【探索C++容器:set和map的使用】

[本节目标]

  • 1. 关联式容器

  • 2. 键值对

  • 3. 树形结构的关联式容器

1. 关联式容器

在初阶阶段,我们已经接触过STL中的部分容器,比如:vector、list、deque、forward_list(C++11)等,这些容器统称为序列式容器,因为其底层为线性序列的数据结构,里面存储的是元素本身。那什么是关联式容器?它与序列式容器有什么区别?

关联式容器也是用来存储数据的,与序列式容器不同的是,其里面存储的是结构的键值对在数据检索时比序列式容器效率更高。

2. 键值对

用来表示具有一一对应关系的一种结构,该结构中一般只包含两个成员变量key和value,key代表键值,value表示与key对应的信息。比如:现在要建立一个英汉互译的字典,那该字典中必然 有英文单词与其对应的中文含义,而且,英文单词与其中文含义是一一对应的关系,即通过该单词,在词典中就可以找到与其对应的中文含义。

SGI-STL中关于键值对的定义:

template <class T1, class T2>
struct pair
{typedef T1 first_type;typedef T2 second_type;T1 first;T2 second;pair() : first(T1()), second(T2()){}pair(const T1& a, const T2& b) : first(a), second(b){}
};

3. 树形结构的关联式容器

根据应用场景的不桶,STL总共实现了两种不同结构的关联式容器:树型结构与哈希结构。树型结 构的关联式容器主要有四种:map、set、multimap、multiset。这四种容器的共同点是:使 用平衡搜索树(即红黑树)作为其底层结果,容器中的元素是一个有序的序列。下面一依次介绍每一 个容器。

3.1 set

3.1.1 set的介绍

翻译:

  • 1. set是按照一定次序存储元素的容器
  • 2. 在set中,元素的value也标识它(value就是key,类型为T),并且每个value必须是唯一的。 set中的元素不能在容器中修改(元素总是const),但是可以从容器中插入或删除它们。
  • 3. 在内部,set中的元素总是按照其内部比较对象(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则进行 排序。
  • 4. set容器通过key访问单个元素的速度通常比unordered_set容器慢,但它们允许根据顺序对 子集进行直接迭代。
  • 5. set在底层是用二叉搜索树(红黑树)实现的。

注意:

  • 1. 与map/multimap不同,map/multimap中存储的是真正的键值对,set中只放 value,但在底层实际存放的是由构成的键值对。
  • 2. set中插入元素时,只需要插入value即可,不需要构造键值对。
  • 3. set中的元素不可以重复(因此可以使用set进行去重)。
  • 4. 使用set的迭代器遍历set中的元素,可以得到有序序列
  • 5. set中的元素默认按照小于来比较
  • 6. set中查找某个元素,时间复杂度为:$log_2 n$
  • 7. set中的元素不允许修改(为什么?)
  •  8. set中的底层使用二叉搜索树(红黑树)来实现。

3.1.2 set的使用

1. set的模板参数列表

2. set的构造

3. set的迭代器
void test_set1()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);set<int>::iterator it = s.begin();while (it != s.end()){cout << *it << " ";++it;}cout << endl;
}

运行结果:

我们发现此时的输出结果是有序的,这是因为set底层是搜索二叉树,此时迭代器即对搜索二叉树进行中序遍历,所以此时正好输出有序。但是这是set的附带功能,set最主要的还是搜索查找的效率高,最坏只需要找高度次,其实set还有一个功能,删掉重复元素。

void test_set2()
{// 排序 + 去重set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(3); s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);s.insert(5);set<int>::iterator it = s.begin();while (it != s.end()){cout << *it << " ";++it;}cout << endl;
}

运行结果:

4. set的容量

5.set修改操作

我们先来看一下find的使用

void test_set2()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);set<int>::iterator pos = s.find(3);if (pos != s.end()){cout << "找到了" << endl;}
}

运行结果:

我们再来看一下erase的使用

erase传入的参数是可以是一个迭代器,因此这里可以搭配find一起使用。

void test_set2()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;set<int>::iterator pos = s.find(3);if (pos != s.end()){cout << "找到了3" << endl;s.erase(pos);cout << "删除了3" << endl;}for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;
}

运行结果:

同时erase传入的参数是可以是一个value进行删除。

void test_set2()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;s.erase(5);//删除5for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;
}

运行结果:

那么这两个接口有什么区别呢?

