unordered_map<int, bool> map;

时间: 2023-08-25 07:18:14 浏览: 161
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IATHook的代码 unorder-map管理

unordered_map<int, bool> map;是一个使用C++的unordered_map容器定义了一个名为map的变量，该容器的键类型为int，值类型为bool。这个容器用于解决某个问题，其中键表示某个元素，值表示该元素是否已经添加过。在解决该问题的过程中，当某个元素已经存在于map中时，表示该元素重复，可以返回该重复元素。如果遍历完整个数组后仍未找到重复元素，则返回-1。这个容器的使用使得解决该问题的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)。 [1][2<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [C++：unordered_map](https://blog.csdn.net/cd_yourheart/article/details/118341205)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [刷题笔记：找数组中的重复数字（undered_map、原地交换）](https://blog.csdn.net/qq_60143666/article/details/123399721)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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将下列代码转换为Javausing namespace std; ADDRINT currentLocks [64]; // not all will be used and is to serve for programs with up to 64 worker threads. This is to catch real lock acquisitions std::unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> >, bool> > memoryMap; std::unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> >, bool> > readMemoryMap; std::unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> >, bool> > lockMap; std::unordered_map<OS_THREAD_ID,THREADID> threadMap; std::unordered_map<THREADID, std::pair<UINT32, UINT32> > threadAbstract;

private static Map<ADDRINT, Pair<List<Pair<THREADID, UINT32>>, Boolean>> memoryMap = new HashMap<>(); private static Map<ADDRINT, Pair<List<Pair<THREADID, UINT32>>, Boolean>> readMemoryMap = new ...

怎么对unordered_map<int,vector<string>> 类型排序,排序顺序根据 unordered_map<int,vector<string>>类型里的int来定

对于unordered_map<int,vector<string>>类型的排序，可以使用std::sort函数结合自定义的比较函数来实现。比较函数需要按照unordered_map<int,vector<string>>中的int进行排序，具体实现如下： cpp bool cmp...

优化finding函数，#include<algorithm> #include<iostream> #include<vector> #include<string> #include<cmath> #include <cstdio> #include <map> #include <unordered_map> #include <queue> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int n, gamma, time_count=0; int time[10]; string alpha; vector<int> Length(50005, 0); unordered_map<string, int> number; unordered_map<int, string> nega_number; vector<unordered_map<int, int>> edge(50005); vector<int> trace(50005, 0); vector<int> final_trace; void finding(string alpha) { int a=number[alpha], b; char beta; string epsilon; for(int i=9; i>=0; i--) { for(int j=1; j<10; j++) { epsilon = alpha; epsilon[i] = '0' + (int(epsilon[i]) + j) % 10; if(number.find(epsilon) != number.end() and epsilon != alpha) { b = number[epsilon]; edge[a][b]= time[i]; } } for(int j=i-1; j>=0; j--) { epsilon = alpha; beta = epsilon[j]; epsilon[j] = epsilon[i]; epsilon[i] = beta; if(number.find(epsilon) != number.end() and epsilon != alpha) { b = number[epsilon]; edge[a][b]= time[j]; } } } } void dijkstra(int i) { priority_queue, vector>, greater>> q; vector<bool> vis(n+1, false); q.push({0, i}); Length[i] = 0; while(!q.empty()) { int u = q.top().second; q.pop(); if(vis[u]) continue; vis[u] = true; for(auto j : edge[u]) { int v = j.first, w = j.second; if(Length[v] > Length[u] + w) { Length[v] = Length[u] + w; trace[v] = u; q.push({Length[v], v}); } } } } int main() { cin>>n; for(int i=2; i<n+1;i++) { Length[i] = INF; } for(int i=0; i<10; i++) { cin>>time[i]; } for(int i=0; i<n; i++) { cin>>alpha; nega_number[i] = alpha; number[alpha] = i+1; } for(int i=0; i<n; i++) { alpha = nega_number[i]; finding(alpha); } dijkstra(1); if(Length[n] == INF) { cout<<"-1"; } else { gamma = n; final_trace.push_back(gamma); cout<<Length[n]<<endl; while(gamma != 1) { gamma = trace[gamma]; final_trace.push_back(gamma); } cout<<final_trace.size()<<endl; for(int i=final_trace.size()-1;i>-1;i--) { cout<<final_trace[i]<<" "; } } system("pause"); return 0; }

j < 10; j++) { epsilon = to_string(a); epsilon[i] = '0' + (epsilon[i] - '0' + j) % 10; if (number.find(epsilon) != number.end() && epsilon != to_string(a)) { b = number[epsilon]; edge[a][b] = ...

