c++11中的lambda表达式

本文探讨了在C++中使用lambda表达式简化代码的方式。通过一个遍历容器并操作元素的具体例子,展示了lambda如何帮助避免定义繁琐的临时函数,并允许直接在函数内部访问和修改外部变量。

介绍lambda表达式的文章有很多,这里不是讲怎么用,而是讲为什么要用。


想象一个场景:最常见的操作就是要遍历一个容器(数组、vector、list……),然后对每个元素进行特定操作。

for(auto iter = array.begin(); iter != array.end(); ++iter)
{
    // do something
}

程序猿都是懒惰的,每次都要敲一个for循环太费劲了。如果这个操作是经常使用的,定义一个本地函数(或private的方法)。但是如果每次遍历中的操作又略微有些小差别,咋办呢?


STL给了我们很好的工具: for_each函数,不用关心容器类型,只需要传入begin()和end()迭代器,再附带一个函数指针,或者函数对象(仿函数,强烈推荐使用这个),一切都搞定了!


for_each(array.begin(), array.end(), myfunc());


一行搞定原来三行内容,哈哈,真哈皮!!

等等,猿猿的要求不止这些,如果要求在这个函数中打印出外部作用域的一个变量,比如:

int base = 20;
for_each(array.begin(), array.end(), myfunc());
// how to print base in myfunc ?

虽然函数对象可以保持一个变量在类中,但是我还想同时改变这个变量就有点力不从心了。(其实用指针可以做到,可是,变化的地方在作用域外定义,是不是有点奇怪呢?)


轮到lambda表达式大显身手了

int base = 20;
for_each(array.begin(), array.end(), [&base](typename iterator_traits<some_container::iterator> val)
{
    // do something with val and base
});


写完才发现,我们居然省下绞尽脑汁给函数取名字的功夫,而且对base的改变操作又属于in place。十分优雅!


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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