову следующее решение:

deque<double>::iterator insertLocation = d.beginO: См. ранее

for (size t i=0:i<numDoubles;++i){ Программа обновляет

insertLocation = итератор insertLocation

d.insert(insertLocation,data[i]+41): при каждом вызове insert H-insertLocation; и увеличивает его.

Программа делает именно то, что требовалось, но подумайте, как много времени понадобилось, чтобы прийти к верному решению! А теперь сравните со следующим вызовом transform:

transform(data,data+nuniDoubles, Копирование всех элементов

inserter(d,d.begin()), из data в начало d

bind2nd(plus<int>().41)): с прибавлением 41

Возможно, вам потребуется пара минут на анализ конструкции bind2nd(plus <int>() ,41), но после этого все хлопоты с итераторами сводятся к простому заданию начала и конца исходного интервала и вызову 1 nserter при определении начала приемного интервала (см. совет 30). На практике итераторы исходного и приемного интервала обычно вычисляются относительно просто - во всяком случае, это значительно проще, чем диагностика случайного появления недействительных итераторов в теле цикла.

Данный пример убедительно показывает, что программирование циклов часто бывает связано с трудностями. Программисту приходится постоянно следить за тем, чтобы итераторы в процессе цикла не стали недействительными или с ними не были выполнены недопустимые операции. Другой пример скрытого перехода итераторов в недействительное состояние приведен при описании циклических вызовов erase в совете 9.

Применение недействительных итераторов приводит к непредсказуемым последствиям, которые редко проявляются на стадии разработки и тестирования. Так зачем идти на риск, если без этого можно обойтись? Поручите работу алгоритмам, пусть они беспокоятся о технических подробностях операций с итераторами.

Итак, я объяснил, почему алгоритмы обычно работают эффективнее ручных циклов и почему при работе с циклами возникают многочисленные трудности, отсутствующие при использовании алгоритмов. Если мне повезло, вы поверили в силу алгоритмов, но везение - вещь ненадежная, а я хочу окончательно разобраться в этом вопросе перед тем, как следовать дальше. Мы переходим к сле-.гющему фактору: наглядности кода. В долгосрочной перспективе принцип наглядности очень важен, поскольку наглядную программу проще понять, она проще усовершенствуется, сопровождается и адаптируется в соответствии с новыми требованиями. Циклические конструкции выглядят привычнее, но алгоритмы обладают значительными преимуществами.

Одним из ключевых преимуществ является семантическая сила стандартных имен. В STL существует 70 имен алгоритмов, с учетом перегрузки (overloading) получается более 100 различных шаблонов функций. Каждый алгоритм выполняет

После завершения цикла

i указывает на искомый элемент

или совпадает с v.endO

То же самое можно сделать и при помощи f ind i f, но для этого придется воспользоваться нестандартным адаптером объекта функции - например, compose2 из реализации SGI (см. совет 50):

четко определенную задачу, и вполне логично ожидать, что профессиональный программист С++ знает эти задачи (или легко найдет нужную информацию). Таким образом, при виде вызова transform программист понимает, что некоторая функция применяется ко всем объектам в интервале, а результат куда-то записывается. При виде вызова repl acei f он знает, что программа модифицирует все объекты интервала, удовлетворяющие некоторому предикату. Вызов partition наводит на мысль о том, что объекты интервала перемещаются с группировкой всех объектов, удовлетворяющих предикату (см. совет 31). Имена алгоритмов STL несут большую семантическую нагрузку и более четко выражают смысл происходящего, чем любые циклы.

При виде цикла for, while и do программист знает только одно - программа многократно выполняет некоторые действия. Чтобы ползить хотя бы примерное представление о происходящем, необходимо изучить тело цикла. С алгоритмами дело обстоит иначе, сам вызов алгоритма характеризует суть происходящего. Конечно, для полноценного понимания необходимо проанализировать аргументы, передаваемые алгоритму, но обычно это требует меньшей работы, чем анализ обобщенной циклической конструкции.

Проще говоря, имена алгоритмов информативны, а ключевые слова for, while или do - нет. Впрочем, это относится практически ко всем компонентам стандартных библиотек С и С++. Никто не запрещает вам написать собственную реализацию strlen, memset или bsearch, но вы этого не делаете. Почему? Во-первых, кто-то уже сделал это за вас, и нет смысла повторять уже выполненную работу; во-вторых, имена этих функций стандартны, и все знают, что они делают; в-третьих, можно предположить, что автор библиотеки знает приемы оптимизации, недоступные для вас, и отказываться от возможного повышения эффективности было бы неразумно. А раз вы не пишете собственные версии stri en и т. д., то было бы нелогично программировать циклы, дублирующие функциональность готовых алгоритмов STL.

На этом я бы хотел завершить данный совет, поскольку финал выглядит довольно убедительно. К сожалению, тема не поддается столь однозначной трактовке.

Действительно, имена алгоритмов информативнее простых циклов, но четкая формулировка действий, выполняемых при каждой итерации, иногда бывает нагляднее вызова алгоритма. Допустим, нам потребовалось найти первый элемент вектора, значение которого лежит в заданном диапазоне <х,у>. В цикле это делается так:

vector<int> v; int х,у:

vector<int>::iterator i=v.begin(): Перебирать элементы, начиная for(:i!=v.end():++i){ с v.beginO, до нахождения нужного

if(*i>x&&*i<y)) break; элемента или достижения v.endO

vector<int> iterator i = find if(v.begin(), v.endO, Найти первое значение val.

compose2(logical and<bool>(), для которого одновременно bind2nd(greater<int>(),x), истинны условия bind2nd(less<int>(),y))): val>x и val<y

Но даже если бы нестандартные компоненты не использовались, многие программисты полагают, что вызов алгоритма значительно уступает циклу по наглядности, и я склонен с ними согласиться (см. совет 47).

Вызов f i nd i f можно было бы упростить за счет выделения логики проверки в отдельный класс функтора.

tempi ate<typenanie Т> class BetweenValues:

public unary function<T,bool>{ См. совет 40

public:

BetweenValues(const T& lowValue, const T& highValue) : 1 owVaH 1 owVal ue). hi ghVal (hi ghVal ue) 0

bool operatorO (const T& val) const {

return va1>1owVal&&va1<highVa1;

private: T lowVal; T highVal:

vector<int> iterator i = find if(v.begin().v.endO,

BetweenValues<i nt>(x,y));

Однако у такого решения имеются свои недостатки. Во-первых, создание шаблона BetweenVal ues требует значительно большей работы, чем простое написание тела цикла. Достаточно посчитать строки в программе: тело цикла - одна строка, BetweenValues - четырнадцать строк. Соотношение явно не в пользу алгоритма. Во-вторых, описание критерия поиска физически отделяется от вызова. Чтобы понять смысл вызова find if, необходимо найти определение BetweenValues, но оно должно располагаться вне функции, содержащей вызов f 1 nd i f. Попытка объявить BetweenValues внутри функции, содержащей вызов find if:

{ Начало функции

tempiate<typename Т>

class BetweenValues:public unary function<T,bool> { }

vector<int>::iterator i = find if(v.begin(), v.endO,

BetweenVa1ues<i nt>(x,у));

}; Конец функции

не компилируется, поскольку шаблоны не могут объявляться внутри функций. Если попробовать обойти это ограничение посредством реализации BetweenVal ues в виде класса: