c++编写一个函数，能判断一个整型数组内的数据是否符合正态分布。

在C++中，判断一个整型数组的数据是否符合正态分布是一个统计学问题，通常需要计算一些概率统计量，如均值、标准差等，并使用一些统计测试，比如Shapiro-Wilk检验或者Kolmogorov-Smirnov检验。由于这不是C++内置的功能，我们通常会使用第三方库（例如R语言的统计功能通过C++接口）或者自定义算法来进行这样的计算。

以下是一个简化的伪代码示例，展示了如何使用快速估计的方式检查数据点是否接近正态分布：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 使用在线正态分布检验，这里仅作示例，实际应用可能需更复杂的统计测试
bool is_data_norm(const std::vector<int>& data) {
    double mean = 0, std_dev = 0;
    for (const int value : data) {
        mean += value;
    }
    mean /= data.size();

    // 计算样本方差
    for (const int value : data) {
        std_dev += pow(value - mean, 2);
    }
    std_dev /= data.size();
    std_dev = sqrt(std_dev);

    // 使用Z-score快速检验近似正态性
    const double z_threshold = 2; // 根据经验选择阈值
    for (int value : data) {
        if (fabs((value - mean) / std_dev) > z_threshold) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

int main() {
    std::vector<int> data_to_test = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; // 示例数据
    if (is_data_norm(data_to_test)) {
        std::cout << "数据似乎接近正态分布。\n";
    } else {
        std::cout << "数据很可能不符合正态分布。\n";
    }
    return 0;
}

请注意这只是一个简化版的示例，实际使用时可能需要更严谨的统计分析或使用专业的数学库。同时，这个函数只能提供初步的近似判断，并非绝对准确。