B00011 unordered_map

本文通过一个具体的 C++ 示例介绍了 std::unordered_map 的使用方法,包括创建、遍历及元素的增删等基本操作。

是一个有关unordered_map的例子程序,代码来自:std::unordered_map - cppreference.com

unordered_map是采用哈希搜索的map。搜索速度上也许要优于map。

需要主意的是,对map对象进行遍历时,该对象有可能是未排序的。

源程序如下:

/* B00011 unordered_map */

#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>

using namespace std;

int main()
{
    // Create an unordered_map of three strings (that map to strings)
    std::unordered_map<std::string, std::string> u = {
        {"RED","#FF0000"},
        {"GREEN","#00FF00"},
        {"BLUE","#0000FF"}
    };

    // Iterate and print keys and values of unordered_map
    for( const auto& n : u ) {
        std::cout << "Key:[" << n.first << "] Value:[" << n.second << "]\n";
    }

    // Add two new entries to the unordered_map
    u["BLACK"] = "#000000";
    u["WHITE"] = "#FFFFFF";

    // Output values by key
    std::cout << "The HEX of color RED is:[" << u["RED"] << "]\n";
    std::cout << "The HEX of color BLACK is:[" << u["BLACK"] << "]\n";

    return 0;
}

程序运行结果如下:

Key:[BLUE] Value:[#0000FF]
Key:[RED] Value:[#FF0000]
Key:[GREEN] Value:[#00FF00]
The HEX of color RED is:[#FF0000]
The HEX of color BLACK is:[#000000]


转载于:https://www.cnblogs.com/tigerisland/p/7564744.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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