#include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; struct WordFreq { string word; int freq; bool operator<(const WordFreq& other) const { return freq == other.freq ? word > other.word : freq < other.freq; } }; vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) { unordered_map<string, int> freq; for (const auto& word : words) { freq[word]++; } priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq; for (const auto& [word, f] : freq) { pq.push({word, f}); if (pq.size() > k) { pq.pop(); } } vector<string> result(k); for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = pq.top().word; pq.pop(); } return result; } int main() { int k; cin >> k; vector<string> words; string word; while (cin >> word) { if (word == "end") { break; } words.push_back(word); } auto result = topKFrequent(words, k); for (const auto& word : result) { cout << word << " "; } cout << endl; return 0; }

unordered_map<string, int> freq; for (const auto& word : words) { freq[word]++; } // 优先队列用于存储单词和对应的频率，队列中最多只保存 k 个元素 priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq; ...

error: call to implicitly-deleted default constructor of 'unordered_map<vector<int>, int>'解释一下这个错误

std::unordered_map<std::vector<int>, int, VectorHasher, VectorEqual> my_map; 在上面的代码中，我们定义了一个VectorHasher类和一个VectorEqual类，分别实现了哈希函数和相等函数。然后我们通过将它们...

class Solution { public: bool divideArray(vector<int>& nums) { unordered_map<int, int> freq; // 元素出现次数哈希表 for (int num: nums) { ++freq[num]; } return all_of(freq.begin(), freq.end(), [](auto p) { return p.second % 2 == 0; }); }解释这段代码

在这段代码中，unordered_map<int, int> freq用于记录每个元素出现的次数。 遍历一遍数组nums，对于每个元素，将其出现次数加一。然后，使用all_of函数对freq进行遍历，判断每个元素出现的次数是否为偶数，如果是...

对以下是使用 C++ 实现的代码，使用了栈和哈希表来实现去重和保证字典序最小： 复制 #include <iostream> #include <string> #include <stack> #include <unordered_map> using namespace std; string removeDuplicateLetters(string s) { unordered_map<char, bool> visited; // 判断字符是否已经在栈中 unordered_map<char, int> lastOccur; // 记录字符最后出现的位置 // 先遍历一遍字符串，记录每个字符最后出现的位置 for (int i = 0; i < s.length(); i++) { lastOccur[s[i]] = i; } stack<char> st; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { char c = s[i]; if (visited[c]) { // 如果字符已经在栈中，则跳过 continue; } // 如果栈顶字符比当前字符大，并且栈顶字符在后面还有出现，则弹出栈顶字符 while (!st.empty() && st.top() > c && lastOccur[st.top()] > i) { visited[st.top()] = false; st.pop(); } st.push(c); // 当前字符入栈 visited[c] = true; } string result = ""; while (!st.empty()) { result = st.top() + result; st.pop(); } return result; } int main() { string s = "bcabc"; cout << removeDuplicateLetters(s) << endl; // 输出 "abc" s = "cbacdcbc"; cout << removeDuplicateLetters(s) << endl; // 输出 "acdb" return 0; }每一行代码进行解释及备注

unordered_map<char, bool> visited; // 判断字符是否已经在栈中 unordered_map<char, int> lastOccur; // 记录字符最后出现的位置 // 先遍历一遍字符串，记录每个字符最后出现的位置 for (int i = 0; i < s....

class Solution { public: bool canReorderDoubled(vector<int> &arr) { unordered_map<int, int> cnt; for (int x : arr) { ++cnt[x]; } if (cnt[0] % 2) { return false; } vector<int> vals; vals.reserve(cnt.size()); for (auto &[x, _] : cnt) { vals.push_back(x); } sort(vals.begin(), vals.end(), [](int a, int b) { return abs(a) < abs(b); }); for (int x : vals) { if (cnt[2 * x] < cnt[x]) { // 无法找到足够的 2x 与 x 配对 return false; } cnt[2 * x] -= cnt[x]; } return true; } };

unordered_map<int, int> freq; // to store frequency of each number for(int num : A) freq[num]++; vector<int> nums; // to store unique numbers in ascending order for(auto p : freq) nums.push_back...

