boost::hana::fold_right用法详解

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本文详述了C++ Boost Hana库中的fold_right函数,它支持多种集合类型并能执行多种标准算法。通过实例展示了如何使用fold_right进行元素累加,揭示了其在编程中的实用价值。

boost::hana::fold_right用法详解

在使用C++编写程序时,我们经常需要对一个集合进行复杂的操作,如筛选、变换、规约等等。为了方便处理这些操作,Boost提供了一系列的模板库,而其中的boost::hana::fold_right是一个非常实用的工具。

在介绍boost::hana::fold_right之前,我们先了解一下reduce/accumulate这两个概念。它们都是指将一个集合“缩减”成一个单一元素的过程,只不过reduce通常会从左往右依次执行,而accumulate则可以从任意方向逐步执行。

相比reduce和accumulate,boost::hana::fold_right有其优势所在。首先它支持任意数量的集合数据类型,包括but not limited to:std::tuple、std::array、hana::tuple、hana::variant等等;其次它可以执行所有标准算法,比如map、filter、transform等等;最后它还支持延迟计算和惰性求值,这意味着我们不必在fold_right执行前预先计算集合的所有结果。

那么我们来看一个简单的例子来理解fold_right的使用方法:

#include <boost/hana.hpp>
#include <iostream>
namespace hana = boost::hana;
int main() {
  auto xs = hana::make_tuple(1, 2, 3, 4, 5);
  auto res = hana::fold_right(xs, hana::int_c<
【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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