21、C++ 映射容器:比较函数与哈希技术深度解析

C++ 映射容器:比较函数与哈希技术深度解析

1. 映射容器元素排序特性

在映射容器中,元素的排序有其特定规则。例如,当我们输入宠物类型和名字后,输出显示元素按键的升序排列,而具有相同键的元素则按与输入相反的顺序排列。以下是示例输入输出:

Enter the type of your pet  and their name: cat Max
Do you want to enter another(Y or N)? n

Pet list by type:

Pets of type cat are:
  Max

Pets of type dog are:
  Spot  Rover

Pets of type rabbit are:
  Cottontail  Mopsy  Flopsy

Pets of type snake are:
  Sammy  Slither
2. 更改比较函数的必要性

有时候,我们需要更改映射或多重映射的比较函数,主要有两个原因:
- 希望元素按降序排列,而非默认的升序。
- 当键为指针等类型时,直接的小于或大于操作可能不适用,需要自定义比较函数。

3. 比较函数的重要注意事项

在定义用于比较键的函数对象时,有一个非常重要的要求:映射容器的比较函数对于相等情况不能返回 true ,即不能使用 <= >= 比较。这是因为映射或多重映射容器使用等价性来判断键是否相等。当

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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