“人造太阳”计划

一.find运算 假设有一个int型的vector对象，名为vec，我们想知道其中 是否包含某个特定值 。 解决这个问题最简单的方法时使用标准库提供的find运算： 1 // value we'll look for 2 int search_value = 42; 3 4 //call find to see if that value is present 5 vector<int>::const_iterator result = find(vec.begin() , vec.end() , search_value); 6 7 //report the result 8 cout<<"The value "<<search_value 9 <<(result == vec.end() ? " is not present" : "is present") 10 <<endl; 具体实现代码： 1 #include<iostream> 2 #include<vector> 3 #include<algorithm> 4 using namespace std; 5 6 int main() 7 { 8 // value we'll look for 9 int search_value = 42; 10 int ival; 11 vector<int> vec; 12 13

　　C++中有两种类型的容器：顺序容器和关联容器。顺序容器主要有vector、list、deque等。其中vector表示一段连续的内存，基于数组实现，list表示非连续的内存，基于链表实现，deque与vector类似，但是对首元素提供插入和删除的双向支持。关联容器主要有map和set.map是key-value形式，set是单值。map和set只能存放唯一的key,multimap和multiset可以存放多个相同的key. 　　容器类自动申请和释放内存，因此无需new和delete操作。 　　一、vector 　　vector基于模板实现，需包含头文件vector. 　　1.定义和初始化 　　//1.定义和初始化 　　vector vec1; //默认初始化，vec1为空 　　vector vec2（vec1）； //使用vec1初始化vec2 　　vector vec3（vec1.begin（），vec1.end（））；//使用vec1初始化vec2 　　vector vec4（10）； //10个值为的元素 　　vector vec5（10,4）； //10个值为的元素 　　//2.常用操作方法 　　vec1.push_back（100）； //添加元素 　　int size = vec1.size（）； //元素个数 　　bool isEmpty = vec1

支持向量机 （SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。 本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵懂到略微熟知的角度记录一下学习的过程。其实网络上讲SVM算法的多不胜数，博客中也有许多大师级博主的文章，写的也很简单明了，可是在看过之后，总是感觉差点什么，当然对于那些基础好的可能一看就懂了，然而对于像我们这些基础薄弱的，一遍下 来也 只能马马虎虎，过一两天后又忘了公式怎么来的了。 比如说在研究SVM之前，你是否听说过拉格朗日乘子法？你是否知道什么是对偶问题？你是否了解它们是怎么解决问题的？这些不知道的话，更别说什么是KKT条件了。话说像拉格朗日乘子法，在大学里面学数学的话，不应该没学过，但是你学会了吗？你知道是干什么的吗？如果那个时候就会了，那你潜质相当高了。作为一个过来人，我将以简单实例化形式记录自己的学习过程，力图帮助新手级学习者少走弯路。 1、 关于拉格朗日乘子法和KKT条件 1）关于拉格朗日乘子法 首先来了解拉格朗日乘子法，为什么需要拉格朗日乘子法呢？记住，有需要拉格朗日乘子法的地方

您可能听说过，带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ？ 我们先抛开 generator，以一个常见的编程题目来展示 yield 的概念。 如何产生斐波拉契数列? 斐波那契数列 （Fibonacci sequence），又称 黄金分割 数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“ 兔子数列 ”，指的是这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34、……在数学上，斐波纳契数列以如下被以 递归 的方法定义：F(0)=1，F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2，n∈N*） 许多初学者都可以写出下面的函数： 方法一： 1 # 生成斐波那契数列前n个元素 2 def fab(n): 3 i = 0 4 a, b = 0, 1 5 while i < n: 6 print(a) 7 a, b = b, a + b 8 i += 1 执行 fab(6) 得出前6个元素： 0 1 1 2 3 5 结果没有问题，但函数的返回值为None，别的函数无法获取结果，复用性很差， 要提高 fab 函数的可复用性，最好不要直接打印出数列，而是返回一个 List。以下是 fab 函数改写后的第二个版本： 方法二： 1 #

def fact(n): if n == 1: return 1 return n * fact(n-1) print(fact(1)) print(fact(5)) print(fact(100)) #递归函数的优点是定义简单，逻辑清晰。理论上，所有的递归函数都可以写成循环的方式，但循环的逻辑不如递归清晰。 #使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧，每当函数返回，栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的，所以，递归调用的次数过多，会导致栈溢出。可以试试fact(1000)： #print(fact(1000)) 这一句会出现错误，递归实际上是在栈中进行的，栈空间有限，因而递归次数不能太多 #解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化，事实上尾递归和循环的效果是一样的，所以，把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的。 #尾递归是指，在函数返回的时候，调用自身本身，并且，return语句不能包含表达式。这样，编译器或者解释器就可以把尾递归做优化，使递归本身无论调用多少次，都只占用一个栈帧，不会出现栈溢出的情况 def fact2(): return fact_iter(n, 1) def fact_iter(Inum, product): if num = 1: return product

