“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“

前言

📖欢迎大家来到小K的c++专栏,本节将为大家带来C++非质变算法的详解
🎉欢迎各位→点赞👏 + 收藏💞 + 留言🔔​
💬总结:希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流 🐾



头文件定义了一个专门设计用于元素范围的函数集合。
范围是可以通过迭代器或指针访问的任何对象序列,例如数组或某些STL容器的实例。但是请注意,算法通过迭代器直接对值进行操作,不会以任何方式影响任何可能的容器的结构(它永远不会影响容器的大小或存储分配)

非质变算法(18个)

非质变算法:算法不会改变容器的数据。

1、all_of

区间[开始, 结束)中是否所有的元素都满足判断式p,所有的元素都满足条件返回true,否则返回false。

void test1() 
{
	vector<int> vec = { 1,3,5,7,9,11};
	if (all_of(vec.begin(), vec.end(), [](int n)->bool {return n % 2; })) 
	{
		cout << "所有元素都是奇数" << endl;
	}
}
2、any_of

区间[开始, 结束)中是否至少有一个元素都满足判断式p,只要有一个元素满足条件就返回true,否则返回true

void test2()
{
	vector<int> vec = { 1,3,5,7,9,11,2 };
	if (any_of(vec.begin(), vec.end(), [](int n)->bool {return n % 2==0; }))
	{
		cout << "存在偶数" << endl;
	}
}
3、none_of

区间[开始, 结束)中是否所有的元素都不满足判断式p,所有的元素都不满足条件返回true,否则返回false,all_of正好相反,所以只用换函数就可以了,不用换判断条件

void test3()
{
	vector<int> vec = { 2,4,6,8,10 };
	if (none_of(vec.begin(), vec.end(), [](int n)->bool {return n % 2; }))
	{
		cout << "所有元素都不是奇数" << endl;
	}
}
4、for_each

将函数应用到范围,下面的例子是将Lambad表达式组成的打印函数应用到vec中,打印

void test()
{
	vector<int>  vec = { 1,3,5,7,9 };
	for_each(vec.begin(), vec.end(), [](int n) {cout << n << " "; });
}
5、find

在范围内搜索等于value的值

void test4()
{
	vector<int>  vec = { 1,3,5,7,9 };
	auto it = find(vec.begin(), vec.end(), 5);
	if (it != vec.end())
	{
		cout << "found it:" << *it << endl;
	}
	else
	{
		cout << "not found" << endl;
	}
}
6、find_if

根据指定的查找规则,在指定区域内查找第一个符合该函数要求(使函数返回 true)的元素.下面的例子返回3,因为第一个大于2的是3

void test()
{
	vector<int>  vec = { 1,3,5,7,9 };
    //查找第一个大于2的元素
	auto it = find_if(vec.begin(), vec.end(), [](int n) {return n > 2; });
	if (it != vec.end())
	{
		cout << "found it:" << *it << endl;
	}
	else
	{
		cout << "not found" << endl;
	}
}
7、find_if_not

查找范围内的元素,not表示否定,上面的例子,使用find_if_not就表示查找不大于2的元素(小于或等于2的元素)

void test6()
{
	vector<int>  vec = { 1,3,5,7,9 };
	//查找第一个小于等于2的元素
	auto it = find_if_not(vec.begin(), vec.end(), [](int n) {return n > 2; });
	if (it != vec.end())
	{
		cout << "found it:" << *it << endl;
	}
	else
	{
		cout << "not found" << endl;
	}
}
8、find_end
template <class _FwdIt1, class _FwdIt2
_FwdIt1 find_end(_FwdIt1 const _First1, const _FwdIt1 _Last1, const _FwdIt2 _First2, const _FwdIt2 _Last2)

在[first1,last1)范围内搜索由[first2,last2)定义的序列的最后一次出现,并返回指向其第一个元素的迭代器,如果没有出现,则返回指向last1的迭代器。

两个范围中的元素都使用操作符==(或在版本(2)中使用pred)进行顺序比较:只有当[first2,last2)的所有元素都为真时,才认为[first1,last1)的子序列是匹配的

“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“

9、find_first_of
template <class _FwdIt1, class _FwdIt2>
_FwdIt1 find_first_of(const _FwdIt1 _First1, const _FwdIt1 _Last1, const _FwdIt2 _First2,
    const _FwdIt2 _Last2)

