C STL에서 알고리즘을 사용하는 방법
C STL 알고리즘을 사용하면 코드를보다 간결하고 안전하며 효율적으로 만들 수 있습니다. 대답은
C 표준 템플릿 라이브러리 (STL)의 알고리즘을 사용하면 코드를 깨끗하고 안전하며 효율적으로 만들 수 있습니다. STL은 array
, list
등과 같은 컨테이너에서 작동하는 <algorithm></algorithm>
및 <numeric></numeric>
헤더에 풍부한 사용 가능한 기능 세트를 제공합니다. 효과적으로 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
올바른 헤더를 포함하십시오
STL 알고리즘을 사용하려면 적절한 헤더를 포함해야합니다.
대부분의 알고리즘에 대해 #include <allgorithm> // (찾기, 정렬, 복사 등) 숫자 작업의 경우 #include <numeric> // (축적, 감소 등) #include <vector> #include <iostream>
반복 기반 설계를 이해하십시오
STL 알고리즘은 컨테이너가 아닌 반복자와 직접 작동합니다. 일반적으로 begin()
및 end()
사용하여 범위를 전달합니다.
std :: vector <int> vec = {3, 1, 4, 1, 5}; std :: sort (vec.begin (), vec.end ()); // 전체 벡터를 정렬합니다
Sublange에서도 작동 할 수도 있습니다.
std :: sort (vec.begin () 1, vec.end () -1); // 색인 1에서 N-2로 정렬됩니다
일반적으로 사용되는 알고리즘 및 사용 방법
1. std::find
and std::find_if
로 검색합니다
-
std::find
특정 값을 찾습니다.
auto it = std :: find (vec.begin (), vec.end (), 4); if (it! = vec.end ()) { std :: cout << "위치에서 발견 :"<< std :: 거리 (vec.begin (), it); }
-
std::find_if
조건 (lambda 또는 function)을 사용합니다.
auto even = std :: find_if (vec.begin (), vec.end (), [] (int x) {return x % 2 == 0;}); if (짝수! = vec.end ()) { std :: cout << "첫 번째 숫자 :"<< *심지어; }
2. std::sort
로 정렬
기본적으로 오름차순 순서로 요소를 정렬합니다.
std :: sort (vec.begin (), vec.end ());
내림차순 또는 사용자 정의 로직을 위해 사용자 정의 비교기를 사용하십시오.
std :: sort (vec.begin (), vec.end (), std :: Greater <int> ()); // 하강 std :: sort (vec.begin (), vec.end (), [] (int a, int b) {return a <b;}); // 관습
3. 알고리즘 수정 : std::transform
각 요소에 함수를 적용하고 결과를 저장합니다.
std :: vector <int> squares (vec.size ()); std :: transform (vec.begin (), vec.end (), squares.begin (), [] (int x) {return x * x;});
4. std::accumulate
<numeric>
에서 값을 요약하거나 이진 작업을 적용) :
int sum = std :: accumulate (vec.begin (), vec.end (), 0); int product = std :: accumulate (vec.begin (), vec.end (), 1, std :: 곱하기 <int> ());
5. 계산 및 확인 : std::count
, std::any_of
, std::all_of
- 값과 일치하는 요소 수를 계산하십시오.
int num_ones = std :: count (vec.begin (), vec.end (), 1);
- 점검 조건 :
bool has_even = std :: Any_of (vec.begin (), vec.end (), [] (int x) {return x % 2 == 0;}); bool all_positive = std :: all_of (vec.begin (), vec.end (), [] (int x) {return x> 0;});
6. 요소 제거 : std::remove
및 erase
std::remove
실제로 컨테이너를 축소하지 않습니다. 원치 않는 요소를 끝까지 움직입니다.
vec.erase (std :: remain (vec.begin (), vec.end (), 1), vec.end ()); // 1을 모두 제거합니다
이것을 지우기 정리 관용 으로 알려져 있습니다.
7. 복사 및 채우기 : std::copy
, std::fill
- 요소 복사 :
std :: vector <int> copy (vec.size ()); std :: copy (vec.begin (), vec.end (), copy.begin ());
- 값으로 채우십시오 :
std :: fill (vec.begin (), vec.end (), 0); // 모두 0으로 설정합니다
효과적인 사용을위한 팁
- 짧은 맞춤 조건 또는 운영에 Lambdas를 사용하십시오 .
- 원시 루프보다 알고리즘을 선호합니다 . 더 명확하고 오류가 적은 오류가 발생합니다.
- 반환 값 확인 - Many Algorithms는
end()
반복자를 반환합니다. -
auto
사용하여 반복자 타이핑을 단순화하십시오. - 무효화 반복자에주의하십시오 - 알고리즘 사용 중에 컨테이너를 수정하면 물건을 깨뜨릴 수 있습니다.
예 : 모든 것을 합치십시오
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <Numeric> int main () { std :: vector <int> nums = {5, 2, 8, 1, 9, 3}; // 종류 std :: sort (nums.begin (), nums.end ()); // 각 요소를 두 배로 늘립니다 std :: transform (nums.begin (), nums.end (), nums.begin (), [] (int x) {return x * 2;}); // 모두 합산하십시오 int total = std :: accumulate (nums.begin (), nums.end (), 0); // 인쇄 std :: for_each (nums.begin (), nums.end (), [] (int x) {std :: cout << x << "";}); std :: cout << "\ nsum :"<< Total << std :: endl; 반환 0; }
STL 알고리즘을 사용하면 연습이 잘되지만 일단 익숙해지면 보일러 플레이트가 적고 버그가 줄어 듭니다. 그들은 표현적이고 효율적이며 현대 C를 강력하게 만드는 것의 일부입니다.
기본적으로 소형을 시작하십시오. std::find
std::count
또는 std::sort
를 사용하여 간단한 루프를 제공하고 툴킷을 점차 확장하십시오.
위 내용은 C STL에서 알고리즘을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Stock Market GPT
더 현명한 결정을 위한 AI 기반 투자 연구

