c++中map/unordered_map的不同遍历方式以及结构化绑定
文章目录
- 方式一:值传递遍历
- 方式二:引用传递遍历
- 方式三:使用迭代器遍历
- 方式四:结构化绑定(c++17特性)
- 结构化绑定示例
- (1)元组tuple结构化绑定
- (2)结构体结构化绑定
- (3)数组结构化绑定
- (4)普通变量结构化绑定
下面的示例都是以下列定义的map为例。
#include<iostream>
#include<unordered_map>
using namespace std;unordered_map<int, int> map = {pair<int, int>(1, 2),pair<int, int>(3, 4),pair<int, int>(5, 6)};
方式一:值传递遍历
- 使用
pair的形式进行值传递。
for (pair<int, int> kv : my_map) {cout << kv.first << "=>" << kv.second << endl;}
- 使用
auto的形式进行值传递。
for (auto kv : my_map) {cout << kv.first << "=>" << kv.second << endl;}
方式二:引用传递遍历
- 使用
pair的形式进行引用传递。
如果使用pair进行引用传递,必须添加const,不然会报错,const既可以添加在pair前边,也可以添加至键前面,但是它们有区别。
const添加在pair前面时,键和值都不可以发生改变,如下所示。
for (const pair<int, int>& kv : my_map) {//kv.second += 3;//pair前边添加const不可以改变它的值//kv[7] = 9 //pair前边添加const不可以添加多余的键cout << kv.first << "=>" << kv.second << endl;}
const添加在pair的key前边,my_map不可以添加新的键值对,但可以改变原先的值,如下所示。
for (pair<const int, int>& kv : my_map) {kv.second += 3;//只对key做const,可以改变其值// kv[7] = 9 //pair前边添加const不可以添加多余的键cout << kv.first << "=>" << kv.second << endl;}
- 使用
auto的形式进行引用传递。
for (auto& kv : my_map) {kv.second += 3;cout << kv.first << "=>" << kv.second << endl;}
方式三:使用迭代器遍历
使用自定义迭代器遍历。
for (unordered_map<int, int>::iterator it = my_map.begin(); it != my_map.end(); it++) {cout << it->first << "=>" << it->second << endl;}
使用auto迭代器遍历。
for (auto it = my_map.begin(); it != my_map.end(); it++) {cout << it->first << "=>" << it->second << endl;}
方式四:结构化绑定(c++17特性)
需要另外说明的是,auto[]绑定方式不仅适用于pair形式,还适用于tuple形式,搬砖的效率又提高了。。。
值传递的结构化绑定。
for (auto [k, v] : my_map) {cout << k << "=>" << v << endl;}
引用传递的结构化绑定
for (auto& [k, v] : my_map) {cout << k << "=>" << v << endl;}
只需要键的结构化绑定
for (auto& [k, _] : my_map) {cout << "k" << "=>" << k << endl;}
只需要值的结构化绑定
for (auto& [_, v] : my_map) {cout << "v" << "=>" << v << endl;}
结构化绑定示例
(1)元组tuple结构化绑定
- 普通tie形式
# include<iostream>
# include<tuple>int main()
{std::tuple<std::string, std::string, int> my_tuple("xiaoming", "man", 20);std::string name;std::string gender;int age; std::tie(name, gender, age) = my_tuple;std::cout << name << " " <<gender<< " " << age << std::endl;;
}
- 结构化绑定形式
# include<iostream>
# include<tuple>int main()
{std::tuple<std::string, std::string, int> my_tuple("xiaoming", "man", 20);auto [name, gender, age] = my_tuple;std::cout << name << " " <<gender<< " " << age << std::endl;;
}
(2)结构体结构化绑定
# include<iostream>struct s {std::string name = "xiaoming";std::string gender = "man";int age = 20;
};
int main()
{s my_struct;auto [name, gender, age] = my_struct;std::cout << name << " " <<gender<< " " << age << std::endl;;
}
(3)数组结构化绑定
使用数组结构化绑定的时候,元素个数也要严格对齐。
# include<iostream>int main()
{int a[2] = {1,2};auto [x,y] = a;
}
(4)普通变量结构化绑定
int a = 1, b = 2;
const auto& [x, y] = std::tie(a, b); // x 与 y 类型为 int&
相关文章:
c++中map/unordered_map的不同遍历方式以及结构化绑定
文章目录方式一:值传递遍历方式二:引用传递遍历方式三:使用迭代器遍历方式四:结构化绑定(c17特性)结构化绑定示例(1)元组tuple结构化绑定(2)结构体结构化绑定(3ÿ…...