返回一个迭代器,指向范围[first1,last1)中与[first2,last2)中的任何元素匹配的第一个元素。如果没有找到这样的元素,函数返回last1。

[first1,last1)中的元素使用操作符==(或在版本(2)中使用pred)与[first2,last2)中的每个值进行顺序比较,直到匹配为止。

void test()
{
	int arr[] = { 1,3,1,4,5,2,0 };
	int sub[] = { 5,3 };
	auto it = find_first_of(arr, arr + 7,sub,sub+2);
	if (it != arr + 7)
	{
		cout << "在arr中找到与sub中匹配的元素" <<*it<< endl;
	}
	else
	{
		cout << "not found" << endl;
	}
}
10、adjacent_find

求范围内相等的相邻元素,在[first,last]范围内搜索匹配的两个连续元素的第一次出现,并返回指向这两个元素中的第一个的迭代器,如果没有找到这样的对,则返回指向最后一个的迭代器。

void test()
{
	int arr[] = { 1,3,3,4,5,2,0,6,6 };
	vector<int> vec(arr, arr + 9);
	auto it = adjacent_find(vec.begin(), vec.end());
	if (it != vec.end())
		cout << "第一对重复的元素是:" << *it << endl;

	it = adjacent_find(it + 1, vec.end(), [](int a, int b) {return a == b; });
	if (it != vec.end())
		cout << "第二对重复的元素是:" << *it << endl;
}
11、count

在范围内计算值的出现次数

void test()
{
	int arr[] = { 1,3,3,4,5,2,0,6,6 };
	vector<int> vec(arr, arr + 9);
	long long cnt = count(vec.begin(), vec.end(), 3);
	cout << "3出现次数:" << cnt << endl;
12、count_if

返回满足范围条件的元素个数

void test()
{
	int arr[] = { 1,3,3,4,5,2,0,6,6 };
	vector<int> vec(arr, arr + 9);
	long long 	//统计大于4的元素个数
	cnt = count_if(vec.begin(), vec.end(), [](int n) {return n > 4; });
	cout << "大于4的元素个数:" << cnt << endl;
}
13、mismatch

返回满足范围条件的元素个数,比较范围[first1,last1]中的元素与从first2开始的范围中的元素,并返回两个序列中第一个不匹配的元素。

“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“

14、equal

测试两个范围内的元素是否相等,比较元素个数为两个序列中最短的那个序列的元素个数。

“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“

15、equal_range

功能类似equal,返回一对iterator,第一个表示lower_bound,第二个表示upper_bound。

void test()
{
	vector<int> vec = { 10,20,30,30,20,10,10,20 };

	//必须先排序:因为equal_range使用了二分查找
	sort(vec.begin(), vec.end());
	auto mpair = equal_range(vec.begin(), vec.end(), 20);
	cout << *mpair.first << " " << *mpair.second << endl;
}
16、is_permutation

比较范围[first1,last1)中的元素与从first2开始的范围中的元素,如果两个范围中的所有元素都匹配,则返回true,即使顺序不同。

void test()
{
	vector<int> vec = { 1,2,3,4,5 };
	vector<int> vec1 = { 5,4,3,2,1 };
	if (is_permutation(vec.begin(), vec.end(), vec1.begin()))
	{
		cout << "vec vec1两个是排列不同的相同序列" << endl;
	}
}
17、search

在[first1,last1)范围内搜索由[first2,last2)定义的序列的第一次出现,并返回指向其第一个元素的迭代器,如果没有找到第一次出现的元素,则返回指向last1的迭代器。

void test()
{
	vector<int> vec = { 1,2,88,3,4,5,9,7 };

	int ints[] = {4,5};
	auto it =  search(vec.begin(), vec.end(), ints, ints + 2);
	if (it != vec.end())
	{
		cout << "ints fount at pos:" << it - vec.begin() << endl;
	}
}
18、search_n

搜索范围[first,last)中元素的值为val的数量是否为count,每个元素的比较值都等于val(或pred返回true)。

该函数返回指向第一个此类元素的迭代器,如果没有找到此类序列则返回指向最后一个元素的迭代器。
“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-439165.html

到了这里,关于“探索C++非质变算法:如何更高效地处理数据“的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 流式计算中的多线程处理:如何使用Kafka实现高效的实时数据处理