void test_set3()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);//set<int>::iterator pos = s.find(2);//这里不加判断,直接删除//值必须在,找到有效位置,才能删除//s.erase(pos);//元素在就删除,不在就不进行任何处理s.erase(2);
}

如果我们传入的给erase的参数是一个迭代器,当前元素不存在,并且我们没有对其没有进行没有找到该元素的判断,那么此时程序就会崩溃,但是给erase的参数是一个value,并且当前元素不存在,程序不会崩溃。再来看下一个问题,我们发现给erase的参数是一个value时,它的返回值是size_t,set文档里面介绍的是删除元素的个数,此时难道不是就是1或者0嘛?有什么意义呢?我们在后面的multiset解释。我们再来看一下count的使用。

根据count的特性,我们就可以使用count来判断元素在不在。

void test_set4()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);if (s.count(3)){cout << "在" << endl;}else{cout << "不在" << endl;}
}

运行结果:

随后我们再来学习一下lower_bound和upper_bound这两个接口。

void test_set5()
{set<int> s;s.insert(1);s.insert(7);s.insert(3);s.insert(6);s.insert(5);//删除[3, 6]的值,这里都是闭区间//这里不能使用find,1.有可能3和6不一定在 2.erase给的是左闭右开的区间[ )//使用lower_bound和upper_boundset<int>::iterator start = s.lower_bound(3);//3存在,返回3,如果3不存在,返回5//结论:lower_bound返回 >= val的那个值cout << *start << endl;set<int>::iterator finish = s.upper_bound(6);cout << *finish << endl;//6存在,返回7,如果6不在,返回7//结论:upper_bound返回 > val的那个值for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;s.erase(start, finish);for (auto e : s){cout << e << " ";}cout << endl;
}

运行结果:

6. set的使用举例
void test_set6()
{// 用数组array中的元素构造setint array[] = { 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0, 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4,6, 8, 0 };set<int> s(array, array + sizeof(array) / sizeof(array[0]));cout << s.size() << endl;// 正向打印set中的元素,从打印结果中可以看出:set可去重for (auto& e : s)cout << e << " ";cout << endl;// 使用迭代器逆向打印set中的元素for (auto it = s.rbegin(); it != s.rend(); ++it)cout << *it << " ";cout << endl;// set中值为3的元素出现了几次cout << s.count(3) << endl;
}

运行结果:

3.2 multiset

3.2.1 multiset的介绍

[翻译]:

  • 1. multiset是按照特定顺序存储元素的容器,其中元素是可以重复的。
  • 2. 在multiset中,元素的value也会识别它(因为multiset中本身存储的就是组成 的键值对,因此value本身就是key,key就是value,类型为T). multiset元素的值不能在容器 中进行修改(因为元素总是const的),但可以从容器中插入或删除。
  • 3. 在内部,multiset中的元素总是按照其内部比较规则(类型比较)所指示的特定严格弱排序准则 进行排序。
  • 4. multiset容器通过key访问单个元素的速度通常比unordered_multiset容器慢,但当使用迭 代器遍历时会得到一个有序序列。
  • 5. multiset底层结构为二叉搜索树(红黑树)。

注意:

  • 1. multiset中再底层中存储的是的键值对
  • 2. mtltiset的插入接口中只需要插入即可
  • 3. 与set的区别是,multiset中的元素可以重复,set是中value是唯一的
  • 4. 使用迭代器对multiset中的元素进行遍历,可以得到有序的序列
  • 5. multiset中的元素不能修改
  • 6. 在multiset中找某个元素,时间复杂度为$O(log_2 N)$
  • 7. multiset的作用:可以对元素进行排序

3.3.2 multiset的使用

此处只简单演示set与multiset的不同,其他接口接口与set相同,可参考set。

void test_muliset1()
{int array[] = { 2, 1, 3, 2 ,4 ,2 ,5 };// 注意:multiset在底层实际存储的是<int, int>的键值对// 允许键值冗余// multiset实际上是排序multiset<int> s(array, array + sizeof(array) / sizeof(array[0]));for (auto& e : s)cout << e << " ";cout << endl;
}

运行结果:

