#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { // 创建一个向量存储 int vector<int> vec; int i; // 显示 vec 的原始大小 cout << "vector size = " << vec.size() << endl; // 推入 5 个值到向量中 ; i < ; i++){ v…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/cutter_point/article/details/33732681 特定容器算法 lst.merge(lst2) 将来自lst2的元素并入到lst.这两个都必须是有序的. lst.merge(lst2, comp) 元素将从lst2删除,第一个版本号使用<运算符,第二个版本号使用给定的运算符 lst.remove(lst2)调用erase删除掉与给定值相等(==)或令一元谓词为真的每一个元素…

        在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,这篇笔记将这些概念以及它们之间的关系捋清楚. 概念简介: 容器(container):一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取 可迭代对象(iterable):可以直接作用于for循环的…

1) STL的容器通过类模板技术,实现数据类型和容器模型的分离. 2) STL的迭代器技术实现了遍历容器的统一方法:也为STL的算法提供了统一性. 3) STL的函数对象实现了自定义数据类型的算法运算 核心思想:其实函数对象本质就是回调函数,回调函数的思想,就是任务的编写者和任务的调用者有效解耦合,函数指针做函数参数. 4) 具体例子:transform算法的输入,通过迭代器first和last指向的元算作为输入:通过result作为输出:通过函数对象来做自定义数据类型的运算.…

在了解Python的数据结构时,容器(container).可迭代对象(iterable).迭代器(iterator).生成器(generator).列表/集合/字典推导式(list,set,dict comprehension)众多概念参杂在一起,难免让初学者一头雾水,我将用一篇文章试图将这些概念以及它们之间的关系捋清楚. 1. 容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这…

转自:http://www.cnblogs.com/haiyupeter/archive/2012/07/29/2613145.html 容器:某一类型数据的集合. C++标准顺序容器包括:vector,list,queue 容器初始化 vector<int> t; ; i < ; i ++) { t.push_back(i); } vector<int> c; // 空容器 vector<int> c1(t); // 容器t的副本 vector<, );…

前言 之前虽然写Python,但是对Python的这些概念也是模模糊糊,知道有一天,看到了一篇文章,讲的透彻,所以就写这篇作为对于这篇高文的读书笔记吧 致谢,该文作者,完全理解Python迭代对象.迭代器.生成器 总论 总论:可迭代对象概念最大,包含迭代器和大部分容器,以及例如files.sockets等可以迭代的对象. 容器: list.dequeue.set.dict.Counter.tuple.str等等,注意Bloom filter容器不能迭代,所以不是所有容器都可以迭代的. 迭代器:…

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法…

转发: 大海巨浪 Java库本身就有多种线程安全的容器和同步工具,其中同步容器包括两部分:一个是Vector和Hashtable.另外还有JDK1.2中加入的同步包装类,这些类都是由Collections.synchronizedXXX工厂方法.同步容器都是线程安全的,但是对于复合操作,缺有些缺点: ① 迭代:在查觉到容器在迭代开始以后被修改,会抛出一个未检查异常ConcurrentModificationException,为了避免这个异常,需要在迭代期间,持有一个容器锁.但是锁的缺点也很明显…

0. 1.总结 (1) (a)iterable 可迭代(对象) 能力属性 指一个对象能够一次返回它的一个成员,for i in a_list 而不需要通过下标完成迭代. 例子包括所有序列类型(list, str, tuple), 以及 dict, file, 还包括定义了 __iter__() 或 __getitem__() 方法的类实例. (b)iterator 迭代器 具体实现 代表数据流的对象.重复调用迭代器的 next() (python3为 __next__()) 方法将依次返回流中的…

算法 1算法基础 1.1算法概述 算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>和<functional>组成. <algorithm>是所有STL头文件中最大的一个,其中常用到的功能范围涉及到比较.交换.查找.遍历操作.复制.修改.反转.排序.合并等等. <numeric>体积很小,只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数,包括加法和乘法在序列上的一些操作. <functional>中则定义了一些模板类,用以声…

写在前面:之前想分类图像的时候有看过k-means算法,当时一知半解的去使用,不懂原理不懂使用规则...显然最后失败了,然后看了<机器学习>这本书对k-means算法有了理论的认识,现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解. k-means算法原理 注:还是和之前一样,核心都是别人的,我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解.弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了... k-means含义:无监督的聚类算法. 无监督:就是不需要人干预,拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类.…

