C++容器-4容器适配器stack、queue、priority_queue

本文详细介绍了C++标准库中的三种容器适配器:栈(stack)、队列(queue)和优先级队列(priority_queue)。分别阐述了它们的工作原理、使用场景及常用的操作方法,并通过示例代码展示了优先级队列的具体应用。

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C++容器-容器适配器stack、queue、priority_queue

 

 

一、栈(stack)

先进后出,原理见数据结构,不多赘述。

头文件:#include<stack>

主要有以下操作:

stack<int> stk;

stk.empty()               如果栈为空返回true,否则返回false

stk.size()                返回栈中元素的个数

stk.pop()                 删除栈顶元素但不返回其值

stk.top()                 返回栈顶的元素,但不删除该元素

stk.push()                在栈顶压入新元素

 

二、队列(queue)

 

先进先出

头文件:#include<queue>

主要有以下操作:

Queue<int> q

q.empty()               如果队列为空返回true,否则返回false

q.size()                返回队列中元素的个数

q.pop()                 删除队列首元素但不返回其值

q.front()               返回队首元素的值,但不删除该元素

q.push()                在队尾压入新元素

q.back()                返回队列尾元素的值,但不删除该元素

 

、优先级队列(priority_queue)

 

Priority Queues(优先队列)优先队列类似队列,但是在这个数据结构中的元素按照一定的顺序排列。

优先级队列顾名思义是根据元素的优先级被读取,接口和queues非常相近。程序员可以通过template参数指定一个排序准则。缺省的排序准则是利用operator< 形成降序排列,那么所谓“下一个元素”就是“数值最大的元素”。

 

头文件:#include<queue>

主要有以下操作:

priority_queue<float> q;

q.empty() 如果优先队列为空,则返回真

q.pop() 删除第一个元素

q.push() 加入一个元素

q.size() 返回优先队列中拥有的元素的个数

q.top() 返回优先队列中有最高优先级的元素

//优先级队列示例程序
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
  
class T {
 public:
     int x, y, z;
     T(int a, int b, int c):x(a), y(b), z(c)
     {
    }
 };
bool operator < (const T &t1, const T &t2)
 {
     return t1.z < t2.z; // 按照z的顺序来决定t1和t2的顺序
 }
main()
 {
     priority_queue<T> q;
     q.push(T(4,4,3));
     q.push(T(2,2,5));
    q.push(T(1,5,4));
   q.push(T(3,3,6));
    while (!q.empty())
    {
         T t = q.top();
        q.pop();
        cout << t.x << " " << t.y << " " << t.z << endl;
     }
     return 1;
}


 

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术非正交多址接入技术感兴趣的科研人员工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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