Boost Range模块strided算法的测试程序

最新推荐文章于 2025-11-24 14:05:54 发布
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文章标签： 算法 c++ 开发语言 C/C++
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本文介绍了Boost Range模块中的strided算法，该算法可以从序列中按特定步长选取元素，提高大数据集的遍历效率。示例展示了如何使用strided算法选取数组中的偶数和奇数位置元素，揭示了其在处理有规律数据时的高效性。

Boost Range模块strided算法的测试程序

Boost Range模块是用于STL中提供区间库的开源C++库。其中的strided算法可以从一个序列中取出一些特定的元素，能够更快速地在大数据集合中执行遍历操作。本文将介绍如何使用Boost Range模块中的strided算法，并提供测试示例。

首先需要安装Boost库，如果您还没有安装该库，请前往官网下载安装。安装完成后，您需要在代码中加入以下头文件：

#include <boost/range.hpp>
#include <boost/range/algorithm.hpp>
#include
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使用boost::range模块进行strided操作的测试程序
TechProX的博客
09-04 97
总之，通过使用boost::range模块的strided操作，我们可以方便地对数据进行抽样和跳跃访问，提高数据处理的灵活性和效率。从输出结果可以看出，原始向量包含0到9的整数，而strided向量则仅包含原始向量中奇数索引位置的元素。函数实现的，该函数接受一个范围和一个步长作为参数，并返回一个新的范围，该范围包含原始范围中按照指定步长取样的元素。最后，我们通过遍历向量中的元素，分别打印原始向量和strided向量的内容。函数并指定步长为2，在原始向量上进行strided操作，创建一个新的向量。
boost::range模块strided相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-21 357
boost::range模块strided相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::range模块strided相关的测试程序 C++实现代码 #include <boost/range/adaptor/strided.hpp> #include <boost/config.hpp> #include <boost/test/test_tools.hpp> #include <boost/test/unit_test.hpp> #inclu
SLAM本质剖析-Boost之Geometry函数大全(一)
lovely_yoshino的博客
10-17 6142
boost作为C++中最常用的第三方库，很多SLAMer都在使用Geometry中的库。Geometry库里面拥有大量的开源算法。可以省去大量的重复造轮子的时间。虽然有《Boost程序库完全开发指南》这系列的书来学习Boost中的时间与日期、内存管理、工具类、字符串与文本处理、正确性测试、容器与数据结构、数学与数字、操作系统相关、回调函数、并发编程、设计模式这11个主要的部分。但是Geometry这部分国内缺少相关系列的介绍。所以作者希望可以对这部分形成目录。来作为之前《》的补充与阐述。
区间range库
zuolj的专栏
12-01 1288
range库在迭代器和容器上抽象出了“区间”的概念，基于迭代器和容器，但要求比容器低很多，不需要容纳元素，只含有区间的两个首末端点位置。
caffe相关优化算法、数学函数库、全连层源码阅读
Rosun
11-21 1277
1.优化算法 Caffe的solver类提供了6种优化算法，配置文件中可以通过type关键字设置： Stochastic Gradient Descent (type: “SGD”) AdaDelta (type: “AdaDelta”) Adaptive Gradient (type: “AdaGrad”) Adam (type: “Adam”
图像分割综述—翻译整理（未完待续）
苏锌雨的博客
04-06 4813
文章目录Abstract1 Introduction2 Motivation2.1 Contribution3 Impact of Deep Learning on Image Segmentation3.1 Effectiveness of convolutions for segmentation3.2 Impact of larger and more complex datasets4 I...
taoqick 搜索自己优快云博客
taoqick的专栏
08-13 5907
优快云不能搜自己的博客太难受了，就是能简单contains都行啊，被迫把自己的list都列在这，下次直接在这个页面find就行 git merge和git rebase的区别和反思 STL源码剖析——deque的实现原理和使用方法详解 poj 2420 广义费马点 Powershell 美化笔记 Pycharm 关闭文件右侧检查 disable the highlighting level fo...
使用Clickhouse处理亿数级别股票K线数据的实践经验
weixin_54572439的博客
06-14 2124