比较 std::map< Ty1,Ty2>，std::unordered_map< Ty1, Ty2>和 vector>。尝试把自己的定义的类class MyClass 用于map 和unordered map 的第一个模板参数 Ty1，还需要进行什么定义?

std::unordered_map<MyClass, int, MyClassHash> myUnorderedMap; 需要注意的是，如果MyClass的成员变量发生变化，可能会导致它们在map和unordered_map中的顺序发生变化，因此需要谨慎使用。

int longestConsecutive(const vector<int> &nums) { unordered_map<int, bool> used; for (auto i : nums) used[i] = false; int longest = 0; for (auto i : nums) { if (used[i]) continue; int length = 1; used[i] = true; for (int j = i + 1; used.find(j) != used.end(); ++j) { used[j] = true; ++length; } for (int j = i - 1; used.find(j) != used.end(); --j) { used[j] = true; ++length; } longest = max(longest, length); } return longest；分析以上代码

它使用了哈希表 unordered_map 来记录是否使用了每个数字，然后对于每个数字，进行向上和向下的扩展，直到找到不在数组中的数字为止，计算其长度并更新最长长度。最后返回最长长度。 需要注意的是，该算法的时间...

class Solution { public: bool containsNearbyDuplicate(vector<int>& nums, int k) { unordered_map<int, int> map; // key: 数组元素， value：元素所在下表 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 找到了在索引i之前就出现过nums[i]这个元素 if (map.find(nums[i]) != map.end()) { int distance = i - map[nums[i]]; if (distance <= k) { return true; } map[nums[i]] = i; // 更新元素nums[i]所在的最新位置i } else { // 如果map里面没有，就把插入一条数据<元素，元素所在的下表> map[nums[i]] = i; } } return false; } };解释这段代码

在这段代码中，unordered_map<int, int> map用于记录每个元素最近一次出现的下标。 遍历一遍数组nums，对于每个元素，如果在map中已经存在了，则说明数组中存在相同的元素，此时计算该元素最近一次出现的下标与当前...

unordered_set<int> set1(nums1.begin(), nums1.end());这样子能把键值对放进哈希表吗

如果您需要将 nums1 中的元素存储在一个哈希表中，可以使用 unordered_map<int, bool> 来代替 unordered_set<int>。修改后的代码如下： cpp class Solution { public: vector<int> intersection(vector...

#pragma once #include <iostream> #include <vector> #include <fstream> #include <algorithm> #include <unordered_map> using namespace std; class User_Gxy { public: string username_Gxy; string password_Gxy; User_Gxy(string _username, string _password) : username_Gxy(_username), password_Gxy(_password) {} }; class UserManager { private: vector<User_Gxy> users; string userFile; struct RatingRecord { int movieId; string movieName; float rating; RatingRecord(int _movieId, string _movieName, float _rating) : movieId(_movieId), movieName(_movieName), rating(_rating) {} }; unordered_map<string, vector<RatingRecord>> ratingRecords; public: UserManager(string _userFile) : userFile(_userFile) {} void loadUsers_Gxy(); void saveUsers_Gxy(); void registerUser_Gxy(string username, string password); bool loginUser_Gxy(string username, string password); void addRatingRecord_Gxy(string username, int movieId, string movieName, float rating); void viewRatingRecords_Gxy(string username); void rateMovie_Gxy(string username, int movieId, string movieName, float musicRating, float visualRating, float storyRating, float performanceRating); }; 代码解释

这段代码是一个用户管理和评分记录系统，其中包含两个类：User_Gxy和UserManager。 ...构造函数用于初始化这些属性。 UserManager类用于管理用户和评分记录，包含一个私有的users向量、一个userFile字符串和一个...

补全以下这段代码 using namespace std; const int N = 51; int n,m,a[N],k,x; unordered_map<int,int> mp; void dfs(int x,int num,int sum) { if (num==4) { mp[sum]=1; return; } for (int i=x+1;i<=n+num-3;i++) dfs(i,num+1,sum+a[i]); } inline void Main() { cin>>n>>m; for (int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; dfs(0,0,0); while (m--) { cin>>k; bool boo=true; for (int i=1;i<=k;i++) { cin>>x; if (mp[x*4]) continue; boo=false; } if (boo) cout<<"Yes"<<endl; else cout<<"No"<<endl; } }

unordered_map<int, int> mp; void dfs(int x, int num, int sum) { if (num == 4) { mp[sum] = 1; return; } for (int i = x + 1; i <= n + num - 3; i++) dfs(i, num + 1, sum + a[i]); } inline void ...