此时我们再来解释之前set给erase的参数是一个value时,它的返回值是size_t,set文档里面介绍的是删除元素的个数,此时难道不是就是1或者0,而对于multiset它是允许键值冗余的,所以这里的erase删除的参数就是多个,至于set这样设计就是为了与multiset保持一致,所以count接口也是为multiset设计的,随后我们来看一下find的细节问题,由于multiset允许键值冗余,那么就find在寻找的时候,返回的是哪个位置的值呢?返回的是中序第一个值。

void test_muliset2()
{int array[] = { 2, 1, 3, 2 ,4 ,2 ,5 };// 注意:multiset在底层实际存储的是<int, int>的键值对// 允许键值冗余multiset<int> s(array, array + sizeof(array) / sizeof(array[0]));// 返回的是第几个位置的2呢? - 返回中序第一个2multiset<int>::iterator pos = s.find(2);while (pos != s.end()){cout << *pos << " ";++pos;}cout << endl;
}

运行结果:

3.3 map

3.3.1 map的介绍

翻译:

  • 1. map是关联容器,它按照特定的次序(按照key来比较)存储由键值key和值value组合而成的元 素。
  • 2. 在map中,键值key通常用于排序和惟一地标识元素,而值value中存储与此键值key关联的 内容。键值key和值value的类型可能不同,并且在map的内部,key与value通过成员类型 value_type绑定在一起,为其取别名称为pair: typedef pair value_type;
  • 3. 在内部,map中的元素总是按照键值key进行比较排序的。
  • 4. map中通过键值访问单个元素的速度通常比unordered_map容器慢,但map允许根据顺序 对元素进行直接迭代(即对map中的元素进行迭代时,可以得到一个有序的序列)。
  • 5. map支持下标访问符,即在[]中放入key,就可以找到与key对应的value。
  • 6. map通常被实现为二叉搜索树(更准确的说:平衡二叉搜索树(红黑树))。

3.2.2 map的使用

1. map的模板参数说明

2. map的构造

3. map的迭代器

4. map的容量与元素访问

我们这里先来写一个统计水果出现的次数的代码

void test_map3()
{string arr[] = { "苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜","苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };map<string, int> countMap;for (auto& e : arr){map<string, int>::iterator it = countMap.find(e);if (it != countMap.end()){++it->second;}else{countMap.insert(make_pair(e, 1));}}for (auto& kv : countMap){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}
}

运行结果:

除了上面的方法,我们还可以使用[ ]来解决。

void test_map4()
{string arr[] = { "苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜","苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };map<string, int> countMap;for (auto& e : arr){countMap[e]++;}for (auto& kv : countMap){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}
}

 运行结果:

问题:当key不在map中时,通过operator获取对应value时会发生什么问题?

我们可以看到这里的operator[ ]的底层实现是调用了insert接口

所以我们这里就也可以使用insert来统计次数

void test_map5()
{string arr[] = { "苹果", "西瓜", "苹果", "西瓜", "苹果", "苹果", "西瓜","苹果", "香蕉", "苹果", "香蕉" };map<string, int> countMap;for (auto& e : arr){pair< map<string, int>::iterator, bool> ret;ret = countMap.insert(make_pair(e,1));if (ret.second == false) //当前值已经存在{//ret.first是当前值的迭代器ret.first->second++;}}for (auto& kv : countMap){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}
}

 运行结果:

所以我们此时就能很好的理解operator[ ]了,根据理解初步实现一下operator[ ]底层原理。

V& operator[](const K& key)
{pair<iterator, bool> ret = insert(make_pair(key, V()));return ret.first->second;
}

现在我们就可以总结operator[ ]的功能

void test_map6()
{map<string, string> dict;dict.insert(make_pair("orange", "橙子"));dict.insert(make_pair("cherry", "樱桃"));dict.insert(make_pair("apple", "苹果"));//mapped_type& operator[] (const key_type& k);dict["banana"];//插入cout << dict["cherry"] << endl;//查找dict["orange"] = "橙色的";//修改dict["watermelon"] = "西瓜";//插入 + 修改for (auto& kv : dict){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}
}

 运行结果:

我们发现map还提供了at接口,那么它和operator[ ]有什么区别呢?

