stl vector源码学习笔记

本文深入探讨了C++标准库中vector容器的特性与使用方法,包括容量与大小的区别、构造函数的不同形式及其对容器行为的影响,以及如何正确使用[]与at()避免越界错误。
1.vector中的size()方法是常数量级的,其中 0 == size()和empty()是等价的;

size_type size() const
{ return size_type(end() - begin()); }


bool empty() const
{ return begin() == end(); }

2.构造函数,若采用默认构造函数,vector的容量为0,在容量不足的情况下会以1、2、4...指数级的增长;如果指定容量和初始值,则构建指定长度和初始值的容器,当容量不足时,将容量翻倍。

#include<iostream>
#include<list>
#include<vector>
#include<deque>
#include<stdint.h>
#include<algorithm>
#include<iterator>

using std::cout;
using std::vector;
using std::ostream_iterator;
using std::copy;
using std::endl;

int main()
{

cout<<"hello,c++"<<endl;
vector<uint32_t> vec(10);
cout<<"vector capacity : "<<vec.capacity()<<endl;
for(uint32_t i=0;i<10;i++)
{
vec[i]=i+1;
}
cout<<"vector size : "<<vec.size()<<endl;
cout<<"vector capacity : "<<vec.capacity()<<endl;
copy(vec.begin(),vec.end(),ostream_iterator<uint32_t>(cout,"."));
cout<<endl;
return 0;
}

输出结果如下:
hello,c++
vector capacity : 10
vector size : 10
vector capacity : 10
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.


int main()
{

cout<<"hello,c++"<<endl;
vector<uint32_t> vec;
cout<<"vector capacity : "<<vec.capacity()<<endl;
for(uint32_t i=0;i<10;i++)
{
vec.push_back(i);
}
cout<<"vector size : "<<vec.size()<<endl;
cout<<"vector capacity : "<<vec.capacity()<<endl;
copy(vec.begin(),vec.end(),ostream_iterator<uint32_t>(cout,"."));
cout<<endl;
return 0;
}

输出结果:
hello,c++
vector capacity : 0
vector size : 10
vector capacity : 16
0.1.2.3.4.5.6.7.8.9.

3.如果构造函数指定的长度,不管有没有指定初始值,当调用push_back的时候,都会首先增大容量,再添加值(使用时要尤其注意)。

int main()
{

cout<<"hello,c++"<<endl;
vector<uint32_t> vec(10);
//vector<uint32_t> vec(10);
cout<<"vector capacity : "<<vec.capacity()<<endl;
for(uint32_t i=0;i<10;i++)
{
vec.push_back(i);
}
cout<<"vector size : "<<vec.size()<<endl;
cout<<"vector capacity : "<<vec.capacity()<<endl;
copy(vec.begin(),vec.end(),ostream_iterator<uint32_t>(cout,"."));
cout<<endl;
return 0;
}

输出结果:
hello,c++
vector capacity : 10
vector size : 20
vector capacity : 20
0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.1.2.3.4.5.6.7.8.9.

4.要尤其注意[]和at()的越界,尤其是[],在使用[]给vector赋值的时候,一定要注意其边界值。
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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