vector<int> card; 最大值:int maxValue = *max_element(card.begin(),card.end()); 最小值:int minValue = *min_element(card.begin(),card.end()); 最大值下标索引:int maxPosition = max_element(card.begin(),card.end()) - card.begin(); 最小值下标索引:int minPosition = min_element(...
1, 4, 2, 5};// 查找最大值及其索引auto maxIt = std::max_element(vec.begin(), vec.end());int maxValue = *maxIt;int maxIndex = std::distance(vec.begin(), maxIt);// 查找最小值及其索引auto minIt = std::min_element
最大值下标:int maxPosition = max_element(v.begin(),v.end()) - v.begin(); 最小值下标:int minPosition = min_element(v.begin(),v.end()) - v.begin(); 2)普通数组 例a[]={1,2,3,4,5,6}; 最大值下标:int maxPosition = max_element(a,a+6) - a; 最小值下标:int minPosition...
最大值下标:int maxPosition = max_element(v.begin(),v.end()) - v.begin(); 最小值下标:int minPosition = min_element(v.begin(),v.end()) - v.begin(); 2)普通数组 例a[]={1,2,3,4,5,6}; 最大值下标:int maxPosition = max_element(a,a+6) - a; 最小值下标:int minPosition...
(); 最小值下标:int minPosition = min_element(v.begin(),v.end()) - v.begin(); 2)普通数组 例 a[]={1,2,3,4,5,6}; 最大值下标:int maxPosition = max_element(a,a+6) - a; 最小值下标:int minPosition = min_element(a,a+6) - a; 注意:返回的是第一个最大(小)元素的位置...
vec[i],使用下标访问元素 vec.erase(it),删除指定元素 vec.clear(),清空 vec.empty(),判断是否为空 头文件,#include<algorithm> 翻转,reverse(vec.begin(),vec.end()) 排序,sort(vec.begin(),vec.end()) 获取最大/最小值,*max_element(vec.begin(),vec.end())/*min_element(vec.begin(), vec....
今天带来的程序是找出数组或者 Vector 中最大最小值的索引 在Python中,我们可以使用numpy库快速实现,那接下来就看看 C++ 是怎么实现的吧 主要使用到的函数是max_element和min_element 基本用法如下,分为数组和 vector: 代码语言:javascript 复制 max_element(arr,arr+arr_length)//arr 是数组,arr_length 是数组长...
水平最小值: -149 上标垂直字体大小: 600 垂直最小值: -252 上标水平偏移 0 水平最大值: 1072 上标垂直偏移 75 垂直最大值: 968 下标水平字体大小: 650 Mac风格: 1 下标垂直字体大小: 600 最小可读像素大小: 3 下标水平偏移: 0 字体方向Hint: 2 下标垂直偏移: 350 升部: 777 删除线大小: 50 降部...
水平最大值: 1072 上标垂直偏移 75 垂直最大值: 968 下标水平字体大小: 650 Mac风格: 1 下标垂直字体大小: 600 最小可读像素大小: 9 下标水平偏移: 0 字体方向Hint: 2 下标垂直偏移: 350 升部: 777 删除线大小: 50 降部: -223 删除线位置: 354 行间距: 200 字体选择标识: 160 最大步进宽度: 1093...
此为任意情况,因此左边的最大值也小于等于右边的最小值,即 max_{\alpha}\theta_D(\alpha)\leq min_{x}\theta_{p}(x)\\ 也就是说原始问题的最优值总是不小于对偶问题的最优值,这被称为弱对偶性。 在某些条件下,原始问题和对偶问题的最优解相等,这时可以用求解对偶问题替代求解原始问题,这也被称为强...