注意:在元素访问时,有一个与operator[]类似的操作at()(该函数不常用)函数,都是通过 key找到与key对应的value然后返回其引用,不同的是:当key不存在时,operator[]用默认 value与key构造键值对然后插入,返回该默认value,at()函数直接抛异常。

5. map中元素的修改

void test_map1()
{map<string, string> dict;//匿名对象dict.insert(pair<string, string>("sort", "排序"));//有名对象//pair<string, string> kv("string", "字符串");pair<string, string> kv = { "string", "字符串" };//构造 + 拷贝构造 = 构造dict.insert(kv);// C++11 多参数隐式类型转换(构造函数)dict.insert({ "apple","苹果" });//隐式类型转换// C++98 make_pair是一个函数模板dict.insert(make_pair("orange","橘子"));map<string, string>::iterator it = dict.begin();while (it != dict.end()){//cout << *it << endl; pair没有重载<<cout << (*it).first << ":" << (*it).second << endl;cout << it->first << ":" << it->second << endl;++it;}cout << endl;
}

运行结果:

那如果我们的key值是一样的,但是我们的value不一样会发生什么情况呢?

void test_map2()
{// key相同,value不同,不会插入也不会更新map<string, string> dict;dict.insert(make_pair("orange", "橙子"));dict.insert(make_pair("orange", "橙色的"));dict.insert(make_pair("cherry", "樱桃"));dict.insert(make_pair("apple", "苹果"));for (auto& kv : dict){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}
}

运行结果:

从结果上看,此时key值是一样的,但是我们的value不一样,这是因为我们的树的插入比较规则是按照key值来判断的,value仅仅是多存入了一个值,所以第二次出现key会认为当前值已经存在而不插入也不更新,会认为插入失败,树的关联规则和value没有关系。

void test_map8()
{map<string, string> m;// 向map中插入元素的方式:// 将键值对<"peach","桃子">插入map中,用pair直接来构造键值对m.insert(pair<string, string>("peach", "桃子"));// 将键值对<"peach","桃子">插入map中,用make_pair函数来构造键值对m.insert(make_pair("banan", "香蕉"));// 借用operator[]向map中插入元素/*operator[]的原理是:用<key, T()>构造一个键值对,然后调用insert()函数将该键值对插入到map中如果key已经存在,插入失败,insert函数返回该key所在位置的迭代器如果key不存在,插入成功,insert函数返回新插入元素所在位置的迭代器operator[]函数最后将insert返回值键值对中的value返回*/// 将<"apple", "">插入map中,插入成功,返回value的引用,将“苹果”赋值给该引用结果,m["apple"] = "苹果";// key不存在时抛异常//m.at("waterme") = "水蜜桃";cout << m.size() << endl;// 用迭代器去遍历map中的元素,可以得到一个按照key排序的序列for (auto& e : m)cout << e.first << "--->" << e.second << endl;cout << endl;// map中的键值对key一定是唯一的,如果key存在将插入失败auto ret = m.insert(make_pair("peach", "桃色"));if (ret.second)cout << "<peach, 桃色>不在map中, 已经插入" << endl;elsecout << "键值为peach的元素已经存在:" << ret.first->first << "--->"<< ret.first->second << " 插入失败" << endl;// 删除key为"apple"的元素m.erase("apple");if (1 == m.count("apple"))cout << "apple还在" << endl;elsecout << "apple被吃了" << endl;
}

运行结果:

【总结】

  • 1. map中的的元素是键值对
  • 2. map中的key是唯一的,并且不能修改
  • 3. 默认按照小于的方式对key进行比较
  • 4. map中的元素如果用迭代器去遍历,可以得到一个有序的序列
  • 5. map的底层为平衡搜索树(红黑树),查找效率比较高$O(log_2 N)$
  • 6. 支持[]操作符,operator[]中实际进行插入查找。

3.4 multimap

3.4.1 multimap的介绍

翻译:

  • 1. Multimaps是关联式容器,它按照特定的顺序,存储由key和value映射成的键值对,其中多个键值对之间的key是可以重复的。
  • 2. 在multimap中,通常按照key排序和惟一地标识元素,而映射的value存储与key关联的内 容。key和value的类型可能不同,通过multimap内部的成员类型value_type组合在一起, value_type是组合key和value的键值对: typedef pair value_type;
  • 3. 在内部,multimap中的元素总是通过其内部比较对象,按照指定的特定严格弱排序标准对 key进行排序的。
  • 4. multimap通过key访问单个元素的速度通常比unordered_multimap容器慢,但是使用迭代 器直接遍历multimap中的元素可以得到关于key有序的序列。
  • 5. multimap在底层用二叉搜索树(红黑树)来实现。

注意:multimap和map的唯一不同就是:map中的key是唯一的,而multimap中key是可以 重复的。

3.4.2 multimap的使用

multimap中的接口可以参考map,功能都是类似的。

注意:

