setsetInt; //一个存放int的set容器。 setsetFloat; //一个存放float的set容器。 setsetString; //一个存放string的set容器。 multisetmulsetInt; //一个存放int的multi set容器。 multi setmultisetFloat; //一个存放float的multi set容器。 multi setmultisetString; //一个存放string的multi set容器。 3....
empty() ,判断set容器是否为空 max_size() ,返回set容器可能包含的元素最大个数 size() ,返回当前set容器中的元素个数 rbegin ,返回的值和end()相同 rend() ,返回的值和rbegin()相同 lower_bound(key_value) ,返回第一个大于或等于key_value的定位器 upper_bound(key_value),返回第一个一个大于key_valu...
set.find(elem); //查找elem元素,返回指向elem元素的迭代器。 set.count(elem); //返回容器中值为elem的元素个数。对set来说,要么是0,要么是1。对multiset来说,值可能大于1。 set.lower_bound(elem); //返回第一个 >=elem元素的迭代器。 set.upper_bound(elem); // 返回第一个>elem元素的迭代器。
时间复杂度是 O(logn) lower_bound()/upper_bound()unordered_set, unordered_map, unordered_multiset, unordered_multimap, 哈希表 和上面类似,增删改查的时间复杂度是 O(1) 不支持 lower_bound()/upper_bound(), 迭代器的++,--bitset, 圧位 bitset<10000> s; ~, &, |, ^ >>, << ==, != []...
然而,如果ForwardIt不是老式随机访问迭代器(LegacyRandomAccessIterator),那么迭代器自增次数与NN成线性。要注意std::map、std::multimap、std::set和std::multiset的迭代器不是随机访问的,因此它们的upper_bound成员函数的表现更好。 可能的实现 参阅libstdc++和libc++中的实现。
(C++17)从另一容器接合结点查找count返回匹配特定键的元素数量find寻找带有特定键的元素contains(C++20)检查容器是否含有带特定键的元素equal_range返回匹配特定键的元素范围lower_bound返回指向首个不小于给定键的元素的迭代器upper_bound返回指向首个大于给定键的元素的迭代器观察器key_comp返回用于比较键的函数value_...
lower_bound 返回指向首个不小于 给定键的元素的迭代器 (公开成员函数) upper_bound 返回指向首个大于 给定键的元素的迭代器 (公开成员函数) 观察器 key_comp 返回用于比较键的函数 (公开成员函数) value_comp 返回用于比较 value_type 类型的对象中的键的函数 (公开成员函数) ...
upper_bound Returns an iterator pointing to the first element in the range [first,last) which compares greater than val. Return value An iterator to the upper bound position for val in the range. If no element in the range compares greater than val, the function returns last. ...
pos = std::upper_bound(breaks.begin(), breaks.end(), *it); *out_it = std::distance(breaks.begin(), pos); }returnout; } AI代码助手复制代码 7.3. 数据结构 STL所提供的数据结构也是可以使用的,Rcpp知道如何将STL的数据结构转换成R的数据结构,所以可以从函数中直接返回他们,而不需要自己进行转换...
work.resize(nelements * 4); // upper bound on size 211. } 212. new_data = work.data(); 213. const int64_t n_per_row = tensor->ne[0]; 214. const int64_t nrows = tensor->ne[1]; 215. static const int64_t min_chunk_size = 32 * 512; 216. const int64_t chunk_size = ...