exceptional c++ 读书笔记一 . vector 的使用

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exceptional c++ 读书笔记一 . vector 的使用

一. at() 与 operator[] void f(vector<int>& v) { v[0]; v.at(0); } 对于 vector 中的元素的随机访问有两种方式operator[] 和 at() , 两种方式的区别主要就是 at() 函数会进行边界检查,对于越界会抛出异常std::out_of_range operator[] 不会进行边界检查,如果越界可能直接引起程序crash 正因为上述区别,at() 每次都会进行边界检查,因此导致速度不如 operator[…

STL源码剖析读书笔记之vector

STL源码剖析读书笔记之vector 1.vector概述 vector是一种序列式容器,我的理解是vector就像数组.但是数组有一个很大的问题就是当我们分配一个一定大小的数组的时候,起初也许我们不会觉得数组容量太小不合需求,但是随着数据量的增加, 数组尺寸大小不再满足需求,此时我们需要手动的去扩展其大小.然而vector就帮我们完全实现了一个可自适应增长的数组功能.那么这样看来vector其实也就是一种可自适应增长的动态数组的类的实现. 2.关于vector的定义其实用过vector的…

【Todo】【读书笔记】机器学习-周志华

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi…

机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

前言最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

前言最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

STL源码剖析读书笔记--第四章--序列式容器

1.什么是序列式容器?什么是关联式容器? 书上给出的解释是,序列式容器中的元素是可序的(可理解为可以按序索引,不管这个索引是像数组一样的随机索引,还是像链表一样的顺序索引),但是元素值在索引顺序的方向不一定是有序的.下面这幅图是SGI STL中的各种容器,图中内缩表示内含关系,类似于UML类图里面的组合关系.比如说heap内含一个vector,表示heap是借由vector实现的. 2.vector vector概述 vector的空间是动态分配的,对vector进行size()操作得到的结果是…