Если изменение порядка не было предусмотрено (признайтесь, ведь не было!), проблему можно решить следующим образом:
deque<double>::iterator insertLocaton = d.begin; // Сохранить итератор
// для начальной
// позиции d
for (size_t = 0; i < numDoubles; ++i) { // Вставить значение data[i]+41
d.insert(insertLocation++, data[i]+41); // в позиции insertLocation
} // и увеличить insertLocation.
// Программа также содержит ошибку!
На первый взгляд кажется, что этот фрагмент решает сразу две проблемы — программа не только наращивает итератор, задающий позицию вставки, но и избавляется от необходимости заново вычислять
begin
при каждой итерации; тем самым решается второстепенная проблема повторяющихся вычислений, о которой говорилось выше. К сожалению, вместо этих двух проблем возникает третья — программа вообще перестает работать. При каждом вызове
deque::insert
все итераторы
deque
, включая
insertLocation
, становятся недействительными, поэтому второй и все последующие вызовы
insert
приводят к непредсказуемым последствиям.
После обнаружения этой проблемы (возможно, при помощи отладочного режима STL — см. совет 50) приходит в голову следующее решение:
deque<double>::iterator insertLocation =
d.begin; // См. ранее
for (size_t i = 0; i < numDoubles; ++i) { // Программа обновляет
insertLocation = // итератор insertLocation
d.insert(insertLocaton, data[i]+41); // при каждом вызове insert
++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+numDoubles, // 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
bnd2nd(plus<int>, 41)
, но после этого все хлопоты с итераторами сводятся к простому заданию начала и конца исходного интервала и вызову
inserter
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 следующему 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 четко определенную задачу, и вполне логично ожидать, что профессиональный программист C++ 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
replace_if
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 получить 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 C и C++. 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
strlen
и т. д., то было бы нелогично программировать циклы, дублирующие функциональность готовых алгоритмов STL.