C++ primer 5th课后题 9.19、9.20、9.26、9.27、9.28

本文通过多个示例展示了如何使用C++标准库中的不同容器类型进行数据处理,包括deque、list、vector和forward_list的基本操作及迭代器的使用。
//习题9.19
int main()
{
    string str;
    deque<string> dq;
    while (cin >> str) {
        dq.push_back(str);
    }
    //iterator 
    for (auto sb = dq.cbegin(); sb != dq.cend(); sb++) 
        cout << *sb << endl;
}
//习题9.20
int main()
{
    list<int> lit{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    deque<int> dq1, dq2;
    for (auto i : lit) {
        if (i % 2)
            dq2.push_back(i);
        else
            dq1.push_back(i);
    }
    for (auto j : dq1)
        cout << j << endl; 
    for (auto j : dq2)
        cout << j << endl;
}
//习题9.26
int main()
{   
    int ia[] = { 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 , 55, 89 };
    vector<int> v1;
    list<int> lt1;
    v1.assign(ia, ia + 11);
    lt1.assign(ia, ia + 11);
    auto vb = v1.begin();
    auto lb = lt1.begin();
    //vector<int>::iterator vb = v1.begin();
    while(vb != v1.end()) {
        if (!((*vb) % 2))
            vb = v1.erase(vb);//擦出后将返回值给vb,否则vb自己不会增加
            v1.erase(vb);
        else
            vb++;
    }
    cout << "奇数为:" << endl;
    for (auto i : v1)
        cout << i << endl;
    while (lb != lt1.end()) {
        if ((*lb) % 2)
            lb = lt1.erase(lb);
        else
            lb++;
    }
    cout << "偶数为:" << endl;
    for (auto i : lt1)
        cout << i << endl;
    return 0;
}
//习题9.27

int main()
{
    forward_list<int> flt{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
    auto fltbeg = flt.begin();
    auto flt_before = flt.before_begin();
    //for (auto i : flt)
    cout << "原内容为:" << endl;
    for (auto i : flt) {
        cout << i << " ";
    }
    cout << endl;
    while(fltbeg != flt.end()) {
        if (*fltbeg % 2)
            fltbeg = flt.erase_after(flt_before);//将flt_before后的元素删除,相当于将其后所有元素往前提,fltbeg指向新提过来的元素
        else
        {
            flt_before++;
            fltbeg++;//
        }
    }
    cout << "去除奇数后:" << endl;
    for (auto i : flt) {
        cout << i << " ";
    }
}
//习题9.28

void test_insert(forward_list<string> &fl1, string str1, string str2)
{
    bool flag = false;
    auto flbeg = fl1.begin();
    auto flbef = fl1.before_begin();
    while (flbeg != fl1.end()) {
        if (*flbeg == str1) {
            flbeg = fl1.insert_after(flbeg, str2);//注意insert与erase的区别
            flag = true;
        }
        flbef = flbeg;//forward_list 不支持--操作,故为了取得end前元素的迭代器不可以end--,只能这样
        flbeg++;
    }
    if (!flag)
        fl1.insert_after(flbef, str2);
}
int main()
{
    forward_list<string> fl1{"I", "have", "a", "dream"};
    cout << "1" << endl;
    test_insert(fl1, "d", "!"); 
    for (auto i : fl1) {
        cout << i << " ";
    }
    cout << endl;
}
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问中,以加深理解和拓展应用能力。
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