C++ map基本操作实例

C++ map练习 #if 1 /* 员工信息有:姓名, 性别, 年龄, 电话, 工资, 工号 通过multimp进行有5名员工,为其分配部门,信息插入,显示, 保存。 */ #include<iostream> #include<map> #include<vector> #include<map> #include<time.h> #incl... 阅读详情

C++ STL的map是一个基于红黑树的容器类,查找和删除的效率都是O(logn),这是一个通过空间消耗获得时间效率的典型模式。通过具体的例子来看下这个容器类的插入,删除和查询操作。

#include<iostream>
#include<map>
#include<string>
using namespace std;

void mapExample()
{
    /*插入操作*/
    map<int, string> mapTest;   //声明一个名为mapTest的map容器对象

    mapTest.insert(pair<int, string>(1, "world"));
    mapTest.insert(pair<int, string>(2, "peace"));  //map插入操作

    mapTest[0] = "My wish is";                        //以数组的方式插入元素

    map<int, string>::iterator ite;                      //声明一个map<int,string>的内容迭代器
    for (ite = mapTest.begin(); ite != mapTest.end(); ite++)   //map遍历
    {
        cout << ite->first << "," << ite->second << endl;
    }
    /*我们测试一下第二次插入相同的key值,是否能插入成功*/
    pair<map<int, string>::iterator, bool> result;
    result = mapTest.insert(pair<int, string>(1, "I am a chengXuYuan"));
    cout << "the result is: " << result.second << endl;  //为0则表示失败,为1则表示成功

    /*删除操作*/
    int n = mapTest.erase(1);//删除key=1的元素
    cout << n << endl;
    for (ite = mapTest.begin(); ite != mapTest.end(); ite++)
    {
        cout << ite->first << "," << ite->second << endl;
    }

}


int main()
{
    mapExample();

    return 0;
}

这里写图片描述

C++:map用法示例 #include <iostream> #include <map> using namespace std; int main() { /************************************************************************/ /* map的常用方法示例 ... 阅读详情

相关推荐

国产大模型 coding plan 实战决策指南:GLM、Kimi、豆包、abab 四大模型分层选型与工程落地

大模型辅助编程(coding assistant)正从概念验证走向规模化工程落地,其核心已不再是‘能否生成代码’,而是‘如何在真实开发流程中精准赋能’。理解模型能力边界、匹配技术栈特征、构建分层工作流(L1行级补全/L2函数生成/L3模块重构),是实现稳定提效的关键。GLM系列以工程稳定性见长,适合代码审计与测试生成;Kimi-Max凭借200K超长上下文胜任深度重构与合规审查;豆包响应快、框架适配深,是IDE高频补全的理想选择;abab系列则在IoT固件等跨模态场景中展现独特价值。本文聚焦国产模型在金融、

weixin_32238157的博客 427

c++ map 示例_C ++ Map用示例解释

c++ map 示例map is a container that stores elements in key-value pairs. It's similar to collections in Java, associative arrays in PHP, or objects in JavaScript. map是一个以键值对形式存储元素的容器。 它类似于Java中的集合,PHP中的关...

cumian9828的博客 745

无人机避障——感知篇(采用Mid360复现Fast-lio)

本文介绍了在Ubuntu 18.04和ROS Melodic环境下,使用Xavier-nx电脑和Livox Mid-360激光雷达编译和运行FAST-LIO工程的步骤,包括创建工作空间、编译驱动和FAST-LIO源码,以及运行launch文件进行建图的过程。

weixin_45390670的博客 3546

C++---STL标准库之map函数全解析,图文并茂,实例分析,迅速上手掌握!

map()的定义 map 翻译为映射,也是常用的STL容器。众所周知,在定义数组时(如 int array[100]),其实是定义了一个从 int 型到 int型的映射,比如 array[0]=25、array[4]=36就分别是将0映射到 25、将4映射到36。一个double 型数组则是将 int 型映射到 double 型。 例如 db[0]=3.14,db[1]=0.01。但是,无论是什么类型,它总是将 int 型映射到其他类型。这似乎表现出一个弊端∶当需要以其他类型作为关键字来做映射时,会显得不太

