STL

本文深入探讨了STL标准模板库中的Vector容器,介绍了其构造方法、成员函数及操作方法等核心内容,帮助读者掌握Vector的基本用法和高级技巧。

STL标准模板库

泛型编程(genericprogramming):编写独立于数据类型的代码

容器:类似数组,同质

vector动态内存分配

#include <vector>

using namespace std;

Vector成员函数

函数

表述

c.assign(beg,end)

c.assign(n,elem)

[beg, end)区间中的数据赋值给c

nelem的拷贝赋值给c

c.at(idx)

传回下标idx所指的数据,如果idx越界,抛出out_of_range

c.back()

传回最后一个数据,不检查这个数据是否存在。

c.begin()

传回第一个数据的迭代器。

c.capacity()

返回容器中数据个数。

c.clear()

移除容器中所有数据。

c.empty()

判断容器是否为空。

c.end()

指向容器中的最后一个迭代器。

c.erase(pos)

c.erase(beg,end)

删除pos位置的数据,传回下一个数据的迭代器。

删除[beg,end)区间的数据,传回下一个数据的迭代器

c.front()

传回第一个数据。

get_allocator

使用构造函数返回一个拷贝。

c.insert(pos,elem)

c.insert(pos,n,elem)

c.insert(pos,beg,end)

pos位置插入一个elem拷贝,传回新数据位置。

pos位置插入nelem数据。无返回值。

pos位置插入在[beg,end)区间的数据。无返回值。

c.max_size()

返回容器中最大数据的数量。

c.pop_back()

删除最后一个数据。

c.push_back(elem)

在尾部加入一个数据。

c.rbegin()

传回一个逆向队列的第一个数据。

c.rend()

传回一个逆向队列的最后一个数据的下一个位置。

c.resize(num)

重新指定队列的长度。

c.reserve()

保留适当的容量。

c.size()

返回容器中实际数据的个数。

c1.swap(c2)

swap(c1,c2)

c1c2元素互换。

同上操作。

vector<Elem> c

vector <Elem> c1(c2)

vector <Elem> c(n)

vector <Elem> c(n, elem)

vector <Elem> c(beg,end)

c.~ vector <Elem>()

创建一个空的vector

复制一个vector

创建一个vector,含有n个数据,数据均已缺省构造产生

创建一个含有nelem拷贝的vector

创建一个以[beg;end)区间的vector

销毁所有数据,释放内存。

 

Vector操作

函数

描述

operator[]

返回容器中指定位置的一个引用。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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