Peeking Iterator

本文介绍了一种在迭代过程中提前查看下一个元素的迭代器实现方式,通过自定义类PeekingIterator,结合Iterator接口,实现了peek操作,为开发者提供了更灵活的数据遍历体验。

Given an Iterator class interface with methods: next() and hasNext(), design and implement a PeekingIterator that support the peek() operation -- it essentially peek() at the element that will be returned by the next call to next().


Here is an example. Assume that the iterator is initialized to the beginning of the list: [1, 2, 3].

Call next() gets you 1, the first element in the list.

Now you call peek() and it returns 2, the next element. Calling next() after that still return 2.

You call next() the final time and it returns 3, the last element. Calling hasNext() after that should return false.

 

 1 // Below is the interface for Iterator, which is already defined for you.
 2 // **DO NOT** modify the interface for Iterator.
 3 class Iterator {
 4     struct Data;
 5 Data* data;
 6 public:
 7 Iterator(const vector<int>& nums);
 8 Iterator(const Iterator& iter);
 9 virtual ~Iterator();
10 // Returns the next element in the iteration.
11 int next();
12 // Returns true if the iteration has more elements.
13 bool hasNext() const;
14 };
15 
16 
17 class PeekingIterator : public Iterator {
18 public:
19 PeekingIterator(const vector<int>& nums) : Iterator(nums) {
20    // Initialize any member here.
21    // **DO NOT** save a copy of nums and manipulate it directly.
22    // You should only use the Iterator interface methods.
23    peeked = false;
24 }
25 
26     // Returns the next element in the iteration without advancing the iterator.
27 int peek() {
28         if(!peeked){ //has not visited the next item
29             peeked = true;
30             current = Iterator::next(); //store the value to facilitate the next()
31         }
32         return current;
33 }
34 
35 // hasNext() and next() should behave the same as in the Iterator interface.
36 // Override them if needed.
37 int next() {
38    if(!peeked) return Iterator::next();
39    peeked = false;
40    return current;
41 }
42 
43 bool hasNext() const {
44    return peeked || Iterator::hasNext();
45 }
46 private: 
47     //Iterator ite;   
48     bool peeked;
49     int current;
50 };

 

转载于:https://www.cnblogs.com/amazingzoe/p/4850616.html

### 关于Peking_data.mat数据文件的信息及其处理 #### 数据集概述 ADHD-200样本提供了丰富的静止状态fMRI和解剖学数据,这些数据来源于多个独立成像站点。具体而言,在该数据库中包含了来自不同年龄段参与者的脑部影像资料以及详细的伴随表型信息,如诊断情况、症状严重程度评分等[^1]。 对于特定提到的`Peking_data.mat`文件,这属于ADHD-200项目的一部分,通常存储有经过预处理后的功能性磁共振图像(fMRI)数据以及其他辅助信息。这类`.mat`格式的数据文件是由MATLAB软件所使用的二进制文件形式来保存矩阵变量和其他复杂结构化数据对象。 #### 获取与加载数据 为了访问并操作此类型的MAT文件中的内容,可以采用如下Python代码片段作为示范: ```python import scipy.io as sio # 加载 .mat 文件 data = sio.loadmat('path_to_Peking_data/Peking_data.mat') # 查看字典键名以了解其内部结构 print(data.keys()) ``` 上述脚本利用SciPy库实现了对MAT文件的有效读取,并将其转换为易于分析的形式。通过打印出`keys()`可以获得关于当前数据集中存在的各个字段名称的知识,从而为进一步探索提供方向指引。 #### 处理方法建议 针对此类神经影像数据集的一般性处理流程可能涉及以下几个方面的工作: - **质量控制**:执行必要的质控措施确保原始扫描的质量满足后续研究需求; - **标准化变换**:将个体大脑映射到标准空间以便跨被试比较; - **特征提取**:计算感兴趣区域内的活动模式或其他统计量度; - **数据分析**:应用机器学习算法挖掘潜在规律或差异点; 值得注意的是,在实际工作中应当依据具体的科研目标调整相应的技术路线。同时也要注意遵循伦理准则及法律法规的要求妥善保管个人信息安全。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值