stl-非变异算法

这里接着上篇stl非变易算法(一)进行总结.主要解析算法函数count.count_if.mismatch.equal.search.search_n以及find_end,给出算法函数的实现及测试用例.下面直接进入正题. 统计等于某值的容器元素个数count count函数用于计算容器中某个给定值的出现次数.计算迭代区间[first,last)上等于val值的元素个数ret,返回计数. //count算法函数的实现代码 template <class InputIterator, class T

C++ STL的非变易算法是一组不破坏操作数据的模板函数,用来对序列数据进行逐个处理.元素查找.子序列搜索.统计和匹配.非变易算法具有极为广泛的适用性,基本上可应用于各种容器. 逐个容器元素for_each C++ STL提供了一个for_each函数,用于对容器的元素进行循环操作.它对迭代区间[first, last)所指的每一个元素,执行由单参函数对象fn所定义的操作.原型如下: template<class InputIterator, class Function> Function

非变易算法:原则上不会变更操作数据的算法. [1]    for_each:逐个容器元素,原型for_each(InputIter first, InputIter last, Function f). [2]    find:顺序查找容器元素,原型InputIter find(InputIter first, InputIter last, constT &val, input_iterator_tag). [3]    find_if:条件查找容器,原型InputIter find_if(I

前言 本文尝试对遗传算法中不同适值函数的标定(Scaling)方法进行下总结,并针对常用的线性标定和动态线性标定进行了Python实现,以装饰器的形式添加到遗传算法框架GAFT中,这样在使用GAFT运行遗传算法迭代的时候可以更加Pythonic的给自定义的适值函数进行标定.最后针对能够防止早熟情况的大变异算法进行了相应的实现. 目前(动态)线性标定装饰器以及大变异算子均已添加到GAFT中,gaft项目链接: GitHub: https://github.com/PytLab/gaft PyPI:

 当大多数程序员需要对一组对象进行排序的时候,首先想到的一个算法是sort.sort是一个非常不错的算法,但它也并非在任何场合下都是完美无缺的.有时候我们并不需要一个完全的排序操作.比如说,如果我们有一个存放Widget的矢量,而我们希望将质量最好的20个Widget送给最重要的顾客,按照顾客的重要程度送上不同质量的Widget,那么只需要排序出前20个最好的Widget,其他的Widget可以不用排序.在这种情况下,需要的是一种部分排序的功能,而有一个名为partial_sort的算法正好

原文链接:http://blog.csdn.net/wangfengwf/article/details/11580989#t9 16.4  STL库基本算法 标准C++STL库中算法组件为一个很重要的组成部分,该组件提供了大多数最常见的通用算法的实现,并且这些实现是经过很多测试试验并被公认在处理上是高效的.将这些最常见的算法通用化实现,最大的优势就是开发者在应用中不需要为具体的常见算法的实现而费神,只需要包含相应的头文件直接使用即可,不仅仅提高的软件开发的效率,同时还有助于软件重用性的提高.

转自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-concurrent/ 非阻塞算法在 Java 中的应用越来越广泛 , ConcurrentLinkedQueue 是 java. concurrent 包中基于非阻塞算法实现的并发容器的典范.通过本文,您将了解非阻塞算法的工作原理及其在 ConcurrentLinkedQueue 中的具体实现机制. 简介 非阻塞算法在更细粒度的层面协调争用,它比传统的锁有更高的并发性.随着非阻塞算法在 Jav

七.算法:(算法头文件:<algorithm>) 所有的算法都需要iterator的支持,列如支持++,*,op=,op==,等等.. 非变动性算法: 7.1.template<class InputIterator, class UnaryPredicate> bool all_of (InputIterator first, InputIterator last, UnaryPredicate pred) //要所有的数据都是符合当前的条件才回返回TRUE,否则FALSE. {

如果在某种算法中,一个线程的失败或挂起不会导致其他线程也失败和挂起,那么这种算法就被称为非阻塞算法.如果在算法的每个步骤中都存在某个线程能够执行下去,那么这种算法也被称为无锁(Lock-Free)算法.如果在算法中仅将CAS用于协调线程之间的操作,并且能正确地实现,那么它既是一种无阻塞算法,又是一种无锁算法. 创建非阻塞算法的关键在于,找出如何将原子修改的范围缩小到单个变量上,同时还要维护数据的一致性. 非阻塞算法的所有特性:某项工作的完成具有不确定性,必须重新执行.

上一节我们以计数器作为例子描述了非阻塞算法,这一节我们拿一个稍微复杂一点的数据结构栈来讲述非阻塞算法的实践应用.1.单线程栈 public class SingleThreadStack implements Stack{ private Node head; public Node pop() { if (head == null) { return null; } Node h = head; head = head.getNext(); h.setNext(null); return h;