stl vector 备忘录

1,vector 是一个变长数组.

2,每次申请都默认比要的值大一些,每当空间不够用时候,就申请一个是原来二倍的空间,将原来的内容复制到新内容,然后销毁原空间.

3,内部是使用类似内存池的东西,来分配空间,这样的话,可以使分配更加高效.

4,内部用迭代器来保存两个指针,来指定空间的大小,以及使用情况,所以,当引起内存分配翻倍的时候,都需要将迭代器更新,所以如果在程序里值保存迭代器指针的话,就会出现悬空指针,切忌如此.

5,由于vector类内部用指针指示空间大小,所以,其类本身大小是不变的,而且,类指针也是不变的,所以直接vector *p=&a;类似的保存vector的指针还是有效的,即时是翻倍也是有效的.

 

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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