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;
}

/**********************************************************************************************************************/
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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