Quellcodebibliothek Statistik Leitseite products/Sources/formale Sprachen/C/Firefox/third_party/libwebrtc/rtc_base/   (Browser von der Mozilla Stiftung Version 136.0.1©)  Datei vom 10.2.2025 mit Größe 4 kB image not shown  

Quelle  rolling_accumulator.h   Sprache: C

 
/*
 *  Copyright 2011 The WebRTC Project Authors. All rights reserved.
 *
 *  Use of this source code is governed by a BSD-style license
 *  that can be found in the LICENSE file in the root of the source
 *  tree. An additional intellectual property rights grant can be found
 *  in the file PATENTS.  All contributing project authors may
 *  be found in the AUTHORS file in the root of the source tree.
 */


#ifndef RTC_BASE_ROLLING_ACCUMULATOR_H_
#define RTC_BASE_ROLLING_ACCUMULATOR_H_

#include <stddef.h>

#include <algorithm>
#include <vector>

#include "rtc_base/checks.h"
#include "rtc_base/numerics/running_statistics.h"

namespace rtc {

// RollingAccumulator stores and reports statistics
// over N most recent samples.
//
// T is assumed to be an int, long, double or float.
template <typename T>
class RollingAccumulator {
 public:
  explicit RollingAccumulator(size_t max_count) : samples_(max_count) {
    RTC_DCHECK(max_count > 0);
    Reset();
  }
  ~RollingAccumulator() {}

  RollingAccumulator(const RollingAccumulator&) = delete;
  RollingAccumulator& operator=(const RollingAccumulator&) = delete;

  size_t max_count() const { return samples_.size(); }

  size_t count() const { return static_cast<size_t>(stats_.Size()); }

  void Reset() {
    stats_ = webrtc::webrtc_impl::RunningStatistics<T>();
    next_index_ = 0U;
    max_ = T();
    max_stale_ = false;
    min_ = T();
    min_stale_ = false;
  }

  void AddSample(T sample) {
    if (count() == max_count()) {
      // Remove oldest sample.
      T sample_to_remove = samples_[next_index_];
      stats_.RemoveSample(sample_to_remove);
      if (sample_to_remove >= max_) {
        max_stale_ = true;
      }
      if (sample_to_remove <= min_) {
        min_stale_ = true;
      }
    }
    // Add new sample.
    samples_[next_index_] = sample;
    if (count() == 0 || sample >= max_) {
      max_ = sample;
      max_stale_ = false;
    }
    if (count() == 0 || sample <= min_) {
      min_ = sample;
      min_stale_ = false;
    }
    stats_.AddSample(sample);
    // Update next_index_.
    next_index_ = (next_index_ + 1) % max_count();
  }

  double ComputeMean() const { return stats_.GetMean().value_or(0); }

  T ComputeMax() const {
    if (max_stale_) {
      RTC_DCHECK(count() > 0)
          << "It shouldn't be possible for max_stale_ && count() == 0";
      max_ = samples_[next_index_];
      for (size_t i = 1u; i < count(); i++) {
        max_ = std::max(max_, samples_[(next_index_ + i) % max_count()]);
      }
      max_stale_ = false;
    }
    return max_;
  }

  T ComputeMin() const {
    if (min_stale_) {
      RTC_DCHECK(count() > 0)
          << "It shouldn't be possible for min_stale_ && count() == 0";
      min_ = samples_[next_index_];
      for (size_t i = 1u; i < count(); i++) {
        min_ = std::min(min_, samples_[(next_index_ + i) % max_count()]);
      }
      min_stale_ = false;
    }
    return min_;
  }

  // O(n) time complexity.
  // Weights nth sample with weight (learning_rate)^n. Learning_rate should be
  // between (0.0, 1.0], otherwise the non-weighted mean is returned.
  double ComputeWeightedMean(double learning_rate) const {
    if (count() < 1 || learning_rate <= 0.0 || learning_rate >= 1.0) {
      return ComputeMean();
    }
    double weighted_mean = 0.0;
    double current_weight = 1.0;
    double weight_sum = 0.0;
    const size_t max_size = max_count();
    for (size_t i = 0; i < count(); ++i) {
      current_weight *= learning_rate;
      weight_sum += current_weight;
      // Add max_size to prevent underflow.
      size_t index = (next_index_ + max_size - i - 1) % max_size;
      weighted_mean += current_weight * samples_[index];
    }
    return weighted_mean / weight_sum;
  }

  // Compute estimated variance.  Estimation is more accurate
  // as the number of samples grows.
  double ComputeVariance() const { return stats_.GetVariance().value_or(0); }

 private:
  webrtc::webrtc_impl::RunningStatistics<T> stats_;
  size_t next_index_;
  mutable T max_;
  mutable bool max_stale_;
  mutable T min_;
  mutable bool min_stale_;
  std::vector<T> samples_;
};

}  // namespace rtc

#endif  // RTC_BASE_ROLLING_ACCUMULATOR_H_

Messung V0.5
C=95 H=91 G=92

¤ Dauer der Verarbeitung: 0.3 Sekunden  ¤

*© Formatika GbR, Deutschland






Wurzel

Suchen

Beweissystem der NASA

Beweissystem Isabelle

NIST Cobol Testsuite

Cephes Mathematical Library

Wiener Entwicklungsmethode

Haftungshinweis

Die Informationen auf dieser Webseite wurden nach bestem Wissen sorgfältig zusammengestellt. Es wird jedoch weder Vollständigkeit, noch Richtigkeit, noch Qualität der bereit gestellten Informationen zugesichert.

Bemerkung:

Die farbliche Syntaxdarstellung und die Messung sind noch experimentell.