【C++】STL(3) - 容器适配器

C++STL容器内容总结 C++ STL容器使用,原理剖析总结 目录 如果需要录屏资料,请私信邮箱shitou3000@qq.com获取。 ... 阅读详情

1. stack

1.1 基本用法

stack<int> s1;               // 默认使用deque作为底层容器
stack<int, vector<int>> s2;  // 使用vector作为底层容器

// 入栈
s1.push(1);
s1.push(2);
s1.push(3);

// 出栈
int ret = 0;
if(!s1.empty()){
    ret = s1.top();
    s1.pop();
}

// 获取大小
cout << "size: " << s1.size() << endl;

1.2 例子:括号匹配

template<typename T> bool matchBracket(const string &str, stack<T> & s){
    clearStack(s);
    for(auto c: str){
        if(c == '(' || c == '[' || c == '{'){
            s.push(c);
        }else if(c == ')' || c == ']' || c == '}'){
            if(s.empty()){
                return false;
            }
            if((c == ')' && s.top() == '(') || (c == ']' && s.top() == '[') || (c == '}' && s.top() == '{')){
                s.pop();
            }else{
                return false;
            }
        }
    }
    return s.empty();
}

vector<string> testCases = {
    "({[()]}",          // false
    "{[]()}[()(())]",   // true
};
stack<char> s3;
for(auto testCase: testCases){
    cout << matchBracket(testCase, s3) << endl;
}

2. queue

2.1 普通队列:queue

queue< double > q1;
queue< double, vector<double> > q2;

// 队尾入队
q1.push( 3.2 );
q1.push( 9.8 );
q1.push( 5.4 );

// 访问队头队尾元素
cout << q1.front() << " " << q1.back() << endl;

// 队头出队
cout << q1.frint();
q1.pop();

// 清空队列
while( !values.empty() ){
    cout << values.front() << ' ';
    values.pop();
}

2.2 优先队列:priority_queue

实现堆排序从而让队列按照优先级出队。比较器指定为less<type>,大值元素优先级高,形成大根堆。比较器指定为greater<type>,小值元素优先级高,形成小根堆。默认底层数据结构为vector,也可以指定为deque。

push操作:先调用底层的push_back(),再使用heapsort重新排序。

pop操作 :调用底层pop_back();top操作:调用底层的front()函数。

empty操作:调用底层的empty()函数。

#include <queue>

template<typename QT, typename DT> void enqueue(QT &q, DT elems){
    for(auto elem: elems){
        q.push(elem);
    }
}

priority_queue<int, vector<int>, less<int>> pq;
vector<int> elems = {2,4,1,6,5,8,7,9,3};
enqueue(pq, elems);

while(!pq.empty()){		// {9,8,7,6,5,4,3,2,1}
    cout << pq.top() << ' ';
    pq.pop();
}

2.2.1 例子:求数组中第k大的数

#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;

template<typename QT, typename DT> void enqueue(QT &q, DT elems){
    for(auto elem: elems){
        q.push(elem);
    }
}

template<typename T> T findKthMaxElem(const vector<T> &nums, int k){
    priority_queue<int, vector<int>, less<int>> pq;
    enqueue(pq, nums);
    while(k > 1){
        pq.pop();
        k--;
    }
    return pq.top();
}

int main() {
    priority_queue<int, vector<int>, less<int>> pq;
    vector<int> elems = {2,4,1,6,5,8,7,9,3};
    int ret = findKthMaxElem(elems, 3);
    cout << ret << endl;

    return 0;
}

C++中STL各容器详解 一、STL中六大组件: 1)容器(Container),是一种数据结构,如list,vector,和deques ,以模板类的方法提供。为了访问容器中的数据,可以使用由容器类输出的迭代器; 2)迭代器(Iterator),提供了访问容器中对象的方法。例如,可以使用一对迭代器指定list或vector中的一定范围的对象。迭代器就如同一个指针。事实上,C++的指针也是一种迭代器。但是,迭代器也可以... 阅读详情

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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谢谢大家的关注 1635
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南隅。
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