C++入门:STL——set

本文深入探讨了C++标准库中的set容器,一种基于红黑树实现的关联式容器,详细解析了set容器的特性、如何插入、删除、查找元素以及提供的一系列常用函数。通过实例展示了set容器的操作,包括元素的插入、计数、查找和遍历。

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关联式容器:每个元素位置取决于特定的排序准则以及元素值,和插入次序无关。

一、set

set(集合)由红黑树(平衡二叉树的一种)实现,其内部所有元素都会根据元素的键值自动排序,set的元素不像map那样可以同时拥有实值(value)和键值(key),set元素的键值就是实值,实值就是键值。set内每个元素值只能出现一次,不允许重复。

二、set的常用函数

  • s.insert()--在集合中插入元素
  • s.erase()--删除集合中的元素
  • s.clear()--清除所有元素
  • s.begin()--返回指向第一个元素的迭代器
  • s.end()--返回指向最后一个元素的迭代器
  • s.size()--集合中元素的数目
  • s.empty()--如果集合为空,返回true
  • s.count()--返回某个值元素的个数,有返回1,无返回0
  • s.find()--返回一个指向被查找到元素的迭代器
  • s.swap()--交换两个集合变量
#include<set>
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int i;
    int arr[5] = {0,1,2,3,4};
    set<int> iset(arr,arr+5);

    iset.insert(5);
    cout<<"size:"<<iset.size()<<endl;
    cout<<"3 count = "<<iset.count(3)<<endl;
    iset.erase(1);

    set<int>::iterator ite1 = iset.begin();
    set<int>::iterator ite2 = iset.end();
    for(;ite1!=ite2;ite1++)
    {
        cout<<*ite1;
    }
    cout<<endl;

    ite1 = iset.find(3);
    if(ite1!=iset.end())
        cout<<"3 found"<<endl;

    ite1 = iset.find(1);
    if(ite1!=iset.end())
        cout<<"1 not found"<<endl;
}

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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