Kafka系列之:Kraft模式
Kafka系列之:Kraft模式 一、Kraft架构二、Kafka的Kraft集群部署三、初始化集群数据目录四、创建KafkaTopic五、查看Kafka Topic六、创建生产者七、创建消费者一、Kraft架构 Kafka元数据存储在zookeeper中,运行时动态选举controller,由controller进行Kafka集群管理。Kraft模式…...
动态规划:leetcode 139.单词拆分、多重背包问题
leetcode 139.单词拆分leetcode 139.单词拆分给定一个非空字符串 s 和一个包含非空单词的列表 wordDict,判定 s 是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明:拆分时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。示例 1&…...
Stable Diffusion原理详解
Stable Diffusion原理详解 最近AI图像生成异常火爆,听说鹅厂都开始用AI图像生成做前期设定了,小厂更是直接用AI替代了原画师的岗位。这一张张丰富细腻、风格各异、以假乱真的AI生成图像,背后离不开Stable Diffusion算法。 Stable Diffusion…...
webpack高级配置
摇树(tree shaking) 我主要是想说摇树失败的原因(tree shaking 失败的原因),先讲下摇树本身效果 什么是摇树? 举个例子 首先 webpack.config.js配置 const webpack require("webpack");/**…...
jQuery 事件
jQuery 事件 Date: February 28, 2023 Sum: jQuery事件注册、处理、对象 目标: 能够说出4种常见的注册事件 能够说出 on 绑定事件的优势 能够说出 jQuery 事件委派的优点以及方式 能够说出绑定事件与解绑事件 jQuery 事件注册 单个时间注册 语法:…...
【批处理脚本】-2.3-解析地址命令arp
"><--点击返回「批处理BAT从入门到精通」总目录--> 共2页精讲(列举了所有arp的用法,图文并茂,通俗易懂) 目录 1 arp命令解析 1.1 询问当前协议数据,显示当前 ARP 项...
改进 YOLO V5 的密集行人检测算法研究(论文研读)——目标检测
改进 YOLO V5 的密集行人检测算法研究(2021.08)摘 要:1 YOLO V52 SENet 通道注意力机制3 改进的 YOLO V5 模型3.1 训练数据处理改进3.2 YOLO V5 网络改进3.3 损失函数改进3.3.1 使用 CIoU3.3.2 非极大值抑制改进4 研究方案与结果分析4.1 实验…...
Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷
Python - Opencv应用实例之CT图像检测边缘和内部缺陷 将传统图像处理处理算法应用于CT图像的边缘检测和缺陷检测,想要实现效果如下: 关于图像处理算法,主要涉及的有:灰度、阈值化、边缘或角点等特征提取、灰度相似度变换,主要偏向于一些2D的几何变换、涉及图像矩阵的一些统…...
管理逻辑备数据库(Logical Standby Database)
1. SQL Apply架构概述 SQL Apply使用一组后台进程来应用来自主数据库的更改到逻辑备数据库。 在日志挖掘和应用处理中涉及到的不同的进程和它们的功能如下: 在日志挖掘过程中: 1)READER进程从归档redo日志文件或备redo日志文件中读取redo记…...
【C++】构造函数(初始化列表)、explicit、 Static成员、友元、内部类、匿名对象
构造函数(初始化列表)前提构造函数体赋值初始化列表explicit关键字static成员概念特性(重要)有元友元函数友元类内部类匿名对象构造函数(初始化列表) 前提 前面 六个默认成员对象中我们已经学过什么是构造…...
(六十)再来看看几个最常见和最基本的索引使用规则
今天我们来讲一下最常见和最基本的几个索引使用规则,也就是说,当我们建立好一个联合索引之后,我们的SQL语句要怎么写,才能让他的查询使用到我们建立好的索引呢? 下面就一起来看看,还是用之前的例子来说明。…...
