lower_bound && upper_bound 小结

C++ lower_bound() upper_bound() 函数用法详解(深入了解,一文学会) find()、find_if()、search() 等。值得一提的是,这些函数的底层实现都采用的是顺序查找(逐个遍历)的方式,在某些场景中的执行效率并不高。例如,当指定区域内的数据处于有序状态时,如果想查找某个目标元素,更推荐使用二分查找的方法(相比顺序查找,二分查找的执行效率更高)。C++ STL标准库中还提供有 lower_bound()、upper_bound()、equal_range() 以及 binary_search() 这 4 个查找函数,它们的底层实现采用的都是二分查找的方式。 阅读详情

 iterator lower_bound( const key_type &key );

 iterator upper_bound( const key_type &key );
 
 iterator lower_bound( const key_type &key ): 返回一个 迭代器,指向 键值>= key的第一个元素。
 iterator upper_bound( const key_type &key ): 返回一个迭代器,指向 键值> key的第一个元素。

 

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm> 
using namespace std;
typedef vector<int> vec; 
int main()
{
int kg[20]={2,4,5,8,1,3,9,7,6};
sort(kg,kg+9); 
vec aa(kg,kg+9);
int cnt=lower_bound(kg,kg+9,7)-kg;//lower_bound对数组进行操作 
int cnt2=lower_bound(aa.begin(),aa.end(),100)-aa.begin(); //对向量进行操作 
cout<<cnt<<" "<<cnt2<<endl; 
aa.insert(aa.begin()+cnt2,8888888); 
for(int i=0;i+aa.begin()!=aa.end();i++)//对迭代器的灵活运用 
   cout<<aa[i]<<" "; 
system("pause"); 
return 0;} 


C++理解upper_bound 和lower_bound C++中的upper_bound 和lower_bound比较容易弄混。记住的方法是根据名字记住其功能,如upper_bound表示以某个数为上限,这个数应该放在哪个位置;lower_bound表示以某个数为下限,这个数应该放在哪个位置。同时注意数组应该提前拍好序。 举个例子: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int m... 阅读详情

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% 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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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力铭君 1982
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muximuxi525
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