erase 删除后  返回的是删除元素的后一个迭代器位置 int main() { //怎样正确的删除全部元素 循环 int a[]={1,2,3,4,5,6,7,8,9}; vector<int> v(a,a+6); for(vector<int>::iterator it=v.begin();it!=v.end();) { it=v.erase(it); } for(vector<int>::iterator it=v.begin();it!=v.end();it+…

第9章 顺序容器 顺序容器和关联容器 顺序容器内的元素按其位置存储和访问. 关联容器,其元素按键(key)排序. 顺序容器(sequential container). 顺序容器的元素排列次序与元素值无关,而是由元素添加到容器里的次序决定. 标准库定义了三种顺序容器类型:vector.list 和 deque(是双端队列“double-ended queue”的简写,发音为“deck”). 头文件如下: #include <vector> #include <list> #incl…

1.泛型算法: 大多数算法定义在头文件algorithm中.标准库还在头文件numeric中定义了一组数值泛型算法 仅仅读算法: 举例: find函数用于找出容器中一个特定的值,有三个參数 int val = 10;//val为我们须要查找的值 auto result = find(vec.begin(), vec.end(), val): cout << "The value "<< val << (result == vec.end() ? &q…

C++ Primer笔记 ch2 变量和基本类型 声明 extern int i; extern int i = 3.14;//定义 左值引用(绑定零一变量初始值,别名) 不能定义引用的引用:引用必须被初始化:类型严格匹配:不能绑定字面值/计算结果:无法二次绑定 int i=4; int &r=i; 指针 本身是对象,允许赋值和拷贝:无需定义时赋初值:类型严格匹配 int *ip1, *ip2; int ival = 42; int *p = &ival; *p = 0; cout <…

机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算…

Java基础复习笔记基本排序算法 1. 排序 排序是一个历来都是很多算法家热衷的领域,到现在还有很多数学家兼计算机专家还在研究.而排序是计算机程序开发中常用的一种操作.为何需要排序呢.我们在所有的系统中几乎都要检索数据,而这些欲检索的数据如果有规律的话,比如按照某些字段.属性降序排序的话,那么从这些有规律的数据查询结果或者结果集的话就快速得多. 2. 常用算法 常用的算法有:直接选择排序.堆排序.冒泡排序.快速交换排序.直接插入排序.折半插入排序.Shell排序.归并排序.桶式排序.基数排序.这…

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 具体编码   1 问题描述 何为spfa(Shortest Path Faster Algorithm)算法? spfa算法功能:给定一个加权连通图,选取一个顶点,称为起点,求取起点到其它所有顶点之间的最短距离,其显著特点是可以求含负权图的单源最短路径,且效率较高.(PS:引用自百度百科:spfa是求单源最短路径的一种算法,它还有一个重要的功能是判负环(在差分约束系统中会得以体现),在Bellman-ford算法的基础上加上一个队列优化,减少了冗余的松弛…

课程大纲 02实现基本原理 容器,算法,迭代器 教室:容器 人:元素 教室对于楼:容器 序列式容器: 容器元素在容器中的位置是由进入容器的时间和地点来决定 序列式容器 关联式容器: 教室中 按年龄排座,进去的人已经确定好应该坐在哪了 算法:遍历 查找 删除 统计 … 迭代器:就理解为一个指针 STL中容器和算法式是离开的,通过迭代器进行操作 03 STL基本概念理论 迭代器其实是对指针的封装,是类对象,里面有各种重载 04 string字符串常用操作 05 string课堂案例   06 vec…

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你…

本文是<算法笔记>KMP算法章节的阅读笔记,文中主要内容来源于<算法笔记>.本文主要介绍了next数组.KMP算法及其应用以及对KMP算法的优化. KMP算法主要用于解决字符串的匹配问题.即给定两个字符串text与pattern,需要判断pattern是否是text的子串.假设text的长度为n,pattern的长度为m,那么用暴力搜索的算法解决该问题需要的时间复杂度为O(m*n).这种算法在m,n大于105级别是无法被接受.而KMP算法需要的时间复杂度仅为O(m+n).Knuth…