8、C++ 中的递增、递减、条件与逻辑

C++ 中的递增、递减、条件与逻辑

1. 递增和递减运算符

递增运算符( ++ )和递减运算符( -- )是 C++ 中常用的运算符,分别用于增加或减少变量的值。它们都有前缀(如 ++x )和后缀(如 x++ )两种形式。

  • 前缀与后缀递增的区别

    • 前缀运算符先递增变量,表达式的值是递增后的值。
    • 后缀运算符先保存旧值,再递增变量,表达式的值是旧值。
    • 一般建议使用前缀形式,除非需要后缀形式的特定功能。后缀运算符需要保存旧值的副本,可能会带来一些性能开销。
  • 递减运算符

    • 递减运算符( -- )是递增运算符的对应操作,它减去 1 而不是加上 1。同样有前缀和后缀两种形式。
    • 可以对任何数值类型的变量进行递增和递减操作,但只有部分迭代器允许递减操作。例如,输出迭代器只能向前移动,只能使用递增运算符(前缀或后缀),不能使用递减运算符。

下面是一个尝试对输出迭代器使用递减运算符的错误程序示例:

import <algorithm>;
import <iostream>;
import 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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