STL系列之二_vector(其他用法代码演示)

本文详细介绍了C++标准库中的Vector容器的基本用法,包括如何声明、初始化、访问和修改元素,以及如何使用成员函数如front(), back(), at(), resize()等。此外,还演示了如何利用STL算法如for_each()和sort()来处理Vector中的数据。

vector其他的一些问题:

1.vector<int>  vectorA; //声明空的容器, 不应该写成vector<int> vectorA();

2.成员函数:

front()  首元素  //可作为左值或者右值

back()  尾元素 //可作为左值或者右值

at() 某一位置元素  //可作为左值或者右值

resize()  重新定义vector的大小

copy()   //后卫利用copy实现两个容器向一个容器的复制

for_each   对遍历的数据进行处理

sort  对遍历的数据进行排序


下面是代码和运行结果:

// vector.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>   //for_each
using namespace std;

void add(int& lhs)  //用于for_each
{
	lhs++;
}

bool comp(const int&a,const int &b) //用于sort
{
	return a>b;
}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	vector<int> vecIntA; //建立空的容器,注意后面不能带括号。
	vecIntA.push_back(1);
	vecIntA.push_back(2);
	vecIntA.push_back(3);
	for(vector<int>::iterator iA=vecIntA.begin(); iA!=vecIntA.end();iA++)
	{
		cout<<*iA<<" "; 
	}
	cout<<endl;

	//front,at,back作为右值
	int Front = vecIntA.front(); 
	int At=vecIntA.at(1);
	int Back = vecIntA.back();
	cout<<Front<<" "<<At<<" "<<Back<<endl;
	
	//front,at,back作为左值
	vecIntA.front() = 4;
	vecIntA.at(1) = 5;
	vecIntA.back() = 6;
	for(vector<int>::iterator iA2=vecIntA.begin(); iA2!=vecIntA.end();iA2++)
	{
		cout<<*iA2<<" "; 
	}
	cout << endl;
	
	cout<<"当前容器大小为:"<<vecIntA.capacity()<<endl;
	//重新定义vector的大小
	vecIntA.resize(4);
	cout<<"当前容器大小为:"<<vecIntA.capacity()<<endl;
	//除了at外,使用数组的形式访问
	vecIntA[3] = 7;
	for(vector<int>::iterator iA3=vecIntA.begin(); iA3!=vecIntA.end();iA3++)
	{
		cout<<*iA3<<" "; 
	}
	cout << endl;


	//下面将vecIntA和vecIntB的内容复制到C中
	vector<int> vecIntB(4,8);
	vector<int> vecIntC;
	//重新定义大小
	vecIntC.resize(vecIntA.size()+vecIntB.size());
	//先将A拷贝到C中,并更新迭代器的值。这是的iClast指向iC末尾元素的下一个位置。
	vector<int>::iterator iClast = copy(vecIntA.begin(),vecIntA.end(),vecIntC.begin());
	//利用上次的迭代器,将B拷贝到C
	copy(vecIntB.begin(),vecIntB.end(),iClast);
	for(vector<int>::iterator iC=vecIntC.begin(); iC!=vecIntC.end();iC++)
	{
		cout<<*iC<<" "; 
	}
	cout << endl;

	//for_each的用法
	for_each(vecIntC.begin(),vecIntC.end(),add);//for_each的第三个参数写函数名,即add
	for(vector<int>::iterator iC2=vecIntC.begin(); iC2!=vecIntC.end();iC2++)
	{
		cout<<*iC2<<" "; 
	}
	cout << endl;
	
	//sort默认从小到大进行排序,现在从大到小排序
	sort(vecIntC.begin(),vecIntC.end(),comp); //sort的第三个参数写函数名
	for(vector<int>::iterator iC3=vecIntC.begin(); iC3!=vecIntC.end();iC3++)
	{
		cout<<*iC3<<" "; 
	}
	cout << endl;
	
	//六种操作符 < <= > >= == !=
	return 0;
}

  Results:


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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