17、深入理解 C++ 映射容器

深入理解 C++ 映射容器

1. 映射容器概述

映射容器用于存储键值对,常见的映射容器有四种,它们各自由类模板定义,每种容器都有其独特的特性:
- map<K,T> :存储 pair<const K,T> 类型的元素,键必须唯一,元素按键的顺序排列,默认使用 less<K> 来比较键。
- multimap<K,T> :与 map<K,T> 类似,元素有序,但允许重复的键。
- unordered_map<K,T> :使用键生成的哈希值来定位元素,元素不直接按键值排序,键必须唯一。
- unordered_multimap<K,T> :同样使用哈希值定位元素,但允许重复的键。

容器类型 键唯一性 元素排序方式 头文件
map<K,T> 唯一 按键比较排序
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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