C++ Primer, Fifth Edition
Copies elements for which unaryPred succeeds to dest1 and copies those for which
unaryPred fails to dest2. Returns a pair (§ 11.2.3, p. 426) of iterators. The
first member denotes the end of the elements copied to dest1, and the second
denotes the end of the elements copied to dest2. The input sequence may not
overlap either of the destination sequences.
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partition_point(beg, end, unaryPred)
The input sequence must be partitioned by unaryPred. Returns an iterator one past
the subrange for which unaryPred succeeds. If the returned iterator is not end, then
unaryPred must be false for the returned iterator and for all elements that follow
that point.
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stable_partition(beg, end, unaryPred)
partition(beg, end, unaryPred)
Uses unaryPred to partition the input sequence. Elements for which unaryPred
succeeds are put at the beginning of the sequence; those for which the predicate is
false are at the end. Returns an iterator just past the last element for which
unaryPred succeeds, or beg if there are no such elements.
Sorting Algorithms
These algorithms require 
random-access iterators
. Each of the sorting algorithms
provides two overloaded versions. One version uses the element’s operator < to
compare elements; the other takes an extra parameter that specifies an ordering
relation (§ 11.2.2, p. 425). partial_sort_copy returns an iterator into the
destination; the other sorting algorithms return void.
The partial_sort and nth_element algorithms do only part of the job of
sorting the sequence. They are often used to solve problems that might otherwise be
handled by sorting the entire sequence. Because these algorithms do less work, they
typically are faster than sorting the entire input range.
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sort(beg, end)
stable_sort(beg, end)
sort(beg, end, comp)
stable_sort(beg, end, comp)
Sorts the entire range.
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is_sorted(beg, end)
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is_sorted(beg, end, comp)
is_sorted_until(beg, end)
is_sorted_until(beg, end, comp)
is_sorted returns a bool indicating whether the entire input sequence is sorted.
is_sorted_until finds the longest initial sorted subsequence in the input and
returns an iterator just after the last element of that subsequence.
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partial_sort(beg, mid, end)
partial_sort(beg, mid, end, comp)
Sorts a number of elements equal to mid – beg. That is, if mid – beg is equal to 42,
then this function puts the lowest-valued elements in sorted order in the first 42
positions in the sequence. After partial_sort completes, the elements in the range
from beg up to but not including mid are sorted. No element in the sorted range is
larger than any element in the range after mid. The order among the unsorted
elements is unspecified.
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partial_sort_copy(beg, end, destBeg, destEnd)
partial_sort_copy(beg, end, destBeg, destEnd, comp)
Sorts elements from the input range and puts as much of the sorted sequence as fits
into the sequence denoted by the iterators destBeg and destEnd. If the destination
range is the same size or has more elements than the input range, then the entire
input range is sorted and stored starting at destBeg. If the destination size is
smaller, then only as many sorted elements as will fit are copied.
Returns an iterator into the destination that refers just past the last element that
was sorted. The returned iterator will be destEnd if that destination sequence is
smaller than or equal in size to the input range.
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nth_element(beg, nth, end)
nth_element(beg, nth, end, comp)
The argument nth must be an iterator positioned on an element in the input
sequence. After nth_element, the element denoted by that iterator has the value
that would be there if the entire sequence were sorted. The elements in the sequence
are partitioned around nth: Those before nth are all smaller than or equal to the
value denoted by nth, and the ones after it are greater than or equal to it.
A.2.6. General Reordering Operations
Several algorithms reorder the elements of the input sequence. The first two, remove
and unique, reorder the sequence so that the elements in the first part of the
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sequence meet some criteria. They return an iterator marking the end of this
subsequence. Others, such as reverse, rotate, and random_shuffle, rearrange
the entire sequence.
The base versions of these algorithms operate “in place”; they rearrange the
elements in the input sequence itself. Three of the reordering algorithms offer
“copying” versions. These _copy versions perform the same reordering but write the
reordered elements to a specified destination sequence rather than changing the input
sequence. These algorithms require 
output iterator
for the destination.
