标准库并未给每个容器添加大量功能,因此,通过大量泛型算法,来弥补.这些算法大多数独立于任何特定的容器,且是通用的,可用于不同类型的容器和不同的元素. 迭代器使得算法不依赖容器,但是算法依赖于元素的类型操作:例如某些算法需要元素支持"<"运算. 算法永远不会执行容器操作,它们只会运行于迭代器之上,执行迭代器操作:因此,算法不会改变底层容器的大小,算法可能会改变容器中保存的元素的值,也可能移动元素,但是不会直接添加删除元素. 注意: 大部分算法在algorithm头文件中,但是少部分…

<C++ Primer 4th>读书笔记 标准容器(the standard container)定义了很少的操作.标准库并没有为每种容器类型都定义实现这些操作的成员函数,而是定义了一组泛型算法:因为它们实现共同的操作,所以称之为“算法”:而“泛型”指的是它们可以操作在多种容器类型上——不但可作用于 vector 或 list 这些标准库类型,还可用在内置数组类型.甚至其他类型的序列上. 标准算法固有地独立于类型,与容器的类型无关:在前面的描述中,没有任何内容依赖于容器类型.这种算法只在一点上…

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…

泛型算法的基础是迭代器. 迭代器令算法不依赖于容器,但是算法依赖于元素类型的操作.也即:算法永远不会执行容器的操作. 那么,如果想向容器中添加元素或者执行其他的一些操作呢?标准库提供了插入迭代器来完成.但算法自身永远不会做这样的操作. 理解算法最基本的方法是:了解它们是否读取元素.改变元素.或是重排元素. 只读算法 ); //第三个参数类型决定了函数中使用哪个加法运算符及返回值类型 这里面蕴含着一个编程假定:将元素类型加到和的类型上的操作是可行的. string sum = accumulate…

一.泛型算法泛型算法这个概念是针对容器操作的,我们知道,c++11的顺序容器有vector,list,deque等,对于这些容器,c++11并没给出相应的增删改查方法,而是定义了一组泛型算法 一般的泛型算法都定义在#include <algorithm>中,对于数值的有些算法则定义在#include <numeric>中 1.find vector<int>::const_iterator result =  find(vec.begin(), vec.end(), s…

最近再学习算法和数据结构,推荐一本书:Data structures and Algorithm analysis in Java 3rd 以下的四种算法出自本书 四种最大子序列和的算法: 问题描述 给定(可能有负数)整数a(1).a(2).……a(n),求 a(1)+a(2)+……+a(j)的最大值.为方便起见,若所有的整数为负数,则最大子序列和为0. 也就是:在一系列整数中,找出连续的若干个整数,这若干个整数之和 最大. 第一种:穷举所有可能,由于嵌套三层for循环,运行时间O(N^3) p…

概述 泛型算法: 称它们为"算法", 是因为它们实现了一些经典算法的公共接口, 如搜索和排序; 称它们是"泛型的", 是因为它们可以用于不同类型的元素和多种容器类型, 不仅包括标准库类型, 还包括内置的数组类型. 大多数算法都定义在algorithm中, 标准库还在头文件numeric中定义了一组数值泛型算法. 一般情况下, 这些算法并不直接操作容器, 而是遍历有两个迭代器指定的一个元素范围来进行操作. 泛型算法本身不会执行容器的操作, 它们只会运行与迭代器之上,…

STL实践与分析 --泛型算法的结构 引言: 正如全部的容器都建立在一致的设计模式上一样,算法也具有共同的设计基础. 算法最主要的性质是须要使用的迭代器种类.全部算法都指定了它的每一个迭代器形參可使用的迭代器类型.比方,假设形參必须为随机訪问迭代器则可提供vector或 deque类型的迭代器,或者提供指向数组的指针.而其它容器的迭代器不能用在这类算法上. C++还提供了另外两种算法模式:一种模式由算法所带的形參定义;还有一种模式则通过两种函数命名和重载的规范定义. 一.算法的形參模式 大多数的…

使用泛型算法必须包含头文件#inlucde <algorithm> 标准库还定义一组泛化的算术算法,其命名习惯与泛型算法相同,包含头文件#include <numeric> find vector<int>::const_iterator result =  find(vec.begin(), vec.end(), search_value) 找到就返回指向该元素的迭代器,没找到就返回第二个迭代器实参 vector<string> vec = {"…

一.K近邻算法基础 KNN------- K近邻算法--------K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 (近乎为零) 效果好(缺点?) 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 实现我们自己的 kNN 创建简单测试用例 raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381], [3.110073483,…