平均和减少数组(向量）C++

Averaging and decreasing the array (vector) C++

本文关键字：向量 C++ 数组      更新时间：2023-10-16

我有一个数组(实际上是std::vector)大小~7k元素。 如果你画这个数据，就会有一个燃料燃烧的图表。但我想将此向量从 7k 元素最小化到 721(每 0.5 度)元素或 ~ 1200(每 0.3 度)。当然，我希望保存图表相同。我该怎么做？ 现在我从大矢量到新的每 9 个元素，并从矢量的正面和背面均匀地切割其他元素以获得 721 大小。

QVector <double> newVMTVector;
for(QVector <double>::iterator itv = oldVmtDataVector.begin(); itv < oldVmtDataVector.end() - 9; itv+=9){
newVMTVector.push_back(*itv);
}
auto useless = newVMTVector.size() - 721;
if(useless%2 == 0){
newVMTVector.erase(newVMTVector.begin(), newVMTVector.begin() + useless/2);
newVMTVector.erase(newVMTVector.end() - useless/2, newVMTVector.end());
}
else{
newVMTVector.erase(newVMTVector.begin(), newVMTVector.begin() + useless/2+1);
newVMTVector.erase(newVMTVector.end() - useless/2, newVMTVector.end());
}
newVMTVector.squeeze();
oldVmtDataVector.clear();
oldVmtDataVector = newVMTVector;

我可以发誓有一种算法可以平均和减少数组。

按照我的理解，你想选择元素[0，k，2k，3k ...]，其中n是10或n是6。

这里有一个简单的看法：

template <typename It>
It strided_inplace_reduce(It it, It const last, size_t stride) {
It out = it;
if (stride < 1) return last;
while (it < last)
{
*out++ = *it;
std::advance(it, stride);
}
return out;
}

对非随机访问迭代器进行一点概括：

住在科里鲁

#include <iterator>
namespace detail {
// version for random access iterators
template <typename It>
It strided_inplace_reduce(It it, It const last, size_t stride, std::random_access_iterator_tag) {
It out = it;
if (stride < 1) return last;
while (it < last)
{
*out++ = *it;
std::advance(it, stride);
}
return out;
}
// other iterator categories
template <typename It>
It strided_inplace_reduce(It it, It const last, size_t stride, ...) {
It out = it;
if (stride < 1) return last;
while (it != last) {
*out++ = *it;
for (size_t n = stride; n && it != last; --n)
{
it = std::next(it);
}
}
return out;
}
}
template <typename Range>
auto strided_inplace_reduce(Range& range, size_t stride) {
using std::begin;
using std::end;
using It = decltype(begin(range));
It it = begin(range), last = end(range);
return detail::strided_inplace_reduce(it, last, stride, typename std::iterator_traits<It>::iterator_category{});
}
#include <vector>
#include <list>
#include <iostream>
int main() {
{
std::vector<int> v { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };
v.erase(strided_inplace_reduce(v, 2), v.end());
std::copy(v.begin(), v.end(), std::ostream_iterator<int>(std::cout << "nv: ", " "));
}
{
std::list<int> l { 1,2,3,4,5,6,7,8,9 };
l.erase(strided_inplace_reduce(l, 4), l.end());
std::copy(l.begin(), l.end(), std::ostream_iterator<int>(std::cout << "nl: ", " "));
}
}

指纹

v: 1 3 5 7 9 
l: 1 5 9

你需要的是一个插值。有许多库提供多种类型的插值。这个非常轻巧，易于设置和运行：

http://kluge.in-chemnitz.de/opensource/spline/

您需要做的就是创建包含 X 值的第二个向量，传递两个向量以生成样条曲线，并每隔 0.5 度或其他角度生成插值结果：

std::vector<double> Y; // Y is your current vector of fuel combustion values with ~7k elements
std::vector<double> X;
X.reserve(Y.size());
double step_x = 360 / (double)Y.size();
for (int i = 0; i < X.size(); ++i)
X[i] = i*step_x;
tk::spline s;
s.set_points(X, Y);
double interpolation_step = 0.5;
std::vector<double> interpolated_results;
interpolated_results.reserve(std::ceil(360/interpolation_step) + 1);
for (double i = 0.0, int j = 0; i <= 360; i += interpolation_step, ++j) // <= in order to obtain range <0;360>
interpolated_results[j] = s(i);
if (fmod(360, interpolation_step) != 0.0) // for steps that don't divide 360 evenly, e.g. 0.7 deg, we need to close the range
interpolated_results.back() = s(360);
// now interpolated_results contain values every 0.5 degrees

这应该会让你知道如何使用这种库。如果您需要其他插值类型，只需找到适合您需求的插值类型即可。用法应该类似。

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