boost库在工作(14)绑定器与函数对象之二

本文介绍如何利用STL库中的for_each和bind2nd算法解决学生数学成绩的平均分计算及与平均分的差距计算问题,并探讨如何在类中使用绑定器调用成员函数以实现代码的封装和维护。
在STL库里使用算法for_each可以实现容器里每个元素都进行运算的操作,但for_each要求函数对象只能接收一个参数,如果需要传入两个函数时,就需要使用绑定器了。下面设想有这么一个需求,学校里老师给软件开发人员提了一个需求,要求把学生的数学成绩计算平均分,最后还需要计算每个人成绩跟平均分的差距,以便让每个学生看到自己成绩的好与坏。面对这个需求,就可以使用STL里的算法实现如下:
//使用bind2nd实现多个数据计算。

void TestCase2(void)
{
	//保存学生数学成绩。
	std::vector< int > vStudent;
	vStudent.push_back(50);
	vStudent.push_back(60);
	vStudent.push_back(30);
	vStudent.push_back(80);
	vStudent.push_back(90);

	//计算数据平均分数
	int nAvg = std::accumulate(vStudent.begin(), vStudent.end(), 0)/vStudent.size();	
	std::cout << "nAvg= " << nAvg << std::endl;

	//计算每个学生与平均分的差距。
	std::for_each(vStudent.begin(), vStudent.end(), std::bind2nd(std::ptr_fun(Fun), nAvg));
}

在这个例子里使用vector声明一个容器来保存所有学生的数学成绩,然后accumulate算法来进行求和算出平均分,最后使用for_each算法来计算每个学生与平均分的差距。在最后一步里,就使用bind2nd绑定器传送两个参数给for_each算法,以便每个学生的成绩从容器vStudent里传入,然后与传入的平均分相减。可见,通过bind2nd绑定器实现了本来只能传入一个参数的for_each算法,可以输入了两个参数。

 

我们编程经常会遇到这样一种情况,当使用for_each算法时,又不想声明一个全局的函数,那样会导致代码不清晰,以后维护也是一个大问题,想把for_each算法调用的函数放在类里面,也就是类成员函数,这样既封装了代码,又方便维护。在这种情况下,就需要使用绑定器来实现了,看看下面的例子,就会明白了,如下:

//bind1st调用类的成员函数

class CObj
{
public:
	void Test(void)
	{
		//
		std::vector< int > vRect;
		vRect.push_back(1);
		vRect.push_back(2);
		vRect.push_back(3);
		vRect.push_back(10);

		//使用绑定器来调用类成员函数
		std::for_each(vRect.begin(), vRect.end(), 
			std::bind1st(std::mem_fun(&CObj::Fun), this));
	}
private:
	void Fun(int x)
	{
		std::cout << "CObj::Fun:" << x << std::endl;
	}

};

在这个例子,特别要关注下面这行代码:

std::for_each(vRect.begin(), vRect.end(),

         std::bind1st(std::mem_fun(&CObj::Fun),this));

在这行代码里使用了绑定器bind1st来生一个函数对象传给for_each算法使用,否则是没有办法直接使用类的成员函数。在这里使用了mem_fun函数把一个成员函数的指针获取到。通过这样的方式,可以实现对容器访问全部成员时,可以不需要写循环的方式,优先使用算法for_each来实现。


基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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