哈希表迭代器

深入理解哈希表:迭代器与性能优化 本文探讨了哈希表中迭代器的应用,以及如何通过不同的哈希策略和完美哈希技术提高数据检索的效率。通过构建使用开放寻址和分链策略的哈希表,我们能够理解不同哈希方法对数据检索性能的影响。此外,文章还介绍了完美哈希库的特性,以及如何利用预定义哈希函数简化哈希表的实现。最后,通过挑战练习,探索了哈希表设计中的关键概念和性能优化方法。 阅读详情

49. 字母异位词分组 - 力扣(LeetCode)

C++ 容器类 <map> | 菜鸟教程

 // for(auto it=mp.begin();it!=mp.end();it++){

        //     res.push_back(it->second);

        // }

        for(auto& i:mp){

            res.push_back(i.second);

        }

这两个代码片段实现的功能是完全一样的(都是遍历 C++ 的 std::map 并打印键值对),但它们看起来不一样,是因为它们使用了 不同时代的 C++ 语法标准。

第二个片段是 C++11 引入的“语法糖”,旨在让代码更简洁、更易读。

以下是它们的具体区别和原理解析:

1. 第一种:传统迭代器写法 (C++98/03 标准)

C++

for (std::map<key_type, value_type>::iterator it = myMap.begin(); it != myMap.end(); ++it) {
    std::cout << it->first << " => " << it->second << std::endl;
}
  • 语法核心:这是最传统的 C++ 遍历容器的方式。它显式地声明了一个迭代器(Iterator)。

  • 类型定义:it 的类型非常长,是 std::map<key_type, value_type>::iterator。

  • 访问方式:因为迭代器的行为类似于指针,所以你需要使用箭头运算符 -> 来访问底层的 std::pair 结构(即 it->first 和 it->second)。

  • 优缺点:写起来非常冗长(虽然可以通过 typedef 或 auto it = ... 缓解),但它提供了最大的控制权,比如你可以在循环内部方便地使用 myMap.erase(it) 删除当前元素。

2. 第二种:基于范围的 for 循环 (C++11 及以上标准)

C++

for (auto &p : m) {
    std::cout << p.first << " : " << p.second << std::endl;
}
  • 语法核心:这是 C++11 引入的 Range-based for loop(基于范围的循环)。编译器在底层实际上会自动把这段代码转换成第一种迭代器的形式,但这为你省去了大量敲击键盘的麻烦。

  • 类型定义:

    • auto 让编译器自动推导元素的类型。

    • & 表示使用引用。由于 map 内部存储的是键值对实体(std::pair<const key_type, value_type>),使用引用可以避免在每次循环时发生不必要的对象拷贝,从而提升性能。

    • 这里的 p 不是迭代器,而是直接代表 map 里的那个键值对(pair 对象)。

  • 访问方式:因为 p 直接是一个 pair 的引用(一个普通对象,而不是指针),所以你需要使用点运算符 . 来访问其成员(即 p.first 和 p.second)。

  • 优缺点:代码极其简洁、可读性极高,是现代 C++ 开发的首选推荐写法。但如果你需要在循环中删除元素,这种写法就不适用了(因为你拿不到底层的迭代器)。

总结对比

特性传统迭代器 for(iterator it...)范围循环 for(auto &p...)
引入版本C++98 (老标准)C++11 (现代标准)
变量类型迭代器 (行为类似指针)键值对对象的引用 (std::pair&)
访问成员使用箭头 ->使用点 .
代码长度冗长简洁清晰
循环内删除支持(可安全地操作迭代器)不支持(强行删除会导致迭代器失效)

在绝大多数“只读”或“修改值(Value)”的遍历场景下,强烈建议使用第二种 auto &p : m 的写法。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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