livercy 1万+

部署资源管理系统chemx

资源管理系统的部署教程

weixin_40784215的博客 822

Android SSL证书固定实战:原理、方案与避坑指南

SSL/TLS协议是保障网络通信安全的基石,其核心原理是通过非对称加密和数字证书实现身份认证与数据加密。在移动应用开发中,为了防止中间人攻击,证书固定技术应运而生,它通过将服务器证书或公钥的哈希值预置在应用内,强制校验服务器身份,从而大幅提升通信链路的安全性。这一技术对于金融、电商等高安全要求场景尤为重要。本文聚焦Android平台,深入解析SPKI固定、Network Security Configuration与OkHttp CertificatePinner等主流方案,并针对证书更新、调试兼容等常见痛

weixin_33935636的博客 402

C++ map用法详细总结40例

C++ 中的 std::map 是标准库中的一种关联容器,它提供了一种键值对的存储方式,其中键是唯一的,并且按照升序排序。以下是对 std::map 的详细用法总结

qqrrjj2011的博客 3114

前端使用二开Thingsboard一、二、三事(三)-规则链

以项目实战为基础,逐步介绍前端在thingsboard系统二次开发中的一些注意事项以及一些thingsboard一些页面功能讲解,为前端人员开发使用thingsboard提供一种可靠思路,打造一个完美的物联网系统。

weixin_43163457的博客 863

C++ map 详解(附用例)

multimap:一种可以建立多个关键字对应关系的 map。头文件与之前的 map 一样,为 ,同时也以二进制红黑树方式构建数据结构。虽然我在博客中没有列举 C++ multimap 示例,但是函数用法类似。希望大家喜欢今天的 C++ std::map 介绍!

讨论软件开发加速、持续集成/持续交付(CI/CD)、C++、开发者生产力以及所有相关话题。 2221

零基础入门simulink仿真--通信领域的调制解调技术:基于Simulink的PM信号调制与解调仿真建模示例

PM的基本原理是将基带信号(如语音或音乐信号)加载到高频载波信号的相位上。通过改变载波的瞬时相位,可以实现信息的传输。PM的优点包括抗噪声能力强、频谱利用率较高等,但其解调过程相对复杂。通过Simulink,我们可以通过模块化的建模方式实现PM信号的调制和解调过程,并观察信号在信道中的传输效果。通过本指南,我们介绍了如何基于Simulink搭建一个完整的PM信号调制与解调仿真模型,并进行仿真和性能评估。背景介绍:理解PM信号调制与解调的基本原理及其应用。所需工具和环境:列出进行PM仿真所需的工具和环境。

amy_mhd的博客 604

机器人视觉联动精度优化:从±2mm到±0.02mm,产线级手眼标定全实战

2025年我接东莞长安Type-C接口分拣项目的时候,就是栽在了手眼标定上:实验室里标定完精度±0.5mm,一到产线直接掉到±2mm,机器人10次有3次抓不住,2000多件Type-C接口直接报废,还撞坏了2套汇川SCARA机器人的吸盘,本来45天的工期拖了3个月,不仅没赚到钱,还倒贴了几万块。手眼标定从来不是简单的跑个demo、算个矩阵就完事了,它是一个系统工程:从硬件选型、安装固定、相机标定、标定流程、算法优化、环境控制、重复验证,每一个环节都会影响最终的联动精度。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 384

C/C++【map的基本操作总结】

标准库map类型是一种以键-值(key-value)存储的数据类型。以下分别从以下的几个方面总结: map对象的定义和初始化 map对象的基本操作,主要包括添加元素,遍历等 1、pair类型 1.1、pair类型的定义和初始化 pair类型是在有文件utility中定义的,pair类型包含了两个数据值,通常有以下的一些定义和初始化的一些方法: pair<T1, T2> ...

一定要站在自己热爱的生活里闪闪发光 3万+

红火蚁巢穴AI智能识别,提供方案与思路!

🏆本文收录于 《全栈 Bug 调优(实战版)》 专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug,从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解,形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者,还是负责复杂项目的资深工程师,都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论,助你稳步进阶、放大技术价值 。

**My Coding Family** 1042

41.C++ map用法——《跟老吕学C++》

C++中的std::map是一个强大的关联容器,它允许我们存储键值对,并根据键进行排序和快速访问。通过了解map的基本用法、性能特性以及使用时的注意事项,我们可以更高效地利用它在程序中实现各种功能。默认情况下,std::map使用std::less对键进行排序。但是,如果需要自定义排序规则,可以提供一个自定义的比较函数或函数对象作为map的第三个模板参数。这允许我们根据特定的业务逻辑对map进行排序。

