【C++算法】is_partitioned、partition_copy和partition_point
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录
- 前言
- 一、is_partitioned函数:
- 1.1 is_partitioned是什么?
- 1.2 函数原型
- 1.3 示例代码
- 1.4 更多示例代码
- 二、partition_copy函数
- 2.1 概念
- 2.2 函数原型
- 2.4 进一步展示partition_copy
- 三、partition_point函数:
- 3.1 概念
- 3.2 函数原型
- 3.3 示例代码:
- 3.4 进一步展示partition_point
- 总结
前言
在C++编程中,算法是非常重要的组成部分,它们提供了各种功能强大且高效的操作,可应用于各种数据结构。C++标准库中提供了许多算法函数,其中包括用于序列分区的函数。本文将介绍三个重要的序列分区算法:is_partitioned、partition_copy和partition_point。我们将详细说明它们的概念、函数原型以及提供多个示例代码,以帮助读者理解和应用这些算法。
一、is_partitioned函数:
1.1 is_partitioned是什么?
is_partitioned函数用于判断指定范围内的元素是否满足指定的分区条件。它通过传入一个谓词函数,对序列进行分区检查。
1.2 函数原型
template<class InputIt, class UnaryPredicate>
bool is_partitioned(InputIt first, InputIt last, UnaryPredicate p);
参数含义
- InputIt:迭代器类型,用于标识序列的起始和结束位置。- first和last:参数指定要检查的元素范围,包括first但不包括last。- UnaryPredicate:一个函数对象类型或可调用对象类型,用于定义分区条件。
1.3 示例代码
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>bool is_odd(int n) {return n % 2 != 0;
}int main() {std::vector<int> numbers = {1, 3, 5, 2, 4, 6};bool is_partitioned_result = std::is_partitioned(numbers.begin(), numbers.end(), is_odd);if (is_partitioned_result) {std::cout << "The sequence is partitioned." << std::endl;} else {std::cout << "The sequence is not partitioned." << std::endl;}return 0;
}
以上示例代码中,使用is_partitioned函数判断了numbers序列是否满足奇数在前、偶数在后的分区条件。运行结果表明该序列未被分区。
1.4 更多示例代码
更多示例代码可以继续展示is_partitioned函数在其他场景下的使用,比如验证字符串序列是否按照特定条件进行了分区,或者对自定义对象序列进行分区判断等。
二、partition_copy函数
2.1 概念
partition_copy函数将输入序列根据指定的分区条件,分别复制到两个输出序列中。
2.2 函数原型
template<class InputIt, class OutputIt1, class OutputIt2, class UnaryPredicate>
std::pair<OutputIt1, OutputIt2> partition_copy(InputIt first, InputIt last, OutputIt1 d_first_true, OutputIt2 d_first_false, UnaryPredicate p);
- InputIt:迭代器类型,用于标识输入序列的起始和结束位置。- OutputIt1和OutputIt2:迭代器类型,用于标识输出序列的起始位置。- d_first_true和d_first_false:参数是输出序列的起始位置。d_first_true接收满足分区条件的元素,d_first_false接收不满足分区条件的元素。- UnaryPredicate:一个函数对象类型或可调用对象类型,用于定义分区条件。
2.3 示例代码:
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>bool is_odd(int n) {return n % 2 != 0;
}int main() {std::vector<int> numbers = {1, 3, 5, 2, 4, 6};std::vector<int> odd_numbers;std::vector<int> even_numbers;auto partition_copy_result = std::partition_copy(numbers.begin(), numbers.end(), std::back_inserter(odd_numbers), std::back_inserter(even_numbers), is_odd);std::cout << "Odd numbers: ";for (const auto& num : odd_numbers) {std::cout << num << " ";}std::cout << std::endl;std::cout << "Even numbers: ";for (const auto& num : even_numbers) {std::cout << num << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}
上面的示例代码中,使用partition_copy函数根据奇偶性将numbers序列中的元素复制到odd_numbers和even_numbers两个输出容器中。
2.4 进一步展示partition_copy
进一步可以展示partition_copy函数在其他场景下的应用,比如将字符串序列按照特定条件进行分区,或者对自定义对象序列进行复制分区等。
三、partition_point函数:
3.1 概念
partition_point函数在已经分区的范围中查找一个断点,即分区条件第一次不满足的位置。
3.2 函数原型
template<class ForwardIt, class UnaryPredicate>
ForwardIt partition_point(ForwardIt first, ForwardIt last, UnaryPredicate p);
- ForwardIt:迭代器类型,用于标识范围的起始和结束位置。- first和last:参数指定要查找的范围,包括first但不包括last。- UnaryPredicate:一个函数对象类型或可调用对象类型,用于定义分区条件。
3.3 示例代码:
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>bool is_odd(int n) {return (n % 2) != 0;
}int main() {std::vector<int> numbers = {1, 3, 5, 2, 4, 6};auto partition_point_it = std::partition_point(numbers.begin(), numbers.end(), is_odd);std::cout << "First element after partition: " << *partition_point_it << std::endl;return 0;
}
在以上示例代码中,使用partition_point函数找到了断点,即分区条件不再满足的第一个元素位置,并输出该元素的值。
3.4 进一步展示partition_point
可以进一步展示partition_point函数在其他场景下的应用,如查找字符串序列的分区点,或查找自定义对象序列的断点等。
总结
本文介绍了C++标准库中的is_partitioned、partition_copy和partition_point三个重要的序列分区算法函数。is_partitioned函数用于判断序列是否满足指定的分区条件,partition_copy函数用于将序列根据分区条件复制到两个输出序列中,而partition_point函数用于查找分区条件不再满足的第一个元素位置。这些算法函数提供了方便的方法来执行分区操作,并对序列进行判断、复制或查找。合理应用这些函数可以简化代码,并提高程序的可读性和效率。通过逐个示例的介绍,读者可以更好地理解和掌握这些算法函数的使用方法。在实际编程中,根据具体需求选择合适的算法函数,能够更快、更高效地完成任务。
相关文章:
【C++算法】is_partitioned、partition_copy和partition_point
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、is_partitioned函数:1.1 is_partitioned是什么?1.2 函数原型1.3 示例代码1.4 更多示例代码 二、partition_copy函数2.1 概念2.2 函数…...

