请完成一个C++例子，要包含以下内容： 1. QtConCurrent 2. QFuture 3. 使用lamda函数完成线程内函数

以下是一个使用 QtConcurrent 和 QFuture 的 C++ 示例，其中使用了 lambda 函数来完成线程内函数：

#include <QtConcurrent/QtConcurrent>
#include <QStringList>
#include <QDebug>

int main()
{
    QStringList list;
    list << "apple" << "banana" << "orange" << "pear" << "grape";

    QFuture<void> future = QtConcurrent::map(list, [](const QString& str) {
        qDebug() << str.toUpper();
    });

    future.waitForFinished();

    return 0;
}

在这个例子中，我们创建了一个包含字符串的 QStringList，然后使用 QtConcurrent::map 函数并传入该列表和一个 lambda 函数，该函数将每个字符串转换为大写并输出到控制台。QFuture<void> 类型的 future 对象用于跟踪操作的完成状态。

最后，我们调用 future.waitForFinished() 等待所有操作完成，并返回 0 以退出程序。

相关问题

c++ lamda 函数

c++ 11引入了lambda表达式，它可以看成是一般函数的函数名被略去，返回值使用了一个 "->" 的形式表示。lambda函数带有捕获列表，表示可以在函数体内访问外部的变量。如果捕获列表为空，lambda函数不能使用所在函数中的变量。

lambda函数的使用可以通过函数指针进行转换，但是要求lambda函数没有捕捉到任何变量，并且函数指针所示的函数原型必须和lambda函数有着相同的调用方式。然而，C++11不允许将函数指针转换为lambda函数。

以下是对lambda函数的一些示例代码：

在test01函数中，定义了一个lambda函数Add，它接受两个参数a和b，并返回它们的和。lambda函数被赋值给一个auto类型的变量Add，并通过Add(1, 2)进行调用。

在test07函数中，定义了一个lambda函数Add，它没有返回值。在lambda函数中，试图输出在所在函数中的变量c和d，但由于捕获列表为空，导致编译报错。

在main函数中，使用typedef定义了函数指针类型allChild和oneChild。通过lambda函数totalChild向函数指针p进行转换，因为totalChild没有捕捉到任何变量。但是尝试将totalChild转换给函数指针q会导致编译错误。使用decltype函数可以获取lambda函数的类型，可以将totalChild赋值给allPeople，但是将p赋值给totalPeople会导致编译错误。

总结来说，lambda函数是一种便捷的定义匿名函数的方式，可以通过函数指针进行转换。但在转换过程中要注意捕捉列表和函数原型的要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [C++匿名函数lambda详解](https://blog.csdn.net/Long_xu/article/details/127869979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [C++11之lambda函数](https://blog.csdn.net/liujun3512159/article/details/122184455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

解释：def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组，n*9，9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组，一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

这段代码实现了使用Levenberg-Marquardt算法最小化一个或多个变量的标量函数。其中fun参数是目标函数，grad参数是目标函数的梯度函数，jacobian参数是目标函数的雅可比矩阵函数，x0参数是参数的初始值，iterations参数是算法的最大迭代次数，tol参数是算法的容差。该函数返回最小化目标函数的参数值xk，目标函数在xk处的值fval，目标函数在xk处的梯度grad_val，迭代过程中x的值的数组x_log，迭代过程中y的值的数组y_log，以及梯度下降迭代值的数组grad_log。算法的核心是通过计算目标函数的梯度和雅可比矩阵，使用Levenberg-Marquardt算法不断迭代优化参数值，直到达到指定的容差或最大迭代次数为止。