找出std::vector中所有元素的和的好方法是什么?
假设我有一个向量std::vector<int> vector，其中有几个元素。现在我要求所有元素的和。同样的东西有什么不同的表达方式?
当前回答
使用inclinclve_scan (c++ 17及以上):
这样做的好处是可以得到一个向量中前“N”个元素的和。下面是代码。在评论中解释。
要使用inclinclve_scan，需要包含“numeric”标头。
//INPUT VECTOR
std::vector<int> data{ 3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6 };
//OUTPUT VECTOR WITH SUMS
//FIRST ELEMENT - 3
//SECOND ELEMENT - 3 + 1
//THIRD ELEMENT - 3 + 1 + 4
//FOURTH ELEMENT - 3 + 1 + 4 + 1
// ..
// ..
//LAST ELEMENT - 3 + 1 + 4 + 1 + 5 + 9 + 2 + 6
std::vector<int> sums(data.size());
//SUM ALL NUMBERS IN A GIVEN VECTOR.
inclusive_scan(data.begin(), data.end(),
sums.begin());
//SUM OF FIRST 5 ELEMENTS.
std::cout << "Sum of first 5 elements :: " << sums[4] << std::endl;
//SUM OF ALL ELEMENTS
std::cout << "Sum of all elements :: " << sums[data.size() - 1] << std::endl;
还有一种重载，可以指定执行策略。顺序执行或并行执行。需要包括“执行”头。
//SUM ALL NUMBERS IN A GIVEN VECTOR.
inclusive_scan(std::execution::par,data.begin(), data.end(),
sums.begin());
使用reduce:
我在答案中没有注意到的另一个选项是使用c++17中引入的std::reduce。
但是你可能会注意到很多编译器不支持它(GCC 10以上可能就不错了)。但最终支持会来的。
使用std::reduce，优势在于使用执行策略。指定执行策略可选。当指定执行策略为std::execution::par时，算法可能会使用硬件并行处理能力。当使用大尺寸向量时，增益可能会更明显。
例子:
//SAMPLE
std::vector<int> vec = {2,4,6,8,10,12,14,16,18};
//WITHOUT EXECUTION POLICY
int sum = std::reduce(vec.begin(),vec.end());
//TAKING THE ADVANTAGE OF EXECUTION POLICIES
int sum2 = std::reduce(std::execution::par,vec.begin(),vec.end());
std::cout << "Without execution policy " << sum << std::endl;
std::cout << "With execution policy " << sum2 << std::endl;
std::reduce需要<numeric>报头。 和'<execution>'用于执行策略。
其他回答
似乎没有人能解决向量中可以有NaN值的元素求和的情况，例如numerical_limits<double>::quite_NaN()
我通常会遍历元素并直接检查。
vector<double> x;
//...
size_t n = x.size();
double sum = 0;
for (size_t i = 0; i < n; i++){
sum += (x[i] == x[i] ? x[i] : 0);
}
它一点都不花哨，也就是说，没有迭代器或任何其他技巧，但我是这样做的。有时，如果在循环中有其他事情要做，我想让代码更具可读性，我就写
double val = x[i];
sum += (val == val ? val : 0);
//...
在循环中，如果需要重用val。
也可以像这样使用std::valarray<T>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<valarray>
int main()
{
std::vector<int> seq{ 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 };
std::valarray<int> seq_add{ seq.data(), seq.size() };
std::cout << "sum = " << seq_add.sum() << "\n";
return 0;
}
有些人可能不觉得这种方法有效，因为valarray的大小需要和vector的大小一样大，并且初始化valarray也需要时间。
在这种情况下，不要使用它，把它作为另一种对序列求和的方式。
使用inclinclve_scan (c++ 17及以上):
这样做的好处是可以得到一个向量中前“N”个元素的和。下面是代码。在评论中解释。
要使用inclinclve_scan，需要包含“numeric”标头。
//INPUT VECTOR
std::vector<int> data{ 3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6 };
//OUTPUT VECTOR WITH SUMS
//FIRST ELEMENT - 3
//SECOND ELEMENT - 3 + 1
//THIRD ELEMENT - 3 + 1 + 4
//FOURTH ELEMENT - 3 + 1 + 4 + 1
// ..
// ..
//LAST ELEMENT - 3 + 1 + 4 + 1 + 5 + 9 + 2 + 6
std::vector<int> sums(data.size());
//SUM ALL NUMBERS IN A GIVEN VECTOR.
inclusive_scan(data.begin(), data.end(),
sums.begin());
//SUM OF FIRST 5 ELEMENTS.
std::cout << "Sum of first 5 elements :: " << sums[4] << std::endl;
//SUM OF ALL ELEMENTS
std::cout << "Sum of all elements :: " << sums[data.size() - 1] << std::endl;
还有一种重载，可以指定执行策略。顺序执行或并行执行。需要包括“执行”头。
//SUM ALL NUMBERS IN A GIVEN VECTOR.
inclusive_scan(std::execution::par,data.begin(), data.end(),
sums.begin());
使用reduce:
我在答案中没有注意到的另一个选项是使用c++17中引入的std::reduce。
但是你可能会注意到很多编译器不支持它(GCC 10以上可能就不错了)。但最终支持会来的。
使用std::reduce，优势在于使用执行策略。指定执行策略可选。当指定执行策略为std::execution::par时，算法可能会使用硬件并行处理能力。当使用大尺寸向量时，增益可能会更明显。
例子:
//SAMPLE
std::vector<int> vec = {2,4,6,8,10,12,14,16,18};
//WITHOUT EXECUTION POLICY
int sum = std::reduce(vec.begin(),vec.end());
//TAKING THE ADVANTAGE OF EXECUTION POLICIES
int sum2 = std::reduce(std::execution::par,vec.begin(),vec.end());
std::cout << "Without execution policy " << sum << std::endl;
std::cout << "With execution policy " << sum2 << std::endl;
std::reduce需要<numeric>报头。 和'<execution>'用于执行策略。
最简单的方法是使用std:accumulate of a vector<int> a:
#include <numeric>
cout << accumulate(A.begin(), A.end(), 0);
这很简单。c++ 11提供了一种简单的方法来对一个向量的元素求和。
sum = 0;
vector<int> vec = {1,2,3,4,5,....}
for(auto i:vec)
sum+=i;
cout<<" The sum is :: "<<sum<<endl;
