STL之containers和<algorithm>-Reference

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
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#stl #算法

本文提供了C++标准模板库(STL)的官方指南链接，涵盖了各种容器和算法的详细用法，并介绍了如何通过包含适当的头文件来使用这些功能。
C++ STL 参考手册Cpp_STL_ReferenceManual.pdf
11-30
C++ STL 参考手册Cpp_STL_ReferenceManual ，对学习STL 有帮助
STL vector<bool>中的reference(2)
roaylchen的博客
08-20 1462
原文地址: public member class std::vector::reference class reference; Reference type This embedded class is the type returned by members of non-const vector when directly accessing its
STL_vector
Our little drops...
08-21 895
STL_vector /** * @brief A standard container which offers fixed time access to * individual elements in any order. * *
stl_vector去重方法
weixin_30875157的博客
02-02 322
sort(xs.begin(),sx.end()); xs.erase(unique(xs.begin(),xs.end()),xs.end()); //unique将同样的元素排至vector末位，返回首个重复元素地址 转载于:h...
STL_inserts
weixin_30569001的博客
02-23 119
#include<iostream>//#include<list.h>#include<iterator>#include<vector>#include<string>using namespace std;void main(){ string s1[4]={"fine","fish","fashion","fate"};...
C++标准模板库(STL)(3) 之 vector map容器快速学习 (自学笔记)
jnxhz2008的博客
08-07 969
要关注vector和map，对于其它容器，不做细致介绍。 一、简介 STL（Standard Template Library），即标准模板库，是一个具有工业强度的，高效的C++程序库。它被容纳于C++标准程序库（C++ Standard Library）中，是ANSI/ISO C++标准中最新的也是极具革命性的一部分。其包含有大量的模板类和模板函数，是 C++ 提供的一个基础模板的集合，用于完成诸如输入/输出、数学计算等功能。 1、STL 具有两个特点：一是数据结构和算法的分离，二是不是面向对.
C++标准＜algorithm＞库综合分析：从迭代器到并行与基于范围的计算
greenspan的专栏
09-20 1341
本文深入分析了C++标准模板库中的<algorithm>组件，重点探讨其核心设计原则和功能分类。主要内容包括： STL算法基础原则：阐释泛型编程思想，展示算法与容器的解耦设计，详细解析迭代器的角色和分层结构（输入/输出、前向、双向、随机访问和连续迭代器）。 标准算法分类：系统介绍非修改性序列操作（如find/count）、修改性序列操作（如copy/transform）、排序及相关操作（如sort/partition）等主要算法类别，
C++中STL用法超详细总结
热门推荐
一只大笨猫的博客
08-21 20万+
目录 1 什么是STL？ 2 STL内容介绍 2.1 容器 2.2 STL迭代器 2.3 算法 2.4 仿函数 2.4.1 概述 2.4.2 仿函数(functor)在编程语言中的应用  2.4.3 仿函数在STL中的定义 2.5 容器适配器 2.5.1 stack 2.5.2 queue &amp; priority_queue 3 常用容器用法介绍  3.1 vec...
stl algorithm -- sort ,unique
weixin_30521161的博客
06-11 79
在写私信群聊代码的时候碰到怎么把一个vector<Int> 元素unique化的问题，基本上就是需要下面这么做，用<algorithm>中的，先sort再unique 1 #include <algorithm> 2 #include <iostream> 3 #include <vector> 4 #include ...
C++ STL和泛型编程（三）----适配器（Adapters）
Scostifile的博客
05-28 473
C++ STL和泛型编程（三）----适配器（Adapters）一、作用及类别二、Container Adapters三、Functor Adapters- binder2nd- not1- bind四、Iterator Adapters- reverse_iterator- inserter(注意不是insert)五、X adapters- ostream_iterator 一、作用及类别 Adapter是将某个已经存在的东西改造一下，如改下接口（两个参数的改为一个参数）或改下函数名称之类的。 在编程技术
C++ Standard Library: A Tutorial and Reference
05-03
STL Containers<br/><br/>6.1 Common Container Abilities and ...STL Containers<br/><br/>6.8 Implementing Reference Semantics<br/><br/>6.9 When to Use which Container<br/><br/>6.10 Container Types ...
C++标准模板库-STL查询与参考手册
#include <algorithm> std::sort(vec.begin(), vec.end()); // 对向量进行排序 ``` #### 使用函数对象 使用预定义的函数对象或者自定义函数对象来执行特定操作： ```cpp std::vector<int> vec2 = {5, 3, 2, 8, 6...
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
王老师青少年编程
11-21 696
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
最新发布
m0_63814538的博客
11-24 264
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 318
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
专题二 -- 滑动窗口
2301_79389054的博客
11-17 1371
初始化窗口：确定窗口的起始位置和初始大小，通常使用两个指针（如左指针和右指针）来标记窗口的边界。扩展窗口：移动右指针，将新元素纳入窗口，直到窗口满足问题的特定条件（如包含所有目标元素、达到特定大小等）。收缩窗口：一旦窗口满足条件，尝试移动左指针，尽可能缩小窗口，同时保持条件成立，以找到最优解（如最小长度、最大和等）。更新结果：在每次窗口满足条件时，记录当前窗口的状态（如长度、元素和等），并根据问题要求更新全局最优解。重复步骤：继续扩展和收缩窗口，直到右指针遍历完整个数组。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 809
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法
Harrytutu_ZuiYue的博客
11-21 366
自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 744
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
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