STL-set,map基础应用

本文详细介绍了C++标准模板库(STL)中set和map的使用方法,包括元素的插入、查找、删除及遍历等操作,并通过具体代码示例展示了如何使用这些容器来实现高效的数据管理和检索。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
	set<int> s;		//set和map---->二叉搜索树 
	//插入元素 
	s.insert(1);
	s.insert(3);
	s.insert(5);
	
	//查找元素
	set<int>::iterator ite;
	
	ite=s.find(1);
	if(ite==s.end())		//没有找到ite等于s.end() 
		puts("not found");
	else
		puts("found");
	
	ite=s.find(2);
	if(ite==s.end())
		puts("not found");
	else
		puts("found");
	
	s.erase(3);
	//其他元素查找的方法
	if(s.count(3)!=0)
		puts("found");
	else
		puts("not found");
	//遍历一遍所有元素 
	for(ite=s.begin();ite!=s.end();ite++)
		cout<<*ite<<endl;
		
	return 0;
} 





#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
	map<int,const char*> mp; 	//map维护的是key-value,可以使用make_pair()函数构成一对键值对 
	map<string,int> mp2;
	
	cout<<mp2["fsfa"]<<endl;	//这里直接输出默认的0(默认先插入再输出) 
	
	//插入元素
	mp.insert(make_pair(1,"ONE"));
	mp.insert(make_pair(10,"TEN")); 
	mp[100]="HUNDRED";	//其他插入的写法
	
	//查找元素
	map<int,const char*>::iterator ite;
	ite=mp.find(1);
	puts(ite->second);	//因为是pair这种类型保存key-value 
		
	ite=mp.find(2);
	if(ite==mp.end())
		puts("not found");
	else
		puts(ite->second);
		
	puts(mp[10]);	//其他输出的写法
	
	mp.erase(10);
	//遍历一遍所有元素
	for(ite=mp.begin();ite!=mp.end();ite++)
		cout<<ite->first<<":"<<ite->second<<endl;	//这种写法当然是错的cout<<*ite<<endl;
	 
	return 0;
} 


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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