MyBatis(JavaEE进阶系列4)
目录 前言: 1.MyBatis是什么 2.为什么要学习MyBatis框架 3.MyBatis框架的搭建 3.1添加MyBatis框架 3.2设置MyBatis配置 4.根据MyBatis写法完成数据库的操作 5.MyBatis里面的增删改查操作 5.1插入语句 5.2修改语句 5.3delete语句 5.4查询语句 5.5like查…...
『力扣每日一题15』:买卖股票的最佳时机
一、题目 给定一个数组 prices ,它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票,并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 返回你可以从这笔交易中获取的…...

Java中栈实现怎么选?Stack、Deque、ArrayDeque、LinkedList(含常用Api积累)
目录 Java中的Stack类 不用Stack有以下两点原因 1、从性能上来说应该使用Deque代替Stack。 2、Stack从Vector继承是个历史遗留问题,JDK官方已建议优先使用Deque的实现类来代替Stack。 该用ArrayDeque还是LinkedList? ArrayDeque与LinkList区别࿱…...

雷达分辨率单元、单向/双向雷达方程、天气雷达方程简介
一、点状目标 如果两个点状目标在一个分辨率单元中,经典脉冲雷达只能看到一个目标。 点状目标 二、雷达距离分辨率 对于简单的键控开/关脉冲调制: 对于使用脉冲内调制的雷达,距离分辨率取决于压缩脉冲的脉冲持续时间。脉冲压缩比(PCR)取决于传输带宽BWtx,即距离分辨率取…...

RabbitMQ之Fanout(扇形) Exchange解读
目录 基本介绍 适用场景 springboot代码演示 演示架构 工程概述 RabbitConfig配置类:创建队列及交换机并进行绑定 MessageService业务类:发送消息及接收消息 主启动类RabbitMq01Application:实现ApplicationRunner接口 基本介绍 Fa…...
Redisson—分布式集合详述
7.1. 映射(Map) 基于Redis的Redisson的分布式映射结构的RMap Java对象实现了java.util.concurrent.ConcurrentMap接口和java.util.Map接口。与HashMap不同的是,RMap保持了元素的插入顺序。该对象的最大容量受Redis限制,最大元素数…...

开发做前端好还是后端好?这是个问题!
前言 随着互联网的快速发展,越来越多的人选择从事Web开发行业,而Web开发涉及到前端和后端两个方面,相信许多人都曾经对这两个方面进行过探究。而且编程世界就像一座大城市,前端开发和后端开发就像城市的两个不同街区。作为初学者&…...
运行huggingface Kosmos2报错 nameerror: name ‘kosmos2tokenizer‘ is not defined
尝试运行huggingface上的Kosmos,https://huggingface.co/ydshieh/kosmos-2-patch14-224失败,报错: nameerror: name kosmos2tokenizer is not defined查看报错代码: vi /root/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/ydshieh/kosmos-2-patch14-224/48e3edebaeb…...

吃鸡玩家必备神器!一站式提升战斗力、分享干货!
大家好,我是吃鸡玩家。在这个视频中,我要分享一个让你瞬间提高战斗力的神器,同时让你享受到顶级游戏作战干货的盛宴!让我们一起来了解吧! 首先,我们推荐绝地求生作图工具。通过这款工具,你可以轻…...