  • 1. multimap中的key是可以重复的。
  • 2. multimap中的元素默认将key按照小于来比较
  • 3. multimap中没有重载operator[]操作
  • 4. 使用时与map包含的头文件相同:
void test_multimap2()
{multimap<string, string> dict;dict.insert(make_pair("orange", "橙子"));dict.insert(make_pair("orange", "橙色的"));dict.insert(make_pair("cherry", "樱桃"));dict.insert(make_pair("apple", "苹果"));for (auto& kv : dict){cout << kv.first << ":" << kv.second << endl;}
}

运行结果:

此时也和value一样没有关系,只和key进行关联,但是与map不同的是key一样我也进行插入。

3.5 在OJ中的使用

3.5.1 两个数组的交集

首先我们来看一下这种思路能否行通,将数组nums1利用set去重,然后遍历num2的元素是否在num1的里面,如果在就是两个数组的交集。

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {set<int> s(nums1.begin(),nums1.end());vector<int> v;for(auto e : nums2){if(s.count(e)){v.push_back(e);}}return v;}
};

运行结果:

此时解答错误,因为数组num2中和num1的交集可能会存在重复值,所以我们可以刚开始就对num2进行去重解决问题。

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end());set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end());vector<int> v;for(auto e : s2){if(s1.count(e)){v.push_back(e);}}return v;}
};

此时我们的代码就通过了测试案例,现在我们对题目改编一下,我们想在找到交集的同时顺便找到差集,按照上面的逻辑如果num2的元素不在num1的里面,那么就是差集,但是我们这里换一个思路:先拿set容器去重,拿两个迭代器分别指向数组num1和num2,然后依次比较,不相等小的值就是差集,相同的值就是差集,让当前值小的迭代器加加,如果值相同,就同时加加。

class Solution {
public:vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {set<int> s1(nums1.begin(),nums1.end());set<int> s2(nums2.begin(),nums2.end());vector<int> v;set<int>::iterator it1 = s1.begin();set<int>::iterator it2 = s2.begin();while(it1 != s1.end() && it2 != s2.end()){if(*it1 < *it2){it1++;//差集}else if(*it1 > *it2){it2++;//差集}else{v.push_back(*it1);//交集it1++;it2++;}}return v;}
};

此时我们的程序也能通过。

3.5.2 前K个高频单词

我们直接来说思路,首先我们利用map统计单词出现的次数,但是这里不能利用map为有序选出前k个高频单词因为map有序的是key,而不是value我们这里要让value排序,所以我们就可以把数据放到vector中,利用sort进行排序pair,但是在文档中pair的比较方法是先比较first,然后再比较second,所以我们这里就不能使用默认的pair排序方法,我们要单独实现一个仿函数来实现除我们的value排序,也就是second排序。

class Solution {
public:struct kvCom{bool operator()(const pair<string, int>& left, const pair<string, int>& right){return left.second > right.second;}};vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {//统计单词出现次数map<string ,int> countMap;for(auto& e : words){countMap[e]++;           }//单词仍然按照字典排序vector<pair<string,int>> v(countMap.begin(),countMap.end());//按照value大小进行排序sort(v.begin(),v.end(),kvCom());//取前k个value大的值放入vectorvector<string> ret;auto it = v.begin();while(k--){ret.push_back(it->first);++it;}return ret;}
};

但是此时我们发现我们的程序没有通过所有的测试案例,我们来看一下原因,我们可以打印一下前k个高频出现的单词。

此时我们可以发现没有满足题目的要求,相同频率的单词要按照字典顺序排序,在vector<int> v中,经过map之后我们的单词已经按照字典排序,但是我们这里使用的算法sort底层是快排,它是一个不稳定的排序,所以在排序second之后,原本的字典排序就已经打乱了,我们这里可以使用算法库中的稳定排序方法stable_sort去解决,它底层是用归并排序,是一种稳定的算法,它就能保存相同频率的单词之间的相对顺序不变。

class Solution {
public:struct kvCom{bool operator()(const pair<string, int>& left, const pair<string, int>& right){return left.second > right.second;}};vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {//统计单词出现次数map<string ,int> countMap;for(auto& e : words){countMap[e]++;           }//单词仍然按照字典排序vector<pair<string,int>> v(countMap.begin(),countMap.end());//按照value大小进行排序stable_sort(v.begin(),v.end(),kvCom());//取前k个value大的值放入vectorvector<string> ret;auto it = v.begin();while(k--){cout << it->first << ":" << it->second << endl;ret.push_back(it->first);++it;}return ret;}
};

