其他vector操作

博客介绍了使用范围for语句处理vector对象元素,阐述了vector相等及大小比较规则。还说明了计算vector内对象索引的方法,如统计成绩分数段。强调不能用下标形式添加元素,应使用push_back,下标运算符仅用于访问已存在元素。

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vector支持的操作
v.empty()如果v不含有任何元素,返回真;否则返回假
v.size()

返回v中的元素个数

v.push_back(t)向v的尾端添加一个值为t的元素
v[n]

返回v中第n个位置上元素的引用

v1=v2用v2中的元素拷贝替换v1中的元素
v1={a,b,c...}用列表中的元素拷贝替换v1中的元素
v1==v2元素数量相同且对应位置的元素值都相同
v1!=v2 
<,<=,>,>=以字典顺序进行比较

使用范围for语句处理vector对象中的所有元素:

    vector<int> v{1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    for (auto& i : v)//对于v中的每个元素
        i *= i;//求元素值的平方
    for (auto i : v)//对于v中的每个元素
        cout << i << " ";//对于v中的每个元素
    cout << endl;

vector对象的类型总是包含着元素的类型:

    vector<int>::size_type//正确
    vector::size_type//错误

两个vector相等当且仅当它们所含的元素个数相同,而且对应位置的元素值也相同。

关系运算符依照字典顺序进行比较:

  • 如果两个vector对象的容量不同,但是在相同位置上的元素值都一样,则元素较少的vector的对象小于元素较多的vector对象
  • 若元素的值有区别,则vector对象的大小关系由第一对相异的元素值的大小关系决定。

计算vector内对象的索引

假设有一组成绩的集合,其中成绩的取值是从0到100。以10分为一个分数段,要求统计各个分数段各有多少成绩。

在具体实现时使用一个含有11个元素的vector对象,每个元素分别用于统计各个分数段上出现的成绩个数。对于某个成绩来说,将其除以10就能得到对应的分数段索引。

一旦计算得到了分数段索引,就能用它作为vector对象的下表,进而获取该分数段的计数值并加1:

    //以10分为一个分数段统计成绩的数量
    vector<unsigned> scores(11, 0);//11个分数段,全部初始化为0
    unsigned grade;
    while (cin >> grade)//读取成绩
    {
        if (grade <= 100)//只处理有效的成绩
            ++scores[grade / 10];//将对应分数段的计数值加1
    }

不能用下标形式添加元素

 为vector对象ivec添加10个元素:

    vector<int> ivec;//空vector对象
    for (decltype(ivec.size()) ix = 0; ix != 10; ++ix)
        ivec[ix] = ix;//严重错误:ivec不包含任何元素

这段代码时错误的:ivec是一个空vector,根本不包含任何元素,当然也就不能用下标去访问任何元素,正确的方法是使用push_back:

    for (decltype(ivec.size()) ix = 0; ix != 10; ++ix)
        ivec.push_back(ix);//正确:添加一个新元素,该元素的值是ix

 tip:vector对象(以及string对象)的下标运算符可用于访问已存在的元素,而不能用于添加元素。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/suomeimei/p/10811654.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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