STL之set具体解释(二)】的更多相关文章

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MySQL存储引擎介绍 MySQL之存储引擎 本节目录 一 存储引擎解释 二 MySQL存储引擎分类 三 不同存储引擎的使用 一 存储引擎解释 首先确定一点,存储引擎的概念是MySQL里面才有的,不是所有的关系型数据库都有存储引擎这个概念,后面我们还会说,但是现在要确定这一点. 在讲清楚什么是存储引擎之前,我们先来个比喻,我们都知道录制一个视频文件,可以转换成不同的格式,例如mp4,avi,wmv等,而存在我们电脑的磁盘上也会存在于不同类型的文件系统中如windows里常见的ntfs.fat32…
openssl之EVP系列之5---EVP_Encrypt系列函数详细解释(二)    ---依据openssl doc/crypto/EVP_EncryptInit.pod和doc/ssleay.txt cipher.doc部分翻译和自己的理解写成    (作者:DragonKing, Mail: wzhah@263.net ,公布于:http://gdwzh.126.com之openssl专业论坛,版本号:openssl-0.9.7)    前面的文章我们介绍了EVP_ENcrypt系列函数…
首先来看看set集合容器: set集合容器实现了红黑树的平衡二叉树数据结构.在插入元素时它会自己主动调整二叉树的排列,把该元素放到适当的位置,而且 保证左右子树平衡.平衡二叉检索树採用中序遍历算法. 对于set,vector,map等等,它们的前向迭代器定义是这种(以set为例): set<int>::iterator it; for(it=s.begin();it!=s.end();it++){} 那么反向迭代器呢? set<int>::reverse_iterator rit;…
Vectors    vector它是C++标准模板库部分,它是一种多用途,你可以使用各种数据结构和算法的模板类和库. vector其原因被认为是一个容器.因为它可以被存储为各种类型的对象作为容器.一般来讲.vector个可以存放随意类型的动态数组.可以添加和压缩数据. 为了可以使用vector.必须在你的头文件里包括以下的代码:#include <vector> 构造函数.   Vectors 包括着一系列连续存储的元素,其行为和数组类似.訪问Vector中的随意元素或从末尾加入元素都能够在…
Kafka集群配置比較简单,为了更好的让大家理解.在这里要分别介绍以下三种配置 单节点:一个broker的集群 单节点:多个broker的集群 多节点:多broker集群 一.单节点单broker实例的配置 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3VpZmVuZzMwNTE=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=&quo…
这里接着上篇stl非变易算法(一)进行总结.主要解析算法函数count.count_if.mismatch.equal.search.search_n以及find_end.给出算法函数的实现及測试用例.以下直接进入正题. 统计等于某值的容器元素个数count count函数用于计算容器中某个给定值的出现次数.计算迭代区间[first,last)上等于val值的元素个数ret.返回计数. //count算法函数的实现代码 template <class InputIterator, class T…
本文由 Justme0翻译自 Code Project 转载请参见文章末尾处的要求. 介绍 众所周知,要建一棵树,我们需要关注它的内存分配与释放.为了避开这个问题,我打算用C++ STL(vector和deque)来建一棵小型的BST.很明显,这篇文章是出于这个想法的. 背景 BST是应用最广泛的数据结构之一.C是首选语言,不过因为C++尤其是C++11的出现,我更有兴趣用C++来实现.但是这篇文章里没有涉及到C++11,代码可用C++98来编译. 使用代码 要建BST,我们需要BST的数据结构…
在上一篇的第二部分中.我们有一句代码待解释的: // Draw the Scene void CCDirector::drawScene(void) { -...     //tick before glClear: issue #533 if (! m_bPaused) //暂停 { m_pScheduler->update(m_fDeltaTime);   //待会会解释这里的内容 } -... } 这里是一个update函数,常常会写像this->schedule(schedule_se…
有监督学习 机器学习分为有监督学习,无监督学习,半监督学习.强化学习.对于逻辑回归来说,就是一种典型的有监督学习. 既然是有监督学习,训练集自然能够用例如以下方式表述: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本,每一个样本本身有n维特征. 再加上一个偏置项x0, 则每一个样本包括n+1维特征: x=[x0,x1,x2,⋯,xn]T 当中 x∈Rn+1, x0=1, y∈{0,1} 李航博士在统计学习方法一书中给分类问题做了例如以下定义: 分类是监督学习的一个核心…