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

위에 작성 및 저자의 개인적인 이해: 현재 전체 자율주행 시스템에서 인식 모듈은 중요한 역할을 합니다. 자율주행 시스템의 제어 모듈은 적시에 올바른 판단과 행동 결정을 내립니다. 현재 자율주행 기능을 갖춘 자동차에는 일반적으로 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등 다양한 데이터 정보 센서가 장착되어 다양한 방식으로 정보를 수집하여 정확한 인식 작업을 수행합니다. 순수 비전을 기반으로 한 BEV 인식 알고리즘은 하드웨어 비용이 저렴하고 배포가 용이하며, 출력 결과를 다양한 다운스트림 작업에 쉽게 적용할 수 있어 업계에서 선호됩니다.

인공지능(AI)과 법 집행의 융합은 범죄 예방 및 탐지의 새로운 가능성을 열어줍니다. 인공지능의 예측 기능은 범죄 행위를 예측하기 위해 CrimeGPT(범죄 예측 기술)와 같은 시스템에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 범죄 예측에서 인공 지능의 잠재력, 현재 응용 프로그램, 직면한 과제 및 기술의 가능한 윤리적 영향을 탐구합니다. 인공 지능 및 범죄 예측: 기본 CrimeGPT는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 범죄가 발생할 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있는 패턴을 식별합니다. 이러한 데이터 세트에는 과거 범죄 통계, 인구 통계 정보, 경제 지표, 날씨 패턴 등이 포함됩니다. 인간 분석가가 놓칠 수 있는 추세를 식별함으로써 인공 지능은 법 집행 기관에 권한을 부여할 수 있습니다.

C++의 기계 학습 알고리즘이 직면하는 일반적인 과제에는 메모리 관리, 멀티스레딩, 성능 최적화 및 유지 관리 가능성이 포함됩니다. 솔루션에는 스마트 포인터, 최신 스레딩 라이브러리, SIMD 지침 및 타사 라이브러리 사용은 물론 코딩 스타일 지침 준수 및 자동화 도구 사용이 포함됩니다. 실제 사례에서는 Eigen 라이브러리를 사용하여 선형 회귀 알고리즘을 구현하고 메모리를 효과적으로 관리하며 고성능 행렬 연산을 사용하는 방법을 보여줍니다.

C++정렬 함수의 맨 아래 계층은 병합 정렬을 사용하고 복잡도는 O(nlogn)이며 빠른 정렬, 힙 정렬 및 안정 정렬을 포함한 다양한 정렬 알고리즘 선택을 제공합니다.

1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화

01 전망 요약 현재로서는 탐지 효율성과 탐지 결과 간의 적절한 균형을 이루기가 어렵습니다. 우리는 광학 원격 탐사 이미지에서 표적 감지 네트워크의 효과를 향상시키기 위해 다층 특징 피라미드, 다중 감지 헤드 전략 및 하이브리드 주의 모듈을 사용하여 고해상도 광학 원격 감지 이미지에서 표적 감지를 위한 향상된 YOLOv5 알고리즘을 개발했습니다. SIMD 데이터 세트에 따르면 새로운 알고리즘의 mAP는 YOLOv5보다 2.2%, YOLOX보다 8.48% 우수하여 탐지 결과와 속도 간의 균형이 더 잘 이루어졌습니다. 02 배경 및 동기 원격탐사 기술의 급속한 발전으로 항공기, 자동차, 건물 등 지구 표면의 많은 물체를 묘사하기 위해 고해상도 광학 원격탐사 영상이 활용되고 있다. 원격탐사 이미지 해석에서 물체 감지

위에 쓴 글 & 저자의 개인적인 이해는 자율주행 시스템에서 인지 작업은 전체 자율주행 시스템의 중요한 구성 요소라는 것입니다. 인지 작업의 주요 목표는 자율주행차가 도로를 주행하는 차량, 길가의 보행자, 주행 중 직면하는 장애물, 도로 위의 교통 표지판 등 주변 환경 요소를 이해하고 인지하여 하류에 도움을 주는 것입니다. 모듈 정확하고 합리적인 결정과 행동을 취하십시오. 자율주행 기능을 갖춘 차량에는 일반적으로 자율주행 차량이 정확하게 인식하고 인식할 수 있도록 서라운드 뷰 카메라 센서, 라이더 센서, 밀리미터파 레이더 센서 등과 같은 다양한 유형의 정보 수집 센서가 장착됩니다. 주변 환경 요소를 이해하여 자율 주행 중에 자율 차량이 올바른 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 머리

작성자 | 검토자: Wang Hao | Chonglou News 앱은 사람들이 일상 생활에서 정보 소스를 얻는 중요한 방법입니다. 2010년경 해외의 인기 뉴스 앱에는 Zite, Flipboard 등이 있었고, 국내 인기 뉴스 앱은 4대 포털이 주를 이루었습니다. 터우탸오(Toutiao)로 대표되는 신시대 뉴스 추천 상품의 인기로 뉴스 앱은 새로운 시대에 접어들었습니다. 기술 기업의 경우 어느 기업이든 정교한 뉴스 추천 알고리즘 기술을 숙지하면 기본적으로 기술 수준에서 주도권과 발언권을 갖게 됩니다. 오늘은 RecSys2023 최우수 장편 논문 후보 추천 논문인 GoingBeyondLocal:GlobalGraph-EnhancedP를 살펴보겠습니다.