Reordering Algorithms Using Forward Iterators
These algorithms reorder the input sequence. They require that the iterators be at
least 
forward iterators
.
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remove(beg, end, val)
remove_if(beg, end, unaryPred)
remove_copy(beg, end, dest, val)
remove_copy_if(beg, end, dest, unaryPred)
“Removes” elements from the sequence by overwriting them with elements that are to
be kept. The removed elements are those that are == val or for which unaryPred
succeeds. Returns an iterator just past the last element that was not removed.
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unique(beg, end)
unique(beg, end, binaryPred)
unique_copy(beg, end, dest)
unique_copy_if(beg, end, dest, binaryPred)
Reorders the sequence so that adjacent duplicate elements are “removed” by
overwriting them. Returns an iterator just past the last unique element. The first
version uses == to determine whether two elements are the same; the second version
uses the predicate to test adjacent elements.
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rotate(beg, mid, end)
rotate_copy(beg, mid, end, dest)
Rotates the elements around the element denoted by mid. The element at mid
becomes the first element; elements from mid + 1 up to but not including end come
next, followed by the range from beg up to but not including mid. Returns an iterator
denoting the element that was originally at beg.
Reordering Algorithms Using Bidirectional Iterators
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Because these algorithms process the input sequence backward, they require
bidirectional iterators
.
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reverse(beg, end)
reverse_copy(beg, end, dest)
Reverses the elements in the sequence. reverse returns void; reverse_copy
returns an iterator just past the element copied to the destination.
Reordering Algorithms Using Random-Access Iterators
Because these algorithms rearrange the elements in a random order, they require
random-access iterators
.
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random_shuffle(beg, end)
random_shuffle(beg, end, rand)
shuffle(beg, end, Uniform_rand)
Shuffles the elements in the input sequence. The second version takes a callable that
must take a positive integer value and produce a uniformly distributed random integer
in the exclusive range from 0 to the given value. The third argument to shuffle
must meet the requirements of a uniform random number generator (§ 17.4, p. 745).
All three versions return void.
A.2.7. Permutation Algorithms
The permutation algorithms generate lexicographical permutations of a sequence.
These algorithms reorder a permutation to produce the (lexicographically) next or
previous permutation of the given sequence. They return a bool that indicates
whether there was a next or previous permutation.
To understand what is meant by next or previous permutaion, consider the following
sequence of three characters: abc. There are six possible permutations on this
sequence: abc, acb, bac, bca, cab, and cba. These permutations are listed in
lexicographical order based on the less-than operator. That is, abc is the first
permutation because its first element is less than or equal to the first element in every
other permutation, and its second element is smaller than any permutation sharing the
same first element. Similarly, acb is the next permutation because it begins with a,
which is smaller than the first element in any remaining permutation. Permutations
that begin with b come before those that begin with c.
For any given permutation, we can say which permutation comes before it and
which after it, assuming a particular ordering between individual elements. Given the
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permutation bca, we can say that its previous permutation is bac and that its next
permutation is cab. There is no previous permutation of the sequence abc, nor is
there a next permutation of cba.
These algorithms assume that the elements in the sequence are unique. That is, the
algorithms assume that no two elements in the sequence have the same value.
To produce the permutation, the sequence must be processed both forward and
backward, thus requiring 
bidirectional iterators
.
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is_permutation(beg1, end1, beg2)
is_permutation(beg1, end1, beg2, binaryPred)
Returns true if there is a permutation of the second sequence with the same number
of elements as are in the first sequence and for which the elements in the permutation
and in the input sequence are equal. The first version compares elements using ==;
the second uses the given binaryPred.
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next_permutation(beg, end)
next_permutation(beg, end, comp)
If the sequence is already in its last permutation, then next_permutation reorders
the sequence to be the lowest permutation and returns false. Otherwise, it
transforms the input sequence into the lexicographically next ordered sequence, and
returns true. The first version uses the element’s < operator to compare elements;
the second version uses the given comparison operation.
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prev_permutation(beg, end)
prev_permutation(beg, end, comp)
Like next_permutation, but transforms the sequence to form the previous
permutation. If this is the smallest permutation, then it reorders the sequence to be
the largest permutation and returns false.
