c++算法学习笔记 (21) STL

简介: c++算法学习笔记 (21) STL
1.vector:

       变长数组,倍增的思想

       size()返回元素个数

       empty()返回是否为空

       clear()清空

       front()/back()元素

       push_back()/pop_back()

       begin()/end()迭代器

       []

       支持比较运算

2.pair<int,int>:

       first:第一个元素

       second:第二个元素

       支持比较运算,先比较first再比较second

       make_pair()/{}初始化

3.string:字符串

       substr()截取字串

       c_str()把string转化成char*,用法strcpy(c,s.c_scr())

       size()/length()返回字符串长度

       empty()返回是否为空

       clear()清空

4.queue:队列

       push():队尾插入

       pop():队尾弹出

       front():返回队头

       back():返回队尾

       size()返回元素个数

       empty()返回是否为空

      (无clear)

5.priority_queue:优先队列,默认大根堆

       priority_queue(int,vector<int>)

       push():插入

       pop():弹出堆顶

       top():返回堆顶

       可以自定义比较规则

6.stack:栈

       push():栈顶插入

       pop():栈顶弹出

       top():返回栈顶元素

       size()返回元素个数

       empty()返回是否为空

7.deque:双端队列

       size()返回元素个数

       empty()返回是否为空

       clear()清空

       front()/back()

       push_back()/pop_back():后插,后删

       push_front()/pop_front():前插,前删

       begin()/end()

       []

8.set,map,multiset,multimap:基于平衡二叉树(红黑树),动态维护有序序列

       size()返回元素个数

       empty()返回是否为空

       clear()清空

       begin()/end()

       ++/--返回前驱和后驱

set/multiset:不能有重复元素

       insert()插入

       find()查找

       count()查找某数的个数

       erase()删除所有指定的数/删除迭代器 O(k+logn)

       lower_bound()/upper_bound():返回>=x的最小的数的迭代器/返回>x的最小的数的迭代器

map/multimap:不能有重复元素

       insert()插入的数是pair

       find()查找

       erase()删除所有指定的数/删除迭代器

       []     O(logn)

       lower_bound()/upper_bound():返回>=x的最小的数的迭代器/返回>x的最小的数的迭代器

9.unordered_set,unordered_map,unordered_multiset,unordered_multimap:哈希表

       和8类似,增删改查的时间复杂度为O(1)

      不支持lower_bound()/upper_bound(),++,--

10.bitset:压位

8B->8bit=1B,节省8倍内存空间

bitset<10000> s;

~,&,|,^

>>,<<

==,!=

[]

count()返回有多少个1

any()判断是否至少有一个1

none()判断是否全为0

set()所有位置置1

set(k,v)第k位变成v

reset()所有位变成0

flip()等价于~

flip(k)把第k位取反

相关文章
|
4月前
|
存储 监控 算法
基于 C++ 哈希表算法实现局域网监控电脑屏幕的数据加速机制研究
企业网络安全与办公管理需求日益复杂的学术语境下,局域网监控电脑屏幕作为保障信息安全、规范员工操作的重要手段,已然成为网络安全领域的关键研究对象。其作用类似网络空间中的 “电子眼”,实时捕获每台电脑屏幕上的操作动态。然而,面对海量监控数据,实现高效数据存储与快速检索,已成为提升监控系统性能的核心挑战。本文聚焦于 C++ 语言中的哈希表算法,深入探究其如何成为局域网监控电脑屏幕数据处理的 “加速引擎”,并通过详尽的代码示例,展现其强大功能与应用价值。
103 2
|
5月前
|
存储 算法 C++
Windows共享文件:探秘C++实现的B树索引算法奇境
在数字化时代,Windows共享文件的高效管理至关重要。B树算法以其自平衡多路搜索特性,在文件索引与存储优化中表现出色。本文探讨B树在Windows共享文件中的应用,通过C++实现具体代码,展示其构建文件索引、优化数据存储的能力,提升文件检索效率。B树通过减少磁盘I/O操作,确保查询高效,为企业和个人提供流畅的文件共享体验。
|
2月前
|
存储 监控 算法
基于跳表数据结构的企业局域网监控异常连接实时检测 C++ 算法研究
跳表(Skip List)是一种基于概率的数据结构,适用于企业局域网监控中海量连接记录的高效处理。其通过多层索引机制实现快速查找、插入和删除操作,时间复杂度为 $O(\log n)$,优于链表和平衡树。跳表在异常连接识别、黑名单管理和历史记录溯源等场景中表现出色,具备实现简单、支持范围查询等优势,是企业网络监控中动态数据管理的理想选择。
71 0
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
基于 C++ 的局域网访问控制列表(ACL)实现及局域网限制上网软件算法研究
本文探讨局域网限制上网软件中访问控制列表(ACL)的应用,分析其通过规则匹配管理网络资源访问的核心机制。基于C++实现ACL算法原型,展示其灵活性与安全性。文中强调ACL在企业与教育场景下的重要作用,并提出性能优化及结合机器学习等未来研究方向。
96 4
|
4月前
|
监控 算法 数据处理
基于 C++ 的 KD 树算法在监控局域网屏幕中的理论剖析与工程实践研究
本文探讨了KD树在局域网屏幕监控中的应用,通过C++实现其构建与查询功能,显著提升多维数据处理效率。KD树作为一种二叉空间划分结构,适用于屏幕图像特征匹配、异常画面检测及数据压缩传输优化等场景。相比传统方法,基于KD树的方案检索效率提升2-3个数量级,但高维数据退化和动态更新等问题仍需进一步研究。未来可通过融合其他数据结构、引入深度学习及开发增量式更新算法等方式优化性能。
139 17
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于 C++ 布隆过滤器算法的局域网上网行为控制:URL 访问过滤的高效实现研究
本文探讨了一种基于布隆过滤器的局域网上网行为控制方法,旨在解决传统黑白名单机制在处理海量URL数据时存储与查询效率低的问题。通过C++实现URL访问过滤功能,实验表明该方法可将内存占用降至传统方案的八分之一,查询速度提升约40%,假阳性率可控。研究为优化企业网络管理提供了新思路,并提出结合机器学习、改进哈希函数及分布式协同等未来优化方向。
84 0
|
5月前
|
存储 监控 算法
基于 C++ 哈希表算法的局域网如何监控电脑技术解析
当代数字化办公与生活环境中,局域网的广泛应用极大地提升了信息交互的效率与便捷性。然而,出于网络安全管理、资源合理分配以及合规性要求等多方面的考量,对局域网内计算机进行有效监控成为一项至关重要的任务。实现局域网内计算机监控,涉及多种数据结构与算法的运用。本文聚焦于 C++ 编程语言中的哈希表算法,深入探讨其在局域网计算机监控场景中的应用,并通过详尽的代码示例进行阐释。
115 4
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
|
3天前
|
传感器 算法 数据挖掘
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法matlab仿真,对比单传感器和SCC融合
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法,通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差(RMSE)及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现,结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性,有效降低估计误差。
|
4天前
|
负载均衡 算法 调度
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)
60 11

热门文章

最新文章