[Effective STL] 关联容器

本文探讨了STL中相等(equality)与等价(equivalence)的概念,解释了它们在find和set::insert等函数中的不同应用。通过Widget类的例子,详细分析了基于operator==的相等概念,以及在map中使用operator[]与insert时的效率考量。

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理解相等(equlity)和等价(equivalence)的区别

STL中有很多这样的函数,它们需要确定两个值是否相同,但这些函数以不同的方式来判断这两个值是否相同。find对相同的定义是等价的,是以operator ==为基础,而set::insert对系统的定义是等价。因此需要了解它们之间的区别。

在实际过程中,相等的概念是基于operator ==的,如果表达式x==y返回真,则x和y的值相等,否则就不相等。但x和y有相等的值并不意味这它们的所有数据成员都有相等的值。

class Widget{
  public:
    ...
  private:
    TimeStamp lastAccessed;
    ...
};

bool operator == (const Widget& lhs, const Widget& rhs){
  //忽略了lastAccessed域的代码
}

在这种情况下,两个Widget即使有不同的lastAccessed域,它们也可以有相等的值。

当效率至关重要的时候,请在map::operator[]与map::insert之间做出谨慎选择

mapopeartor[]的设计目的是为了提供“添加和更新功能”

map<k,v> m;
m[k] = v;

具体工作方式如下:operator[]返回一个引用,它指向与k相关联的值对象。然后v被赋给该引用所指向的对象。如果键k已经有了相关联的值,则该值被更新。但如果k还没有在映射表中,那就没有operator[]可以指向的值对象。在这种情况下,它使用值类型的默认构造函数创建一个新的对象,然后operator[]就能返回一个指向该新对象的引用了。
假定有个Widget类,它支持默认构造函数,并根据一个double值来构造和赋值:

class Widget{
pulic:
  Widget();
  Widget(double weight);
  Widget& operator=(double weight)
  void operator==(const Widget& w);
}

创建一个map<int,Widget>,并想用特定的值来对该映射表进行初始化。

map<int,Widget> m;
m[1] = 1.50;
m[2] = 3.67;
m[3] = 10.5;
m[4] = 45.8;
m[5] = 0.0003;
m[1] = 1.5; 该表达式等价于如下
typedef map<int,Widget> IntWidgetMap;
pair<IntWidgetMap::iterator,bool> result = m.insert(IntWidgetMap::value_type(1,Widget())); 用键值1和默认构造的值对象创建一个新的map条目。
result.first->second = 1.5; 又根据需求对Widget赋值一次

上述方式可以换成insert方法
m.insert(IntWidgetMap::value_type(1,1.50));

Note:因此当进行“添加”操作时,insert比operator[]效率高,然而做更新操作时,即当一个等价的键已经在映射表中时,形势却是反过来。

m[k] = v;
m.insert(IntWidgetMap::value_type(k,v)).first->second = v;

insert调用需要将一个一个IntWidgetMap::value_type类型的参数,所以当我们调用insert时,我们必须构造和析构一个该类型对象。其中又包含了一个Widget的构造和析构。而operator[]不使用pair对象,所以它不会构造和析构任何pairwidget
Note:对效率的考虑,当向映射表中添加元素时,要优先使用insert,而不是operator[];而从效率和美学的观点考虑,结论是:当更新已经在映射表中的元素的值时,要优先选用operator[]。

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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