Python老吕的博客 1271

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

STL之map

来源:(http://blog.sina.com.cn/s/blog_61533c9b0100fa7w.html) - C++ map的基本操作和使用_Live_新浪博客     Map是c++的一个标准容器,她提供了很好一对一的关系,在一些程序中建立一个map可以起到事半功倍的效果,总结了一些map基本简单实用的操作! 1. map最基本的构造函数;    mapmapstri

u012138828的专栏 426

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

最全的c++map的用法

1. map最基本的构造函数; mapmapstring; mapmapint; mapmapstring; mapmapchar; mapmapchar; mapmapint; 2. map添加数据; mapmaplive; 1. maplive.insert(pair(102,"aclive")); 2. maplive.insert(map::value_type(32

私_有_云 819

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

c++map的用法

最全的c++map的用法  此文是复制来的0.0 1. map最基本的构造函数;    mapmapstring;         mapmapint;    mapmapstring;        mapmapchar;    mapmapchar;              mapmapint;     2. map添加数据;         mapmaplive;

Magic__ 957

C++语言值map用法

标准库map类型是一种以键-值(key-value)存储的数据类型。以下分别从以下的几个方面总结: map对象的定义和初始化 map对象的基本操作,主要包括添加元素,遍历等 1、pair类型 1.1、pair类型的定义和初始化 pair类型是在有文件utility中定义的,pair类型包含了两个数据值,通常有以下的一些定义和初始化的一些方法: pair&lt;T1, T2&gt; p; pai...

黑脉金的博客 1万+

c++ STL中map的基本操作和使用(包含map所有内容)

我们都知道map的底层结构是红黑树,映射是关联容器,map中的元素是一些关键字-值对:关键字起到索引的作用,值则表示与索引向关联的数据。 template < class Key, // map::key_type class T, // map...

chen1415886044的博客 1万+

【C++STL】一篇总结std::map

std::map是一个功能强大的容器,适用于需要有序、唯一键值对的场景。通过掌握其基本操作和高级功能,可以有效地管理数据集合。在实际编程中,合理利用map可以提高代码的效率和可读性。才疏学浅,然孜孜不倦。欢迎大家批评指正!版权声明:本文为原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

xy286285810的博客 4853

C++ map的使用

C++ map的基本操作和使用    来源:(http://blog.sina.com.cn/s/blog_61533c9b0100fa7w.html) - C++ map的基本操作和使用_Live_新浪博客     Map是c++的一个标准容器,她提供了很好一对一的关系,在一些程序中建立一个map可以起到事半功倍的效果,总结了一些map基本简单实用的操作! 1. map最基本的构造

wuxinliulei的专栏 2869

C++ map的基本操作和使用

map是一类关联式容器。它的特点是增加和删除节点对迭代器的影响很小,除了那个操作节点,对其他的节点都没有什么影响。对于迭代器来说,可以修改实值,而不能修改key。   map能自动建立Key - value的对应。key 和 value可以是任意你需要的类型。 map中的元素是自动按key升序排序,所以不用对map进行排序,也无法排序(如果要按降序输出,可以用map.sizeof( ) 获得...

Exchan 966

C++中的STL中map类用法

Map是STL的一个关联容器,它提供一对一(其中第一个可以称为关键字,每个关键字只能在map中出现一次,第二个称为该关键字的值)的数据处理能力, 由于这个特性,在我们处理一对一数据的时候提供快速通道;这里说下map内部数据的组织,map内部自建一颗红黑树(一种非严格意义上的平衡二叉树), 这颗树具有对数据自动排序的功能,所以在map内部所有的数据都是有序的,后边我们会见识到有序的好处; 3.1 ...

halazi100 1万+

C++中map模板的用法

std::map用法    STL是标准C++系统的一组模板类,使用STL模板类最大的好处就是在各种C++编译器上都通用。    在STL模板类中,用于线性数据存储管理的类主要有vector, list, map 等等。本文主要针对map对象,结合自己学习该对象的过程,讲解一下具体用法。 本人初学,水平有限,讲解差错之处,请大家多多批评指正。     map对象所实现的功能跟MFC得CMa...

xueluowutong的博客 5045
上一篇: windwos平台下C++实现一个基于UDP的C/S模式通信示例
下一篇: Android 应用实现开机启动
原来是阿亮
博客等级 码龄11年 2粉丝 12原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值