我们这里还可以通过修改仿函数来解决,当单词出现的频率相同的时候,我们让再让first小的在前面,这也就是按字典排序。

class Solution {
public:struct kvCom{bool operator()(const pair<string, int>& left, const pair<string, int>& right){return left.second > right.second || (left.second == right.second && left.first < right.first);}};vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) {//统计单词出现次数map<string ,int> countMap;for(auto& e : words){countMap[e]++;           }//单词仍然按照字典排序vector<pair<string,int>> v(countMap.begin(),countMap.end());//按照value大小进行排序stable_sort(v.begin(),v.end(),kvCom());//取前k个value大的值放入vectorvector<string> ret;auto it = v.begin();while(k--){cout << it->first << ":" << it->second << endl;ret.push_back(it->first);++it;}return ret;}
};

本章节就先到这里啦!!!

​​​​​​​

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:http://www.mzph.cn/news/733269.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Toyota Programming Contest 2024#3(AtCoder Beginner Contest 344)(A~C)

A - Spoiler 竖线里面的不要输出&#xff0c;竖线只有一对&#xff0c;且出现一次。 #include <bits/stdc.h> //#define int long long #define per(i,j,k) for(int (i)(j);(i)<(k);(i)) #define rep(i,j,k) for(int (i)(j);(i)>(k);--(i)) #define debug(a) cou…

设计模式 工厂模式

工厂模式&#xff0c;最重要的是反射。 反射&#xff1a;Class类 java的注释是这样写的&#xff1a; Class没有公共构造函数。相反&#xff0c;Class对象是在类加载时由Java虚拟机自动构造的&#xff0c;并通过调用类加载器中的defineClass方法来实现。

链表|面试题 02.07.链表相交

ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB) {ListNode *l NULL, *s NULL;int lenA 0, lenB 0, gap 0;// 求出两个链表的长度s headA;while (s) {lenA ;s s->next;}s headB;while (s) {lenB ;s s->next;}// 求出两个链表长度差if (lenA &…

LeetCode刷题笔记之动态规划(一)

一、动态规划的基础知识 动态规划&#xff08;Dynamic Programming&#xff0c;简称DP&#xff09;&#xff0c;动态规划问题的一般形式就是求最值&#xff0c;求解动态规划的核心问题是穷举&#xff0c;动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的。解题步骤&#xff…

stm32学习笔记:SPI通信协议原理(未完)

一、SPI简介(serial Peripheral Interface&#xff08;串行 外设 接口&#xff09;) 1、电路模式&#xff08;采用一主多从的模式&#xff09;、同步&#xff0c;全双工 1 所有SPI设备的SCK、MOSI、MISO分别连在一起 2 主机另外引出多条SS控制线&#xff0c;分别接到各从机的S…

DetNet论文速读

paper&#xff1a;DetNet: A Backbone network for Object Detection 存在的问题 最近的目标检测模型通常依赖于在ImageNet分类数据集上预训练的骨干网络。由于ImageNet的分类任务不同于目标检测&#xff0c;后者不仅需要识别对象的类别&#xff0c;而且需要对边界框进行空间…

音视频开发_音频基础知识

如何采集声音——模数转换原理 声音模数转换是将声音信号从模拟形式转换为数字形式的过程。它是数字声音处理的基础&#xff0c;常用于语音识别、音频编码等应用中。 音视频通信流程 音视频采集&#xff1a;首先是从麦克风、摄像头等设备中采集音频和视频数据&#xff0c;将现…

编写Linux的SHELL脚本设置环境变量遇到的那些坑

1.背景 最近进行一个rocketmq的单机版安装&#xff0c;发现安装步骤很繁琐&#xff0c;想着写一个shell脚本&#xff0c;一键执行安装。 本文仅在于说明关于JDK的环境变量设置为示例 2.SHELL脚本设置环境变量 #!/bin/sh #定义变量 profile_file~/.bash_profile #1.安装JDK t…

SQL之常用字符串函数

1. LOWER( )&#xff1a;将字符串中的所有字符转换为小写。 select lower(Hello World); -- 输出&#xff1a;hello world 2. UPPER( )&#xff1a;将字符串中的所有字符转换为大写。 select upper(Hello World); -- 输出&#xff1a;HELLO WORLD 3. CONCAT( )&#xff…