C++ STL 常用遍历算法 STL的容器算法迭代器的设计理念 1) STL的容器通过类模板技术,实现数据类型和容器模型的分离 2) STL的迭代器技术实现了遍历容器的统一方法:也为STL的算法提供了统一性奠定了基 础 3) STL的算法,通过函数对象实现了自定义数据类型的算法运算:所以说:STL的算法也提 供了统一性.                核心思想:其实函数对象本质就是回调函数,回调函数的思想:就是任务的编写者和任务的调用者有效解耦合.函数指针做函数参数.4) 具体例子:transf…

Java库本身就有多种线程安全的容器和同步工具,当中同步容器包含两部分:一个是Vector和Hashtable.另外还有JDK1.2中增加的同步包装类.这些类都是由Collections.synchronizedXXX工厂方法. 同步容器都是线程安全的,可是对于复合操作.缺有些缺点: ① 迭代:在查觉到容器在迭代開始以后被改动,会抛出一个未检查异常ConcurrentModificationException,为了避免这个异常,须要在迭代期间,持有一个容器锁.可是锁的缺点也非常明显.就是对性能的…

目录 1. 数组 2. Vector 3. List 3.1. std::forward_list 4. Tuple 4.1. 运行期索引 4.2. 元组合并 4.3. 元祖遍历 5. Pair 6. Sets / Multiset 6.1. std::unordered_set / std::unordered_multiset 7. Map / Multimap 7.1. std::unordered_map / std::unordered_multimap 8. 无序容器 9. Queu…

背景 最近在研究中产生了这样的需求:在三角网格(Mesh)表示的地形图上给出两个点,求得这两个点之间的地面距离,这条距离又叫做"测地线距离(Geodesic)".计算三角网格模型表面两点间的测地线是计算几何中一个基础性的问题,已有的算法有精确算法和近似算法两类.一般来说,精确算法需要耗费较高的运算时间和运算空间:而近似算法在牺牲一定的计算精度的条件下,能够更快地得到三角网格表面测地线的近似值,因而也得到广泛的使用.在测地线距离比三角形的平均尺寸大的多的情况下,完全可以把三角网格模型当作…

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…

同步容器包括Vector和Hashtable,还有一些由Collections.synchronizedXxx等工厂方法创建的 1.同步容器类的问题 同步容器类都是线程安全的,但是有些时候还是要客户端加锁来保护复合操作 就比如vector的操作,如果又两个方法一个获取vector集合的最后一个元素,一个删除最后一个元素 那么可能两个线程在同时操作的时候,A线程首先正在获取最后一个元素,get(lastElement),而在这个过程中如果B元素正在删除,删除了最后一个(last)然后就可能导致A线…

DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识,也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一,上一周写了一周的数学软件课程论文,姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧,由于博客不支持数学公式,所以就不累述算法原理及推导公式了. DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图,总体上是拟Newton方法的通用迭代步骤,唯独在校正公式的地方有所区别. MATLAB实现DFP 基于此图便可以设计DFP算法的MATLAB程序: 对分法及加步探索法的实现 首先由于DFP算法中需要利用一…

隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲. 用最经典的例子,掷骰子.假设我手里有三个不同的骰子.第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6.第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现的概率是1/4.第三个骰子有八个面(称这个骰子为D8),每个面(1,2,3,4,5,6,7,8)出现的概率是1/8. &lt;img src="https://pic4.zhimg.com/435fb8d2d675d…

STL算法,容器,迭代器的设计理念1.STL容器通过 类模板 技术,实现 数据类型 和 容器模型的分离:2.迭代器技术 实现了 遍历和操作容器的统一方法3.STL算法设计理念:通过预定义的函数对象和函数对象实现了数据类型与算法的分离:预定义函数对象处理基本数据类型,函数对象实现了自定义数据类型与算法的分离:核心思想:函数对象本质是回调函数:回调函数的思想:实现任务的编写者 和 任务的调用者有效解耦合. 一.STL算法的设计理念 函数对象 一元函数对象.一元谓词 二元函数对象.二元谓词 预定义函数…

buddy算法是用来做内存管理的经典算法,目的是为了解决内存的外碎片.避免外碎片的方法有两种: 1,利用分页单元把一组非连续的空闲页框映射到非连续的线性地址区间. 2,开发适当的技术来记录现存的空闲连续页框块的情况,以尽量避免为满足对小块的请求而把大块的空闲块进行分割. 基于下面三种原因,内核选择第二种避免方法: 在某些情况下,连续的页框确实必要. 即使连续页框的分配不是很必要,它在保持内核页表不变方面所起的作用也是不容忽视的.假如修改页表,则导致平均访存次数增加,从而频繁刷新TLB. 通过4M…