前言   在学习Python语言，不可避免遇到各种绕口的概念，比如可迭代对象、迭代器和生成器，新手看了第一印象就是一脸懵。为此，本文详细介绍和解释这些概念，让新手一看就会。   回顾Python中的数据存储结构，Python是用容器来存储数据，比如：list、dict、tuple、strset…等等，当数据量不大的时候用这些存储没什么问题，当数据量特别大甚至是无限的时候，就不能使用这些容器来存储了，于是Python有一种机制专门解决这种问题。 一、可迭代对象(iterable)和迭代器(iterator) 1.1 概念介绍   通俗点讲，可迭代对象就是可以产生迭代器的对象，所谓迭代器就像一个懒加载的工厂，本身不存储数据，只有你向它索要的时候临时给你生成数据。下面用一个例子来解释： >> > x = [ 1 , 2 , 3 ] >> > y = iter ( x ) >> > z = iter ( x ) >> > next ( y ) 1 >> > next ( y ) 2 >> > next ( z ) 1 >> > type ( x ) < class 'list' > >> > type ( y ) < class 'list_iterator' >   在这个例子中，x是一个list对象，是一个可迭代对象，通过iter()函数生成x的迭代器y，那么只有在调用next(

''' 在某些情况下，我们希望实例对象可被用于 for...in 循环，这时我们需要在类中定义 __iter__ 和 next（在 Python3 中是 __next__）方法， 其中，__iter__ 返回一个迭代对象，next 返回容器的下一个元素，在没有后续元素时抛出 StopIteration 异常。 ''' class Fib(object): def __init__(self): self.a,self.b = 0,1 def __iter__(self): # 返回迭代器本身 return self def __next__(self): # 返回容器的下一个元素 self.a,self.b = self.b,self.a + self.b return self.a def __getitem__(self, item): self.item = item fib = Fib() for i in fib: if i > 1000: break print(i) 来源： CSDN 作者： ｄｉａｎｘｉａｏｅｒ 链接： https://blog.csdn.net/qq_32430761/article/details/103628240

Flatten 2D Vector Implement an iterator to flatten a 2d vector. Example Example 1: Input:[[1,2],[3],[4,5,6]] Output:[1,2,3,4,5,6] Example 2: Input:[[7,9],[5]] Output:[7,9,5] 注意这题不能用一个2D vector的copy，不然空间不满足要求。 解法1：利用C++的iterator 这题学到了很多iterator的知识。 一维和二维vector都有iterator，一维vector的iterator就好比指向每个元素的指针，二维vector的iterator就好比指向其中每个一维vector的指针。 空的一维和二维vector的begin()和end()相等。 *(iter++)先返回*iter，然后iter++。 跟*(i++)一回事。 iter像指针，但不能与指针比较。一个未初始化的iter不能与NULL比较。如果非要初始化，可将其初始化为对应container的end()。 即vector a = {1,2,3,4,5}; vector::iterator iter = a.end(); 代码如下: class Vector2D { public : Vector2D ( vector < vector <

Python可迭代对象与迭代器详解 首先先来了解几个概念 可迭代对象 (Iterable) : 实现了 __iter__ 方法的对象就是可迭代对象 (生成迭代器的对象) 迭代器 (iterator) : __iter__ 方法返回的, 同时实现了 __iter__ 方法与 __next__ 方法的对象就是迭代器 (真正执行迭代的对象) 迭代: 调用迭代器的 __next__ 方法使之返回一个元素 迭代器耗尽: 迭代器主动抛出了 StopIteration 异常, 就表示迭代器耗尽, Python会自动处理这个异常 (迭代器同时也是可迭代对象, 可迭代对象不一定是迭代器) (可迭代对象是用来创建迭代器的, 迭代器是通过可迭代对象创建的, 真正执行迭代的是迭代器) 通过 iter(Iterable) 内置函数 创建迭代器 通过 next(iterator) 内置函数或者 iterator.send(object) 方法创建迭代器进行 迭代 实现迭代器 请仔细反复阅读以下代码, 可以复制到代码编辑器运行查看 # 可迭代对象 class MyIterable ( object ) : def __init__ ( self , items ) : self . items = items def __iter__ ( self ) : print ( 'MyIterable.__iter_

auto it = 10LL; string str = "zhangsan"; std::map<string, string> map; map.insert(make_pair(str, str)); for (auto iter = begin(map); iter != end(map); ++iter) //通常写法 auto iter = map.begin() ; ....... { cout << iter->first.c_str() << endl; } return 0; 来源： CSDN 作者： 芒种、 链接： https://blog.csdn.net/weixin_38739598/article/details/103603695