每天学点C++_1.iter

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#c++ #vector

本文讨论了在C++标准库中使用vector容器时的一个常见陷阱：当vector为空时，虽然可以初始化迭代器iter为vector.begin()，但此时对iter进行解引用操作会导致程序错误。文章通过这个例子提醒开发者注意迭代器的有效性检查。

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1 当vector为空时，可以用iter = vector.begin()，这样赋值iter为空。但是如果对iter进行*iter，则会报错！！！
排序和查找函数举例（C、C++、Java、Python以及VB）
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排序和查找是计算机中最常用的两种操作。每天你在使用计算机时，系统背后都会执行大量的排序或查找工作。本文就以C++、C、Java、Python和VB等5种计算机语言为例，演示如何在其中（通过调用现成的内置函数来）进行排序和查找操作
C++11-17中auto和decltype
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iter:功能性的C ++迭代器库
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重复 功能性的C ++ 20迭代器库 小型，单头，功能丰富的功能性C ++ 20迭代器库，旨在简单，可组合且易于扩展。 设计中的许多简单性都归功于。 单头 轻量级（约2500条源代码线） 最小的std库依赖项： <type> <concepts> <functional> <optional> <limits> <memory> constexpr / consteval友好：演示 可与基于范围的for循环互操作：演示 零开销：演示 自动矢量化：演示 与std :: vector，std :: array，std :: optional的无缝互操作 与其他标准容器的无缝互操作 可预测的API：函数签名与签名大致相同，后者本身遵循相当标准的功能命名法。 文档（取决于以前使用其他语言的标准库的经验） 完整的单元测试范围。 只有约50％的覆盖率。 使用风险自
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一. 解释器模式 定义：给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。 结构如下： 代码如下： //包含解释器之外的一些全局信息 class Context { public: Context() {} ~Context() {} }; class AbstractExpression { public:
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public:protected:1.继承base_sink类自定义sink需要继承spdlog中的base_sink类，并实现其中的虚函数。可以参考spdlog中已有的sink实现，如daily_file_sink、rotating_file_sink等。2.实现关键函数sink_it_：这是最重要的一个接口，用于处理日志数据的输出。在该函数中，你需要将日志数据格式化为指定的格式，并输出到目标位置。start（用于初始化sink）、flush。
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parquet_file.iter_batches的next方法
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`parquet_file.iter_batches`的`next`方法通常用于从Parquet文件中逐批读取数据。`iter_batches`是一个迭代器方法，它会将Parquet文件中的数据分批读取，以便在内存中处理这些数据。`next`方法则是用于获取迭代器的下一个批次。 以下是一些关于`parquet_file.iter_batches`的`next`方法的详细说明： 1. **读取数据**：通过`iter_batches`方法，可以将Parquet文件中的数据分成多个批次进行读取。这样可以在处理大规模数据时节省内存。 2. **逐批处理**：`next`方法会返回当前批次的数据，并移动迭代器到下一个批次。如果没有更多的批次，`next`方法会抛出`StopIteration`异常。 3. **使用场景**：这种逐批处理的方法非常适用于需要处理大规模数据集的场景，例如数据分析和机器学习任务。 以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用`iter_batches`和`next`方法： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 初始化Spark会话 spark = SparkSession.builder.appName("ParquetBatchExample").getOrCreate() # 读取Parquet文件 parquet_file = spark.read.parquet("path/to/your/parquet_file.parquet") # 创建批处理迭代器 batch_iterator = parquet_file.iter_batches(batch_size=1000) # 获取下一个批次 try: batch = next(batch_iterator) print(batch) except StopIteration: print("No more batches") # 关闭Spark会话 spark.stop() ``` 在这个示例中，我们首先初始化了一个Spark会话，然后读取了一个Parquet文件。接着，我们创建了一个批处理迭代器，并使用`next`方法获取了第一个批次的数据。最后，我们关闭了Spark会话。
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