网格上顶点的Laplace坐标(均匀权重)定义为:,其中di为顶点vi的1环邻域顶点数. 网格Laplace坐标可以用矩阵形式表示:△=LV,其中,那么根据网格的Laplace坐标通过求解稀疏线性方程组可以得到网格的顶点坐标. 基于网格Laplace形变算法的思想:网格上顶点的Laplace坐标作为网格的细节特征,其在网格形变前后的局部坐标系内不发生变化.Laplace形变问题可以用如下数学优化形式表达,那么问题的关键是如何得到网格形变后的Laplace坐标,或者说是每个顶点Laplace坐标的…

模拟退火算法的原理模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数.用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制…

粒子群算法的思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法.它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"变异"(Mutation) 操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优.粒子群算法与其他现代优化方法相比的一个明显特色就是所需要调整的参数很少.简单易行,收敛速度快,已成为现代优化方法领域研究的热点. 粒子群算法的基本思想 设想这样一个场景:…

ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法.在VTK.PCL.MRPT.MeshLab等C++库或软件中都有实现,可以参见维基百科中的ICP Algorithm Implementations. ICP算法采用最小二乘估计计算变换矩阵,原理简单且具有较好的精度,但是由于采用了迭代计算,导致算法计算速度较慢,而且采用ICP进行配准计算时,其对待配准点云的初始位置有一定要求,若所选初始位置不合理,则会导致算法陷入局部最优.PCL点云库已经实现了多种…

除了为每个容器定义的迭代器之外,标准库在头文件<iterator>还定义了额外集中迭代器, 包括: 插入迭代器,这些迭代器被绑定到一个容器上,可以向容器插入元素. 流迭代器,    这些迭代器被绑定到输入或输出流上,可以遍历所关联的IO流 反向迭代器,这些迭代器向后而不是向前移动,除了forward_list之外的标准库容器都有反向迭代器. 移动迭代器,这些专用得对得起不是拷贝而是移动其中的元素. 插入迭代器 插入迭代器操作: it = t 在it指定的位置插入值t *it, ++it, --…

大多数算法都定义在<algorithm>头文件里,而标准库还在头文件<numeric>里定义了一组数值泛型算法,比如accumulate. ●  find算法,算法接受一对迭代器表示要搜寻的范围,还接受一个给定的值,算法从给定的范围内查找,返回指向第一个等于给定值的元素的迭代器,若没有找到,则返回第二个参数. int val = 5; vector<int> vec = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; auto find_val…

1.解决问题: 当一组样本数据中含有(较小波动的)正常数据(inliers)和(较大波动的)异常数据(outliers)且异常数据的量还不小于正常数据的量时,用最小二乘法将难以获得期望的直线(即能拟合正常数据的直线),随机抽样一致(RandomSAmple Consensus, RANSAC)算法就可以用来代替最小二乘法算出期望的直线参数.这里为便于讨论局限于直线模型,但RANSAC算法适用任何模型. 如下图所示,RANSAC算法的目的就是从数据集中剔除红色的点,得到一条能拟合蓝色点的直线. 2…

今天我们讲一个下怎么使用随机游走算法PersonalRank实现基于图的推荐. 在推荐系统中,用户行为数据可以表示成图的形式,具体来说是二部图.用户的行为数据集由一个个(u,i)二元组组成,表示为用户u对物品i产生过行为.本文中我们认为用户对他产生过行为的物品的兴趣度是一样的,也就是我们只考虑“感兴趣”OR“不感兴趣”.假设有下图所示的行为数据集. 其中users集U={A, B, C},items集I = {a,b,c,d}.则用户物品的二部图如下所示: 我们用G(V, E)来表示这个图,则顶…