    作者:禅与计算机程序设计艺术 Apache Kafka 是 Apache Software Foundation 下的一个开源项目,是一个分布式的、高吞吐量的、可扩展的消息系统。它最初由 LinkedIn 开发并于 2011 年发布。与其他一些类似产品相比,Kafka 有着更强大的功能和活跃的社区支持。因此,越来越多的人开始使

    2024年02月12日
    浏览(63)
  • 云计算与大数据分析:如何实现高效的数据清洗与预处理

    随着互联网的普及和数据的快速增长,数据分析和处理成为了企业和组织中的重要组成部分。大数据分析是指利用大量数据来发现新的信息和洞察,从而为企业和组织提供决策支持。云计算是一种基于互联网的计算资源共享和分配模式,它可以让企业和组织更加高效地利用计

    2024年04月11日
    浏览(46)
  • chatgpt赋能python:Python行转列:如何高效地处理大数据集

    Python是一种广泛使用的编程语言,最初用于Web开发,如今已成为专业开发、科学计算和数据分析等领域的一种首选语言。Python非常方便,尤其是在处理大数据集时。本文将介绍如何使用Python将行数据转换成列数据,以及如何在这个过程中优化效率。 行转列指的是将一组数据从

    2024年02月06日
    浏览(51)
  • 如何在Flink SQL中轻松实现高效数据处理:最佳实践揭秘Protobuf自定义格式

    目录 Flink SQL Protobuf Format设计要点 1. 引言 2. 为什么需要自定义Protobuf格式  3. 自定义Protobuf格式的

    2024年02月19日
    浏览(41)
  • Spring Boot进阶(70):如何在Spring Boot中使用FastJson实现高效的JSON数据处理?

      随着互联网的发展,JSON(JavaScript Object Notation)已成为近年来使用最广泛的数据交换格式之一。为了提高JSON数据的处理效率,目前市面上常用的JSON解析库有Jackson、Gson、FastJson等。本文将介绍如何在Spring Boot中使用FastJson实现高效的JSON数据处理。   那么,具体如何实现

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • 探索泛型与数据结构:解锁高效编程之道

    在当今信息爆炸的时代,数据结构和算法成为了程序员必备的核心技能。而泛型作为Java语言中的一项强大特性,为数据结构和算法的实现提供了更高效、更安全的方式。本文将深入探讨泛型的概念、使用场景以及结合数据结构的应用,为您打开高效编程之道。 1.1 为什么使用

    2024年02月13日
    浏览(44)
  • elasticsearch[五]:深入探索ES搜索引擎的自动补全与拼写纠错:如何实现高效智能的搜索体验

    前一章讲了搜索中的拼写纠错功能,里面一个很重要的概念就是莱文斯坦距离。这章会讲解搜索中提升用户体验的另一项功能 - [自动补全]。本章直接介绍 ES 中的实现方式以及真正的搜索引擎对自动补全功能的优化。 大家对上面的这个应该都不陌生,搜索引擎会根据你输入的

    2024年01月24日
    浏览(59)
  • 探索在Apache SeaTunnel上使用Hudi连接器,高效管理大数据的技术

    Apache Hudi是一个数据湖处理框架,通过提供简单的方式来进行数据的插入、更新和删除操作,Hudi能够帮助数据工程师和科学家更高效地处理大数据,并支持实时查询。 Spark Flink SeaTunnel Zeta 批处理 流处理 精确一次性 列投影 并行处理 支持用户自定义切分 Hudi Source 连接器专为从

    2024年04月28日
    浏览(48)
  • Python文件操作和异常处理:高效处理数据的利器

    重温Python,适合新手搭建知识体系,也适合大佬的温故知新~ 1.1 文件操作和异常处理对于编程的重要性 文件操作和异常处理对于编程非常重要。它们使得我们能够处理文件数据、持久化数据、导入和导出数据,并且能够优雅地处理和解决错误,提高程序的可靠性和稳定性。

    2024年01月23日
    浏览(52)
  • 高效处理异常值的算法:One-class SVM模型的自动化方案

    数据清洗和异常值处理在数据分析和机器学习任务中扮演着关键的角色。清洗数据可以提高数据质量,消除噪声和错误,从而确保后续分析和建模的准确性和可靠性。而异常值则可能对数据分析结果产生严重影响,导致误导性的结论和决策。因此,有效的异常值处理方法对于

    2024年02月06日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包