标准差是衡量数据集中离散程度的一种方法，计算公式为：标准差 = sqrt(sum((x_i-avg)^2)/n)，其中，x_i代表第i个数据，n代表数据数量，avg代表数据平均值。在C++中，我们可以构建一个函数来计算标准差，这个函数可以被其他程序员调用，实现代码的复用。

以下是构建标准差公式的函数的步骤：

1. 定义一个函数，函数名可以为“standard_deviation”。这个函数需要传入两个参数，分别是数据集数组和数据数量。例如，函数定义为：double standard_deviation(double data[], int size){/*func body*/}

2. 计算平均值。在函数中，我们需要先计算数据的平均值，方法是将数据集中的所有数值相加，并除以数据数量。例如，如果数据集为4，则平均值为(3+4+5+6+7)/5=5。

3. 计算每个数据与平均值的偏差。在函数中，我们需要进行一个循环，对数据集中的每个元素进行处理，计算每个数据与平均值的偏差。偏差的计算方法是将每个数值与平均值相减。例如，如果数据集为3，平均值为5，则对于第一个数据3，偏差为3-5=-2。

4. 计算偏差的平方和。在函数中，我们需要再次进行一个循环，对所有数据的偏差进行平方运算，并将结果相加。例如，如果数据集为6，平均值为5，每个数据与平均值的偏差分别为-2,-1,0,1,2，则偏差的平方和为(-2)^2+(-1)^2+0^2+1^2+2^2=14。

5. 计算标准差。在函数中，我们需要将偏差的平方和除以数据数量，并对结果进行开方运算，得到标准差。函数代码如下：

double standard_deviation(double data[], int size){

  double avg = 0.0, sum = 0.0;

  for(int i = 0; i < size; ++i){

    avg += data[i];

  }

  avg /= size;

  for(int i = 0; i < size; ++i){

    sum += pow(data[i]-avg, 2);

  }

  return sqrt(sum/size);

}

至此，我们已经成功地构建了一个可以计算标准差的函数。在使用时，只需要将数据集和数据数量传入函数即可。例如，如果想计算数组a的标准差，可以使用以下语句：

double sd = standard_deviation(a, sizeof(a)/sizeof(a[0]));

需要注意的是，数据集中需要至少有两个数据才能计算标准差，否则会发生除以零的错误。

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