Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание

  else
  return is;
  d = dd;
  return is;
 }

Этот код является результатом непосредственного воплощения идей, изложенных в главе 10. Если какие-то места этого кода вам не ясны, пожалуйста, перечитайте эту главу. Мы не обязаны определять тип Distribution и оператор >>. Однако он упрощает код по сравнению с методом грубой силы, основанным на принципе “просто прочитать данные и построить график”. Наше использование класса Distribution разделяет код на логические части, что облегчает его анализ и отладку. Не бойтесь вводить типы просто для того, чтобы упростить код. Мы определяем классы, чтобы программа точнее соответствовала нашему представлению об основных понятиях предметной области. В этом случае даже “небольшие” понятия, использованные локально, например линия, представляющая распределение возрастов по годам, могут оказаться полезными. Имея тип Distribution, можем записать цикл чтения данных следующим образом.

 string file_name = "japanese-age-data.txt";
 ifstream ifs(file_name.c_str);
 if (!ifs) error("Невозможно открыть файл ",file_name);
 // ...
 Distribution d;
 while (ifs>>d) {
  if (d.year<base_year || end_year<d.year)
  error("год не попадает в диапазон");
  if (d.young+d.middle+d.old != 100)
  error("Проценты не согласованы");
  // ...
 }

Иначе говоря, мы пытаемся открыть файл japanese-age-data.txt и выйти из программы, если его нет. Идея не указывать явно имя файла в программе часто оказывается удачной, но в данном случае мы пишем простой пример и не хотим прилагать лишние усилия. С другой стороны, мы присваиваем имя файла japanese-age-data.txt именованной переменной типа string, поэтому при необходимости его легко изменить.

Цикл чтения проверяет диапазон чисел и согласованность данных. Это основные правила проверки таких данных. Поскольку оператор >> сам проверяет формат каждого элемента данных, в цикле чтения больше нет никаких проверок.

15.6.2. Общая схема

Что мы хотим увидеть на экране? Этот ответ можно найти в начале раздела 15.6. На первый взгляд, для изображения данных нужны три объекта класса Open_polyline — по одному на каждую возрастную группу. Каждый график должен быть помечен. Для этого мы решили в левой части окна записать “название” каждой линии. Этот выбор кажется удачнее, чем обычная альтернатива clearer, — поместить метку где-то на самой линии. Кроме того, для того чтобы отличать графики друг от друга, мы используем разные цвета и связываем их с метками.

Мы хотим пометить ось x, указав годы. Вертикальная линия, проходящая через отметку 2008, означает год, после которого данные являются результатом экстраполяции.

В качестве названия изображения мы решили просто использовать метку окна.

Сделать так, чтобы графический код был правильным и красиво выглядел, — довольно сложная задача. Основная причина заключается в том, что нам придется выполнить множество кропотливых вычислений, связанных с определением размеров и смещений. Для их упрощения мы начали с определения символических констант, определяющих способ использования экрана.

 const int xmax = 600; // размер окна
 const int ymax = 400;
 const int xoffset = 100;// расстояние от левого края окна до оси y
const int yoffset = 60; // расстояние от нижнего края окна до оси х
 const int xspace = 40; // пространство между осями
 const int yspace = 40;
 const int xlength = xmax–xoffset–xspace; // длина осей
 const int ylength = ymax–yoffset–yspace;

В принципе эти инструкции определяют прямоугольную область (окно) и вложенный в него прямоугольник (определенный осями).

Без такого схематического представления о размещении элементов экрана в нашем окне с помощью символических констант код был бы безнадежно запутанным.

15.6.3. Масштабирование данных

Теперь мы должны определить, как изобразить данные в описанной области. Для этого масштабируем данные так, чтобы они помещались в прямоугольнике, определенном осями координат. Масштабирование осуществляется с помощью масштабных множителей, представляющих собой отношение диапазона изменения данных и меток на осях.

 const int base_year = 1960;
 const int end_year = 2040;
 const double xscale = double(xlength)/(end_year–base_year);
 const double yscale = double(ylength)/100;

Мы объявили наши масштабирующие множители (xscale и yscale) как числа с плавающей точкой — иначе в наших вычислениях возникли бы серьезные ошибки, связанные с округлением. Для того чтобы избежать целочисленного деления, перед делением преобразовываем наши длины в тип double (см. раздел 4.3.3).

Теперь можно поместить точки на ось x, вычитая их базовое значение (1960), масштабируя с помощью множителя xscale и добавляя смещение xoffset. Значение y обрабатывается аналогично. Эти операции тривиальны, но кропотливы и скучны. Для того чтобы упростить код и минимизировать вероятность ошибок (а также, чтобы не приходить в отчаяние), мы определили небольшой класс, в который включили эти вычисления.

 class Scale { // класс для преобразования координат
  int cbase; // координатная база
  int vbase; // база значений
  double scale;
 public:

Scale(int b,int vb,double s):cbase(b),vbase(vb),scale(s) { }

  int operator(int v) const
  { return cbase + (v–vbase)*scale; } // см. раздел 21.4
 };

Мы хотим создать класс, поскольку вычисление зависит от трех констант, которые не обязательно повторяются. В этих условиях можно определить следующие функции:

 Scale xs(xoffset,base_year,xscale);
 Scale ys(ymax–yoffset,0,–yscale);

Обратите внимание на то, что мы сделали масштабирующий множитель ys отрицательным, чтобы отразить тот факт, что координаты y возрастают в направлении вниз, хотя мы привыкли, что они возрастают в направлении вверх. Теперь можем использовать функцию xs для преобразования лет в координату x. Аналогично можно использовать функцию ys для преобразования процентов в координату y.