A.2.8. Set Algorithms for Sorted Sequences
The set algorithms implement general set operations on a sequence that is in sorted
order. These algorithms are distinct from the library set container and should not be
confused with operations on sets. Instead, these algorithms provide setlike behavior
on an ordinary sequential container (vector, list, etc.) or other sequence, such as
an input stream.
These algorithms process elements sequentially, requiring 
input iterators
. With the
exception of includes, they also take an 
output iterator
denoting a destination.
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These algorithms return their dest iterator incremented to denote the element just
after the last one that was written to dest.
Each algorithm is overloaded. The first version uses the < operator for the element
type. The second uses a given comparison operation.
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includes(beg, end, beg2, end2)
includes(beg, end, beg2, end2, comp)
Returns true if every element in the second sequence is contained in the input
sequence. Returns false otherwise.
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set_union(beg, end, beg2, end2, dest)
set_union(beg, end, beg2, end2, dest, comp)
Creates a sorted sequence of the elements that are in either sequence. Elements that
are in both sequences occur in the output sequence only once. Stores the sequence in
dest.
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set_intersection(beg, end, beg2, end2, dest)
set_intersection(beg, end, beg2, end2, dest, comp)
Creates a sorted sequence of elements present in both sequences. Stores the
sequence in dest.
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set_difference(beg, end, beg2, end2, dest)
set_difference(beg, end, beg2, end2, dest, comp)
Creates a sorted sequence of elements present in the first sequence but not in the
second.
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set_symmetric_difference(beg, end, beg2, end2, dest)
set_symmetric_difference(beg, end, beg2, end2, dest, comp)
Creates a sorted sequence of elements present in either sequence but not in both.
A.2.9. Minimum and Maximum Values
These algorithms use either the < operator for the element type or the given
comparison operation. The algorithms in the first group operate on values rather than
sequences. The algorithms in the second set take a sequence that is denoted by 
input
iterators
.
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The PDFDocument instance may consist of newly created blank pages or image-only pages from an image source. PDF Pages Extraction, Copying and Pasting.
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min(val1, val2)
min(val1, val2, comp)
min(init_list)
min(init_list, comp)
max(val1, val2)
max(val1, val2, comp)
max(init_list)
max(init_list, comp)
Returns the minimum/maximum of val1 and val2 or the minimum/maximum value
in the initializer_list. The arguments must have exactly the same type as each
other. Arguments and the return type are both references to const, meaning that
objects are not copied.
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minmax(val1, val2)
minmax(val1, val2, comp)
minmax(init_list)
minmax(init_list, comp)
Returns a pair (§ 11.2.3, p. 426) where the first member is the smaller of the
supplied values and the second is the larger. The initializer_list version
returns a pair in which the first member is the smallest value in the list and the
second member is the largest.
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min_element(beg, end)
min_element(beg, end, comp)
max_element(beg, end)
max_element(beg, end, comp)
minmax_element(beg, end)
minmax_element(beg, end, comp)
min_element and max_element return iterators referring to the smallest and
largest element in the input sequence, respectively. minmax_element returns a pair
whose first member is the smallest element and whose second member is the
largest.
Lexicographical Comparison
This algorithm compares two sequences based on the first unequal pair of elements.
Uses either the < operator for the element type or the given comparison operation.
Both sequences are denoted by 
input iterators
.
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lexicographical_compare(beg1, end1, beg2, end2)
lexicographical_compare(beg1, end1, beg2, end2, comp)
Returns true if the first sequence is lexicographically less than the second. Otherwise,
returns false. If one sequence is shorter than the other and all its elements match
the corresponding elements in the longer sequence, then the shorter sequence is
lexicographically smaller. If the sequences are the same size and the corresponding
elements match, then neither is lexicographically less than the other.
A.2.10. Numeric Algorithms
The numeric algorithms are defined in the numeric header. These algorithms require
input iterators
; if the algorithm writes output, it uses an 
output iterator
for the
destination.
