STL: multimap class

本文通过一个 C++ multimap 的实例介绍了 multimap 的特点及其使用方法,包括插入元素、遍历所有元素以及如何查找特定 key 值对应的多个 value。

multimap 特点:
1) 根据key值,能快速访问value
2) 元素根据key值进行了排序
3) 一个key值可以对应多个value

直接上程序看用法:

#include<fstream>
#include<iostream>
#include<math.h>
#include<map>
using namespace std;

int main(int argc,char** argv){

    multimap<int, int> test;

    std::multimap<int, int> :: iterator it;

    test.insert(make_pair(1,10));
    test.insert(make_pair(1,20));
    test.insert(make_pair(1,30));
    test.insert(make_pair(2,20));
    test.insert(make_pair(2,1000));
    test.insert(make_pair(3,9000));
    test.insert(make_pair(1,10));
    test.insert(make_pair(5,100));
    test.insert(make_pair(2,390));
    test.insert(make_pair(2,290));
    test.insert(make_pair(2,190));
    test.insert(make_pair(2,1290));

    std::cout <<"All values: "<<std::endl;
    for(it = test.begin();it != test.end();++it){
        cout<<it->first<<'\t'<<it->second<<std::endl;}

    std::cout <<"All values with key 1"<<std::endl;
    int key = 1;

    for(it = test.lower_bound(key);it != test.upper_bound(key);++it)
    {
        cout<<it->first<<'\t'<<it->second<<std::endl;
    }


    std::cout <<"All keys with values larger than 200:"<<std::endl;
    for(it = test.begin();it != test.end();++it){
        if(it->second >= 200){
            cout<<it->first<<'\t'<<it->second<<std::endl;}
    }


}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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