【Windows】VMware虚拟机应用(一):下载安装 VMware Workstation

目录 一、下载 二、注意事项 三、安装 四、密钥激活 4.1 密钥 4.2 激活 一、下载 进入官网下载页 VMware Customer Connect | The All-In-One VMware Product Support Portal 先登录&#xff0c;下载时要求登录。 点【Downloads】 进入产品下载页面&#xff0c;切换到…

手写简易操作系统(三)--加载Loader

前情提要 上一节我们讲了如何启动计算机&#xff0c;这一节我们讲如何加载内核&#xff0c;内核是存在于硬盘上的一段程序&#xff0c;要加载这段程序&#xff0c;那么必然需要从硬盘上读取数据&#xff0c;这里我们就需要使用 ATA PIO 模式 根据ATA规范&#xff0c;所有符合A…

深度学习的一些工具函数

文章目录 简介数据集划分数据集 简介 记录深度学习编写程序过程中的一些工具函数 数据集 划分数据集 数据集划分思路&#xff1a; 若数据集很小&#xff0c;直接随机打乱 import random random.shuffle(data)若数据集很大&#xff0c;选择随机打乱下标&#xff0c;根据下…

docker部署springboot jar包项目

docker部署springboot jar包项目 前提&#xff0c;服务器环境是docker环境&#xff0c;如果服务器没有安装docker&#xff0c;可以先安装docker环境。 各个环境安装docker&#xff1a; Ubuntu上安装Docker&#xff1a; ubuntu离线安装docker: CentOS7离线安装Docker&#xff1…

算法-排序

0、复杂度及稳定性 时间复杂度空间复杂度 稳定性&#xff08;相等元素相对顺序不变&#xff09; 冒泡排序 时间复杂度为O(n^2) 最坏/平均&#xff1a;O(n^2) 最好&#xff1a;O(n)&#xff0c;序列有序 O(1)稳定插入排序 时间复杂度为O(n^2) 最坏/平均&#xff1a;O(n^2) 最好…

可视化场景(2):电商大屏-引爆业绩,直观呈现

hello&#xff0c;我是贝格前端工场&#xff0c;本期分享可视化大屏在电商领域的应用&#xff0c;如需要定制&#xff0c;可以与我们联络&#xff0c;开始了。 电商领域的可视化大屏可以提供实时的销售数据、用户行为分析、库存管理等信息&#xff0c;帮助企业实时监控经营状况…

java jdk17 HashMap解读

类描述 基于Hash表的Map接口实现。此实现提供了所有的可选的map操作&#xff0c;并且避免了null值和null键。&#xff08;HashMap类大体上等价于Hashtable,除了它是非同步的和禁止null&#xff09;。此类不保证map的顺序。特别是&#xff0c;不保证随着时间的变化顺序保持不变…

不知道吧,腾讯云轻量应用服务器使用有一些限制!

腾讯云轻量应用服务器相对于云服务器CVM是有一些限制的&#xff0c;比如轻量服务器不支持更换内网IP地址&#xff0c;不支持自定义私有网络VPC&#xff0c;内网连通性方面也有限制&#xff0c;轻量不支持CPU内存、带宽或系统盘单独升级&#xff0c;只能整个套餐整体升级&#x…

题目 2021: 坐标排序

题目描述: 请将坐标x,y,z依照以下规则排序&#xff1a; x为第一关键字&#xff0c;当x相同时&#xff0c;依照y&#xff08;第二关键字&#xff09;大小来排序&#xff0c;当y相同时&#xff0c;依照z大小来排序&#xff08;第三关键字&#xff09; 给出了若干坐标&#xff0c…

【AIGC调研系列】大模型的system prompt破解调研

大模型的system prompt破解方法实践主要涉及到prompt工程和提示注入等技术。首先&#xff0c;prompt工程是指通过精心设计prompt&#xff0c;以提高与大模型的交互效率和准确性。这包括了如何清晰地表达任务要求和期望结果[2]&#xff0c;如何有效使用prompt[4]&#xff0c;以及…

Anthropic 公司最新宣布,他们的 AI 聊天机器人模型击败了 OpenAI 的 GPT-4

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗&#xff1f;订阅我们的简报&#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同&#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会&#xff0c;成为AI领…