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accumulate(beg, end, init)
accumulate(beg, end, init, binaryOp)
Returns the sum of all the values in the input range. The summation starts with the
initial value specified by init. The return type is the same type as the type of init.
The first version applies the + operator for the element type; the second version
applies the specified binary operation.
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inner_product(beg1, end1, beg2, init)
inner_product(beg1, end1, beg2, init, binOp1, binOp2)
Returns the sum of the elements generated as the product of two sequences. The two
sequences are processed in tandem, and the elements from each sequence are
multiplied. The product of that multiplication is summed. The initial value of the sum
is specified by init. The type of init determines the return type.
The first version uses the element’s multiplication (*) and addition (+) operators.
The second version applies the specified binary operations, using the first operation in
place of addition and the second in place of multiplication.
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partial_sum(beg, end, dest)
partial_sum(beg, end, dest, binaryOp)
Writes a new sequence to dest in which the value of each new element represents
the sum of all the previous elements up to and including its position within the input
range. The first version uses the + operator for the element type; the second version
applies the specified binary operation. Returns the dest iterator incremented to refer
just past the last element written.
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adjacent_difference(beg, end, dest)
adjacent_difference(beg, end, dest, binaryOp)
Writes a new sequence to dest in which the value of each new element other than
the first represents the difference between the current and previous elements. The
first version uses the element type’s - operation; the second version applies the
specified binary operation.
iota(beg, end, val)
Assigns val to the first element and increments val. Assigns the incremented value
to the next element, and again increments val, and assigns the incremented value to
the next element in the sequence. Continues incrementing val and assigning its new
value to successive elements in the input sequence.
A.3. Random Numbers
The library defines a collection of random number engine classes and adaptors that
use differing mathematical approaches to generating pseudorandom numbers. The
library also defines a collection of distribution templates that provide numbers
according to various probability distributions. Both the engines and the distributions
have names that correspond to their mathematical properties.
The specifics of how these classes generate numbers is well beyond the scope of
this Primer. In this section, we’ll list the engine and distribution types, but the reader
will need to consult other resources to learn how to use these types.
A.3.1. Random Number Distributions
With the exception of the bernouilli_distribution, which always generates
type bool, the distribution types are templates. Each of these templates takes a
single type parameter that names the result type that the distribution will generate.
The distribution classes differ from other class templates we’ve used in that the
distribution types place restrictions on the types we can specify for the template type.
Some distribution templates can be used to generate only floating-point numbers;
others can be used to generate only integers.
In the following descriptions, we indicate whether a distribution generates floating-
point numbers by specifying the type as 
template_name
<RealT>. For these
templates, we can use float, double, or long double in place of RealT.
Similarly, IntT requires one of the built-in integral types, not including bool or any
of the char types. The types that can be used in place of IntT are short, int,
long, long long, unsigned short, unsigned int, unsigned long, or
unsigned long long.
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C++ Primer, Fifth Edition
The distribution templates define a default template type parameter (§ 17.4.2, p.
750). The default for the integral distributions is int; the default for the classes that
generate floating-point numbers is double.
The constructors for each distribution has parameters that are specific to the kind of
distribution. Some of these parameters specify the range of the distribution. These
ranges are always 
inclusive
, unlike iterator ranges.
Uniform Distributions
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uniform_int_distribution<IntT> u(m, n);
uniform_real_distribution<RealT> u(x, y);
Generates values of the specified type in the given inclusive range. m (or x) is the
smallest number that can be returned; n (or y) is the largest. m defaults to 0; n
defaults to the maximum value that can be represented in an object of type IntT. x
defaults to 0.0 and y defaults to 1.0.
Bernoulli Distributions
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bernoulli_distribution b(p);
Yields true with given probability p; p defaults to 0.5.
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binomial_distribution<IntT> b(t, p);
Distribution computed for a sample size that is the integral value t, with probability p;
t defaults to 1 and p defaults to 0.5.
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geometric_distribution<IntT> g(p);
Per-trial probability of success p; p defaults to 0.5.
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negative_binomial_distribution<IntT> nb(k, p);
Integral value k trials with probability of success p; k defaults to 1 and p to 0.5.
Poisson Distributions
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