机器学习与目标检测作业(数组相加:形状需要满足哪些条件)
机器学习与目标检测(数组相加:形状需要满足哪些条件)机器学习与目标检测(数组相加:形状需要满足哪些条件)一、形状相同1.1、形状相同示例程序二、符合广播机制2.1、符合广播机制的描述2.2、符合广播机制的示例程序机器学习与目标检…...
CentOS救援模式(Rescue Mode)及紧急模式(Emergency Mode)
当CentOS操作系统崩溃,无法正常启动时,可以通过救援模式或者紧急模式进行系统登录。启动CentOS, 当出现下面界面时,按e进入编辑界面。在编辑界面里,加入参数:systemd.unitrescue.target ,然后Ctrl-X启动进入…...
从面试官角度告诉你高级性能测试工程师面试必问的十大问题
目录 1、介绍下最近做过的项目,背景、预期指标、系统架构、场景设计及遇到的性能问题,定位分析及优化; 2、项目处于什么阶段适合性能测试介入,原因是什么? 3、性能测试场景设计要考虑哪些因素? 4、对于一…...
通过知识库深度了解用户的心理
自助服务知识库的价值是毋庸置疑的,如果执行得当,可以帮助减少客户服务团队的工作量,仅仅编写内容和发布是不够的,需要知道知识库对客户来说是否有用,需要了解客户获得的反馈,如果你正确的使用知识库软件&a…...
HiveSQL一天一个小技巧:如何将分组内数据填充完整?
0 需求1 需求分析需求分析:需求中需要求出分组中按成绩排名取倒数第二的值作为新字段,且分组内没有倒数第二条的时候取当前值。如果本题只是求分组内排序后倒数第二,则很简单,使用row_number()函数即可求出,但是本题问…...
【亲测可用】BEV Fusion (MIT) 环境配置
CUDA环境 首先我们需要打上对应版本的显卡驱动: 接下来下载CUDA包和CUDNN包: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.runwget htt…...
【调试方法】基于vs环境下的实用调试技巧
前言: 对万千程序猿来说,在这个世界上如果有比写程序更痛苦的事情,那一定是亲手找出自己编写的程序中的bug(漏洞)。作为新手在我们日常写代码中,经常会出现报错的情况(好的程序员只是比我们见过…...
单目标应用:蜣螂优化算法DBO优化RBF神经网络实现数据预测(提供MATLAB代码)
一、RBF神经网络 1988年,Broomhead和Lowc根据生物神经元具有局部响应这一特点,将RBF引入神经网络设计中,产生了RBF(Radical Basis Function)。1989年,Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。 RBF的基本思想是…...
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解
R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...
Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)
在实际开发中,我们可能会遇到一些流式数据处理的场景,比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events(SSE) 或 流式 JSON 内容,并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下,传统的 RestTemplate 缓存机制会…...
【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题
环境:windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时,burpsuite抓取不到https数据包,只显示: 解决该问题只需如下三个步骤: 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...
Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...
python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告
allure执行测试用例时显示乱码:‘allure’ �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ�&am…...
佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法
热释电的测量主要涉及热释电系数的测定,这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中,积分电荷法最为常用,其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷,从而确定热释电系数…...
tomcat入门
1 tomcat 是什么 apache开发的web服务器可以为java web程序提供运行环境tomcat是一款高效,稳定,易于使用的web服务器tomcathttp服务器Servlet服务器 2 tomcat 目录介绍 -bin #存放tomcat的脚本 -conf #存放tomcat的配置文件 ---catalina.policy #to…...
wpf在image控件上快速显示内存图像
wpf在image控件上快速显示内存图像https://www.cnblogs.com/haodafeng/p/10431387.html 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像(比如分辨率3000*3000的图像)的办法,尤其是想把内存中的裸数据(只有图像的数据,不包…...
c# 局部函数 定义、功能与示例
C# 局部函数:定义、功能与示例 1. 定义与功能 局部函数(Local Function)是嵌套在另一个方法内部的私有方法,仅在包含它的方法内可见。 • 作用:封装仅用于当前方法的逻辑,避免污染类作用域,提升…...
Python第七周作业
Python第七周作业 文章目录 Python第七周作业 1.使用open以只读模式打开文件data.txt,并逐行打印内容 2.使用pathlib模块获取当前脚本的绝对路径,并创建logs目录(若不存在) 3.递归遍历目录data,输出所有.csv文件的路径…...
