C++ Primer课后练习10.22,10.23,10.24,10.25

//课后练习10.22
#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<numeric>
#include<functional>

using namespace std;
using namespace placeholders;
void elimdups(vector<string> & words)
{
	//按字典序排序
	sort(words.begin(), words.end());
	auto end_unique = unique(words.begin(), words.end());
	words.erase(end_unique, words.end());
}
bool check_size(const string &s, string::size_type sz)
{
	return s.size() > sz;
}
bool ishorter(const string &s1, const string &s2)
{
	return s1.size() < s2.size();
}
ostream & print(ostream &os, const string & s, char c)
{
	return os << s << c;
}
void biggies(vector<string> & words,
	vector<string>::size_type sz)
{
	elimdups(words); //将word按字典序排序,删除重复单词
	stable_sort(words.begin(), words.end(),
		bind(ishorter,_1,_2));
	//auto s1 = bind(check_size, _1, sz);
	auto wc = find_if(words.begin(), words.end(),
		bind(check_size, _1, sz));
	auto count = words.end() - wc;
	for_each(wc, words.end(),
		bind(print,ref(cout), _1, ' '));
}
int main(void)
{
	vector<string> words;
	string word;
	while (cin >> word)
	{
		words.push_back(word);
	}
	biggies(words, 5);
	
	return 0;
}
/*********************************************************************/
//课后练习10.24
#include<iostream>
#include<functional>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<string>
using namespace std;
using namespace placeholders;
bool check_size(const string & s1, string::size_type sz)
{
	return s1.size() < sz;
}
int main(void)
{
	string s1("whatthe");
	vector<int> vec1 = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 };
	auto wc= find_if(vec1.begin(), vec1.end(),
		bind(check_size, s1,_1));
	int count = vec1.end() - wc;
	cout << "vec1中第" <<vec1.size()-count << "个第一个大于string长度" << endl;
/********************************************************************/
//练习10.24
#include<iostream>
#include<vector>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<numeric>
#include<functional>

using namespace std;
using namespace placeholders;
void elimdups(vector<string> & words)
{
	//按字典序排序
	sort(words.begin(), words.end());
	auto end_unique = unique(words.begin(), words.end());
	words.erase(end_unique, words.end());
}
ostream & print(ostream & os,const string & s, const char c)
{
	return os << s << c;
}
bool check_size(const string & s, string::size_type sz)
{
	return s.size()> sz;
}
void biggies(vector<string> & words,
	vector<string>::size_type sz)
{
	elimdups(words); //将word按字典序排序,删除重复单词
	for_each(words.begin(), words.end(),
		bind(print,ref(cout),_1,' '));
	cout << endl;
	//stable_sort(words.begin(), words.end(),//按大小排序,相同的保存字母顺序
	//	[](const string& s1, const string & s2){return s1.size() < s2.size(); });
	auto wc = partition(words.begin(), words.end(),
		bind(check_size,_1,sz));
	for_each(words.begin(),wc,
		bind(print, ref(cout), _1, ' '));
	cout << endl;
}
int main(void)
{
	vector<string> words{ "the", "quick", "red", "fox", "jumps",
		"over", "the", "slow", "red", "turtle" };

	biggies(words, 4);
	return 0;
}

}





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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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