【maven】idea中基于maven-webapp骨架创建的web.xml问题
IDEA中基于maven-webapp骨架创建的web工程,默认的web.xml是这样的。 <!DOCTYPE web-app PUBLIC"-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN""http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd" ><web-app><display-name…...
【算法题】2034. 股票价格波动
插: 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 坚持不懈,越努力越幸运,大家一起学习鸭~~~ 题目: 给你一支股票价格的数据流。数据流…...
APSIM模型】作物模型应用案例
APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。APSIM模型有Classic和Next Generation两个系列模型,能模拟几十种农作物、牧草和树木的土壤-植物-大气过程,被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安…...
io_uring之liburing库安装
手动编译和安装 liburing: 1.首先,从 liburing 的 GitHub 仓库中获取源代码。您可以使用以下命令克隆仓库: git clone https://github.com/axboe/liburing.git2.进入 liburing 目录: cd liburing3.运行configure ./configure …...

Python WebSocket自动化测试:构建高效接口测试框架!
为了更高效地进行WebSocket接口的自动化测试,我们可以搭建一个专门的测试框架。本文将介绍如何使用Python构建一个高效的WebSocket接口测试框架,并重点关注以下四个方面的内容:运行测试文件封装、报告和日志的封装、数据驱动测试以及测试用例…...

MySQL数据库——SQL优化(1)-介绍、插入数据、主键优化
目录 介绍 插入数据 Insert 大批量插入数据 主键优化 数据组织方式 页分裂 页合并 索引设计原则 介绍 SQL优化将分为下面几个部分进行学习: 插入数据主键优化order by优化group by优化limit优化count优化update优化 首先就先来看第一方面, 插…...

Flink---10、处理函数(基本处理函数、按键分区处理函数、窗口处理函数、应用案例TopN、侧输出流)
星光下的赶路人star的个人主页 我的敌手就是我自己,我要他美好到能使我满意的程度 文章目录 1、处理函数1.1 基本处理函数(ProcessFunction)1.1.1 处理函数的功能和使用1.1.2 ProcessFunction解析1.1.3 处理函数的分类 1.2 按键分区处理函数&…...

多种方案教你彻底解决mac npm install -g后仍然不行怎么办sudo: xxx: command not found
问题概述 某些时候我们成功执行了npm install -g xxx,但是执行完成以后,使用我们全局新安装的包依然不行,如何解决呢? 解决方案1: step1: 查看npm 全局文件安装地址 XXXCN_CXXXMD6M ~ % npm list -g …...
斐波那契数列 JS
问题: 给出一个数字,找出它是斐波那契数列中的第几个数 斐波那契数列 [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ...],后一个数字是前两个数字之和 输入的数字大于等于 2 如果输入数字不存于斐波那契数列中,返回 -1 function demo(num) {//初始数据…...
IP 地址的分类
IP地址是用于标识计算机或设备在互联网上的位置的一种地址。IP地址通常根据其范围和用途分为不同的分类,主要包括以下几种: IPv4地址(Internet Protocol version 4): IPv4地址是32位二进制数,通常以点分十…...
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

黑马Mybatis
Mybatis 表现层:页面展示 业务层:逻辑处理 持久层:持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 ; List<Integer> evens new ArrayList…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析
leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析 题目: 表:sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...
站群服务器的应用场景都有哪些?
站群服务器主要是为了多个网站的托管和管理所设计的,可以通过集中管理和高效资源的分配,来支持多个独立的网站同时运行,让每一个网站都可以分配到独立的IP地址,避免出现IP关联的风险,用户还可以通过控制面板进行管理功…...
嵌入式常见 CPU 架构
架构类型架构厂商芯片厂商典型芯片特点与应用场景PICRISC (8/16 位)MicrochipMicrochipPIC16F877A、PIC18F4550简化指令集,单周期执行;低功耗、CIP 独立外设;用于家电、小电机控制、安防面板等嵌入式场景8051CISC (8 位)Intel(原始…...
学习一下用鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS5实现百度地图
在鸿蒙(HarmonyOS5)中集成百度地图,可以通过以下步骤和技术方案实现。结合鸿蒙的分布式能力和百度地图的API,可以构建跨设备的定位、导航和地图展示功能。 1. 鸿蒙环境准备 开发工具:下载安装 De…...

9-Oracle 23 ai Vector Search 特性 知识准备
很多小伙伴是不是参加了 免费认证课程(限时至2025/5/15) Oracle AI Vector Search 1Z0-184-25考试,都顺利拿到certified了没。 各行各业的AI 大模型的到来,传统的数据库中的SQL还能不能打,结构化和非结构的话数据如何和…...