STL sort用法

本文详细介绍了C++标准库中的sort模板函数,包括两种不同形式的使用方法,并通过实例展示了如何利用自定义比较函数实现降序排序及结构体的排序。这为读者提供了灵活运用sort函数进行数据组织的方法。

 

sort模板有两种:
---------------------------------------------------------------------
template<class RanIt>
    void sort(RanIt fist, RanIt last);
template<class RanIt, class Pred>
    void sort(RanIt fist, RanIt last, Pred pr);
---------------------------------------------------------------------
第一种模板,sort重排[first,last)之间的元素,产生一个按operate<排列的序列。sort将序列中的元素以升序方式排列。
第二种模板和前一个的行为相似,不过它用pr(X,Y)代替了operate<(x,y)。

例子:
------------------------------
// tmp1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include <vector>
#include <algorithm> // Include algorithms
#include <iostream>

using namespace std;

bool pr(int s1, int s2)
{
return s1>s2;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
vector<int> vec;
vector<int>::iterator i;

vec.push_back (10);
vec.push_back (3);
vec.push_back (7);
sort(vec.begin(), vec.end(),pr); // Sort the vector

for (i = vec.begin(); i != vec.end(); i++)
{
cout<<*i<<endl;
}

return 0;
}

 

例子2:

--------------------------------------------------------------------------------------

// tmp1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include <vector>
#include <algorithm> // Include algorithms
#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

class myless
{

public:
  bool operator()( const int &a, const int &b) {
    return a < b;
  }
};

int main(int argc, char* argv[])
{
 vector<int> vec;
 vector<int>::iterator i;
 
 vec.push_back (10);
 vec.push_back (3);
 vec.push_back (7);
 sort(vec.begin(), vec.end(), myless()); // Sort the vector

 for (i = vec.begin(); i != vec.end(); i++)
 {
  cout<<*i<<endl;
 }

 return 0;
}

 

例子3:

------------------------------------------------------------------------

// tmp1.cpp : Defines the entry point for the console application.
//

#include "stdafx.h"
#include <vector>
#include <algorithm> // Include algorithms
#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

typedef struct
{
 string first;
 string last;
}NAME;

bool sortbyfirst(const NAME& n1, const NAME& n2)
{
 return (n1.first<n2.first);
}

bool sortbylast(const NAME& n1, const NAME& n2)
{
 return (n1.last<n2.last);
}

int main(int argc, char* argv[])
{
 vector<NAME> contacts;
 vector<NAME>::iterator j;
 
 NAME tmp;
 tmp.first = "liu";
 tmp.last = "bei";
 contacts.push_back(tmp);

 tmp.first = "zhao";
 tmp.last = "yun";
 contacts.push_back(tmp);

 tmp.first = "gun";
 tmp.last = "yu";
 contacts.push_back(tmp);

 tmp.first = "zhang";
 tmp.last = "fei";
 contacts.push_back(tmp);

cout<<"by first:"<<endl; 

sort(contacts.begin(), contacts.end(), sortbyfirst);

 for(j=contacts.begin(); j!= contacts.end(); j++)
 {
  cout<<j->first<<" "<<j->last<<endl;
 }

 cout<<"by last:"<<endl;

 sort(contacts.begin(), contacts.end(), sortbylast);

 for(j=contacts.begin(); j!= contacts.end(); j++)
 {
  cout<<j->first<<" "<<j->last<<endl;
 }
 return 0;
}

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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