Clickhouse是列式存储数据库，在数据大批量插入和查询时，有很大的优势，特点是会在查询时压榨完全部可分配内存以到达高性能的优势，主要缺点删除数据和字段等灵活性不足。主要用于存储和高效查询。SQL性能方面，在使用SELECT语句是尽量不要使用*来检索全部字段，而是将字段打全，可以使SQL性能提升，在大批量数据查询时，可以选择分批查询，例如LIMIT100万一次，最后根据需要可以合并查询的数据。
boost::range模块实现报告称范围适配器相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-21 399
boost::range模块实现报告称范围适配器相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::range模块实现报告称范围适配器相关的测试程序 C++实现代码 #include <boost/range/adaptor/strided.hpp> #include <boost/range/adaptor/sliced.hpp> #include <boost/range/adaptor/transformed.hpp> #include <boost
强化学习ppo算法里节点命名为output/strided_slice有什么含义
03-26
好的，我现在需要帮助用户理解强化学习PPO算法中节点命名为“output/strided_slice”的含义。首先，我得回忆一下PPO算法的基本结构，以及常见的神经网络实现方式。用户提到的“output/strided_slice”看起来像是...
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 703
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
【软考】算法
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11-23 154
分治、动态规划、贪心、回溯算法基本思想
代码随想录算法训练营第三十二天｜509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
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11-24 141
递推公式 dp[i] = min(dp[i-1] + cost[i], dp[i-2]+cost[i])2.递推公式已经告诉了我们: dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]初始化：dp[0] = cost[0], dp[1] = cost[1]递推公式dp(i) = dp(i-1) + dp(i-2)已经告诉我们dp[0] = 0, dp[1] = 1。动态规划：dp(4) = dp(3) + dp(2)初始化：dp(1) = 1, dp(2) = 2。打印 min(dp[-1], dp[-2])
基于网格图搜索的路径规划--A*算法原理 （BF算法，Dijkstra算法）
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为了更好的理解A*算法，我们首先从广度优先（Breadth First）算法讲起。广度优先搜索从起点开始，首先遍历起点周围邻近的点，然后再遍历已经遍历过的点邻近的点，逐步的向外扩散，遍历了图中大部分的点，直到找到终点。算法遍历了图中大部分的点，这通常没有必要。在执行算法的过程中，每个点需要记录达到该点的前一个点的位置 -- 可以称之为父节点。这样做之后，一旦到达终点，便可以从终点开始，反过来顺着父节点的顺序找到起点，由此就构成了一条路径。
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 361
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
我爱学算法之—— BFS之最短路径问题
LH__1314的博客
11-23 954
本文介绍了三道基于广度优先搜索（BFS）的算法题目：迷宫最短出口、最小基因变化和单词接龙。 迷宫最短出口：使用BFS从入口开始遍历迷宫，记录每个位置到入口的步数，最终在边界搜索最短路径。 最小基因变化：将基因序列视为节点，通过单字符变化生成相邻节点，在基因库中用BFS寻找最小变化次数。 单词接龙：与基因变化类似，从起始单词出发，通过单字符变化在字典中寻找最短转换序列。 三题均采用BFS框架，结合哈希表优化访问判断，重点考察状态转换和最短路径搜索。其中迷宫问题关注边界条件，后两题则通过字符串变换实现状态转移。
双指针：和为s的两个数、三数之和、四数之和
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11-23 590
双指针层层递进解决两数之和、三数之和、四数之和。
优选算法-栈：66.比较含退格的字符串
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要努力去发光，而不是被照亮~
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2402_89056915的博客
11-23 832
第 3 刀：要最大化分区，第 3 个平面必须与前 2 个平面都相交（得到 2 条不重合的交线，且这 2 条交线在第 3 个平面上相交）—— 相当于在第 3 个平面上，用 2 条相交直线分成了 4 块，因此新增 4 个区域 →。前 3k+2 项的和：3k 项和 + a₃ₖ₊₁ + a₃ₖ₊₂ ≡ 0 + p + q ≡ (p+q) mod 2（a₁+a₂ 的奇偶性）余数 r=2（n=3k+2）→ Sₙ ≡ 1+1=2≡0 → 0（偶）→ 代码逻辑：if n%3==1 → 1，else → 0。
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