C++ unordered_map 实现键-值对的无序映射

本文详细介绍了C++STL中的unordered_map容器,包括创建键值对、插入、访问和遍历的过程,以及使用constauto&迭代变量的示例。

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unordered_map 是 C++ STL 中的一个容器,用于实现键-值对的无序映射。

注意事项:使用前需包含对应的头文件

#include <unordered_map>

1、创建键值对:

// 创建一个 unordered_map,键是字符串,值是整数
unordered_map<std::string, int> myMap;

2、插入键值对:

// 插入键值对
myMap["apple"] = 5;
myMap["banana"] = 2;
myMap["orange"] = 3;

3、访问键值对:

// 访问键值对
cout << "Number of apples: " << myMap["apple"] << endl;

4、遍历键值对:

// 遍历 unordered_map
for (const auto& pair : myMap) {
        cout << pair.first << ": " << pair.second << endl;
        }

其中:const auto& pair: 这里的 pair 是循环中的迭代变量,它代表 unordered_map 中的每个键值对。auto 关键字用于自动推断变量的类型,const 表示 pair 是一个常量,避免意外修改键值对的值,& 表示使用引用,避免复制键值对。

5、完整实例代码:

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <string>

using namespace std;

int main() {
    // 创建一个 unordered_map,键是字符串,值是整数
    unordered_map<std::string, int> myMap;

    // 插入键值对
    myMap["apple"] = 5;
    myMap["banana"] = 2;
    myMap["orange"] = 3;

    // 访问键值对
    cout << "Number of apples: " << myMap["apple"] << endl;

    // 遍历 unordered_map
    for (const auto& pair : myMap) {
        cout << pair.first << ": " << pair.second << endl;
    }

    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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