C++ Primer课后练习11.33-11.36

本文介绍了一个文本转换程序的设计与实现,该程序通过读取指定规则文件建立转换映射,并应用于目标文本文件,实现文本内容的自动替换。核心部分包括构建转换映射、执行单词级别的转换以及整合输出。
//练习11.33
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
//函数buildmap读入给定文件,建立起转换映射
map buildmap(ifstream & mapfile)
{
	map trans_map; //保持转换规则
	string key;                    //要转换的单词
	string value;                  //替换后的内容
	//读取第一个单词存入key中,行中剩余内容存入value;
	while (mapfile >> key && getline(mapfile, value))
	{
		if (value.size() > 1)
		{
			trans_map[key] = value.substr(1);   //跳过空格那个当
		}
		else
			throw runtime_error("no rule for" + key);
	}
	return trans_map;
}
const string &Transform(const string & s, const map& m)
{
	//实际的转换工作,此部分是程序核心
	auto map_it = m.find(s);
	//如果单词在转换规则map中
	if (map_it != m.end())
	{
		return map_it->second;   //使用替换短语
	}
	else
		return s;                //否则返回原string
}
//单词转换程序
void word_transform(ifstream & mapfile, ifstream & input)
{
	auto trans_map = buildmap(mapfile); //保存转换规则
	string text;                        //保存输入中的每一行
	while (getline(input, text))        //读取一行输入 
	{
		istringstream stream(text);     //读取每一个单词
		string word;
		bool firstword = true;           //控制是否打印空格
		while (stream >> word)
		{
			if (firstword)
				firstword = false;
			else
				cout << " ";             //在单词间打印一个空格
			cout << Transform(word, trans_map); //打印输出
		}
		cout << endl;
	}
}
//生成转换文本
int main(void)
{
	ifstream map_file("rule.txt");
	ifstream in_put("target.txt");
	word_transform(map_file, in_put);
	return 0;
}

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内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析和p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度和重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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