STL中的set学习笔记

STL set容器详解

首先,set是STL中的关联式容器,set底层是基于红黑树的。呵呵,上一篇中刚刚总结了红黑树。红黑树是一棵自平衡的二叉搜索树。没错,它是一棵二叉搜索树的同时还能够达到一定的平衡(没有路径能多于任何其他路径的两倍长),厉害了,我的rbtree。。平衡主要依赖于它的第四条性质(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)和第五条性质(从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
这里忍不住还是想比较一下平衡二叉树(avl)和红黑树(rbtree)的性能:
单从算法的时间复杂度来说,它们两个都是O(log2 n) 。但是从整体的统计性能来说rbtree还是要优于avl的。

  • 单说查找,那么avl肯定是要比rbtree快的,毕竟人家avl是追求高度的平衡(左子树和右子树的高度差不能超过1)。但是也差不了多少。
  • 再说插入和删除操作
    avl由于是高度平衡,所以它每次插入和删除之后必定会从插入或是删除节点开始判断是否平衡,并进行平衡因子的调整。如果节点数目过多,加上自下而上的调整可能都会调整,那么其工程量可想而知是多么的大(旋转次数多)。
    相比avl,rbtree的插入删除在它的设计中加入节点颜色之后,需要旋转的次数不会多于三次。所以说rbtree的统计性能要优于avl。

所以在使用中要注意:如果单纯的对元素进行查找或者是查找次数远高于插入和删除元素操作次数,建议使用avl,如果要进行频繁的插入,删除操作,建议使用rbtree。

好了,继续来看set容器吧。set中元素的键值就是实值,实值就是键值。由于低层的是rbtree所以set的所有元素的键值会自动被排序,也不允许其有两个元素有相同的键值。

来看看set容器的迭代器吧:

  • set在STL中使用的是rbtree的常性迭代器(const_iterator),所以试图通过使用set的迭代器进而改变其元素值是不可能的。当然,set的元素值就是其键值,所以改变可其元素值,关系的是set元素的排列规则,会破坏其组织。

  • set的迭代器失效问题和顺序性容器list相似。除了被删除元素的迭代器失效,其他元素的迭代器都有效(包括指针和引用)。

来看看set的一些基本操作吧:

#include <iostream>
using namespace std;
#include <set>
void main()
{
	set<int> s;
	for (int i = 1; i <= 10; i++)  //百万个元素测试得20秒左右
	{
		s.insert(i);
	}
	cout << "set 的 size 值为 :" << s.size() << endl;
	cout << "set 的 maxsize的值为 :" << s.max_size() << endl;   //819.199997G
	cout << "set 中的第一个元素是 :" << *s.begin() << endl;
	cout << "set容器是否为空 :" << !s.empty() << endl;
	cout << "-------------------------" << endl;
	int ia[5] = { 11, 12, 13, 14, 15 };
	set<int> iset(ia, ia + 5);
	cout << "set 的 size 值为 :" << iset.size() << endl;
	cout << "set 的 maxsize的值为 :" << iset.max_size() << endl;
	cout << "set 中的第一个元素是 :" << *iset.begin() << endl;
	//cout << "set 中的最后一个元素是:" << *(s.end()) << endl; //会报错
	//iset.clear();
    cout << "set 的 size 值为 :" << s.size() << endl;
    cout << "set 的 maxsize的值为 :" << s.max_size() << endl;
	//rbegin ,返回的值和end()相同
	//rend(), 返回的值和rbegin()相同
	iset.erase(12);   //删除元素值为12的元素

	//erase(iterator), 删除定位器iterator指向的值
    //erase(first, second), 删除定位器first和second之间的值
    //erase(key_value), 删除键值key_value的值

	cout << "12 count= " << iset.count(12) << endl;  //统计元素个数,非0即1
	cout << "13 count= " << iset.count(13) << endl;

	//迭代器遍历
	set<int>::iterator it = iset.begin();
	for (; it != iset.end(); it++)
	{
		cout << *it << " ";
	}
	cout << "-----------------------------------" << endl;

	//企图使用迭代器改变set元素,是不能通过的
	set<int>::iterator it2 = iset.begin();
	//*it2 = 100;
}

这里写图片描述

这里写图片描述
//cout << “set 中的最后一个元素是:” << *(s.end()) << endl; //会报错
解释下上面这句代码报错的原因,首先s.end()调用是间接调用红黑树的接口t.end()。红黑树的end()函数返回它的hander节点,这个是红黑树实现上的技巧。在初始化时申请一个节点,定义为红色(区分根节点),里面不存实际的值,只是为了更好的管理红黑树。所以解引用它是会出错的。

使用STL算法find()和find()函数来搜寻元素

#include <iostream>
using namespace std;
#include <set>

void main()
{
	int arr[] = { 12, 23, 34, 45 };
	set<int> iset;
	iset.insert(arr, arr + 4);    //插入区间块元素,前闭后开
	set<int>::iterator it = iset.begin();
	for (; it != iset.end(); it++)
	{
		cout << *it << " ";
	}
	cout << endl;

	//使用算法find()查找元素
	it = find(iset.begin(), iset.end(), 23);
	if (it != iset.end()) cout << "23 is found" << endl;
	
	it = find(iset.begin(), iset.end(), 100);
	if (it != iset.end()) cout << "100 is found" << endl;
	else  cout << "100 is not found" << endl;

	//使用find()函数查找元素会更好
	it = iset.find(23);
	if (it != iset.end()) cout << "23 is found" << endl;

	it = iset.find(100);
	if (it == iset.end()) cout << "100 is not found" << endl;
	else  cout << "100 is found" << endl;
}

这里写图片描述

#include <iostream>
using namespace std;
#include <set>

void main()
{
	int arr[] = { 1,2,3,12, 23, 34, 45 };
	set<int> iset;
	iset.insert(arr, arr + 7);    //插入区间块元素,前闭后开
	set<int>::iterator it = iset.begin();
    //equal_range() 返回一对定位器,分别表示第一个大于或等于给定关键值的元素和 第一个大于给定关键值的元素
	//如果失败两个当中谁失败,谁则返回end()的值
	pair<set<int>::const_iterator, set<int>::const_iterator> pr;
	pr = iset.equal_range(3);
	cout << "第一个大于等于 3 的数是 :" << *pr.first << endl;
	cout << "第一个大于 3的数是 : " << *pr.second << endl;
	pr = iset.equal_range(45);
	cout << "第一个大于等于 45 的数是 :" << *pr.first << endl;
	//cout << "第一个大于 45的数是 : " << *pr.second << endl;

	cout << "----------------------------------------------------------------" << endl;


	//lower_bound(key_value) ,返回第一个大于等于key_value的定位器
    //upper_bound(key_value),返回最后一个大于等于key_value的定位器(中序遍历从后往前)
	cout << *iset.lower_bound(3) << endl;
	cout << *iset.upper_bound(3) << endl;

}

这里写图片描述

好了,set基本使用就先说到这里吧~~

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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