帮我优化时间复杂度：#include<iostream> #include<algorithm> #include<string> #include<unordered_map> using namespace std; int main() { unordered_map<string, string>curses; string curse; while ((getline(cin, curse)) && (curse != "END")) { size_t pos = curse.find(']'); string name = curse.substr(1, pos - 1); string effect = curse.substr(pos + 2);//因为']'后面有一个空格 curses[name] = effect; } int N; cin >> N; getchar();//很重要，读取上一个换行符 for (int i = 0; i < N; i++) { string query; getline(cin, query); if (query[0]=='[') //输入的是诅咒名字 { size_t cinPos = query.find(']'); string cinNmae = query.substr(1, cinPos - 1); if (curses.count(cinNmae)) cout << curses[cinNmae] << endl; else cout << "silence" << endl; } else //输入的是诅咒效果 { bool flag = 0; for (auto it = curses.begin(); it != curses.end(); it++) { if (query.compare(it->second) == 0) { cout << it->first << endl; flag = 1; break; } } if(flag==0) cout << "silence" << endl; } } return 0; }

为了优化时间复杂度，我们可以考虑使用一个 unordered_map<string, vector<string>>，其中 vector 中存储的是具有相同诅咒效果的诅咒名称。这样，查询操作的时间复杂度就可以降为 $O(1)$，具体实现如下： ...

麻烦优化一下下列C++代码 void PIN_FAST_ANALYSIS_CALL onRead(THREADID threadid, ADDRINT memoryAddr){ ThreadData* t = get_tls(threadid); t->readCounter++; // get latest version value of this memory location map<ADDRINT, std::pair<vector<UINT32>, std::pair<THREADID, UINT32> > >::iterator it = t->shadowRead.find(memoryAddr); if (it != t->shadowRead.end()){ // if its in the thread's local memory /*(implementation of the last one value predictor)*/ // if it already exists. update the counter for the thread by 1 // for the location. it->second.first[threadid]++; } else { // if hasn't been read by current thread before //insert record into memoryMap vector <UINT32> temp(8,0); t->shadowRead[memoryAddr] = std::make_pair(temp, std::make_pair(0,0)); // insert pair of vector and another pair t->shadowRead[memoryAddr].first[threadid] = 1; } // Get last write to memoryAddr and save order with read in execution log PIN_GetLock(&writeLock, threadid + 1); rdOps++; unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> > ,bool> >::iterator itt = memoryMap.find(memoryAddr); map<ADDRINT, std::pair<vector<UINT32>, std::pair<THREADID, UINT32> > >::iterator ita = t->shadowRead.find(memoryAddr); if ((itt != memoryMap.end()) && (itt->second.first.size() > 0) && (itt->second.first.back().first != t->tid) && (itt->second.first.back().first != ita->second.second.first && itt->second.first.back().second != ita->second.second.second)){ // optimize to weed out intra-thread dependencies on shared memory locations //EXECUTION LOG FORMAT WRITE-READ: WRITETHREAD WRITECOUNTER READ traceFileReads << itt->second.first.back().first << "," << itt->second.first.back().second << "," << t->tid << "," << t->readCounter << endl; } PIN_ReleaseLock(&writeLock);

<< t->tid << "," << t->readCounter << endl; } PIN_ReleaseLock(&writeLock); } 在上述代码中，我将锁的范围缩小到仅在需要保护共享资源的关键部分使用，使用了 auto 关键字简化了迭代器声明，并且避免...

class sftreeEdge { //边存储起止点（存字符串下标），一个头结点一个尾结点 public: int start_index, end_index; int src_node, dst_node; sftreeEdge(int start, int end, int src, int dst) :start_index(start), end_index(end), src_node(src), dst_node(dst) {} int length() { return end_index - start_index + 1; } }; class sftreeNode { public: int value; int link;//to the longest proper suffix of this node unordered_map<char, sftreeEdge> edges; sftreeNode() :value(-1), link(-1) {} }; class active_point {//活动点 一个三元组 public: int active_node; int active_edge; int active_length; active_point() :active_edge(0), active_length(0), active_node(0) {} }; class suffix_tree { public: active_point a;//活动点 string text; vector<sftreeNode> nodes; suffix_tree(string& s); void show(); int insert_leaf(int, int); int split_edge(sftreeEdge& e, int spos, int pos, int suffix_start); bool suffix_exist(int i);//判断后缀是否已经隐式存在 char active_char();//返回活动点后的第一个字符 int find_substring(const string& substring);//查找子串 vector<int> find_leaves(int start); void find_match(const string& substring); sftreeEdge& active_edge();//返回活动边 sftreeNode& active_node();//返回活动点 void check(); };请给出一个遍历该后缀树的方法

cout << text.substr(e.start_index, e.length()) << endl; // 递归遍历子节点 traverse(nodes[e.dst_node]); } } // 遍历整个后缀树 void suffix_tree::show() { traverse(nodes[0]); } 其中 nodes[0]...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界

![【R语言机器学习新手起步】：caret包带你进入预测建模的世界](https://static.wixstatic.com/media/cf17e0_d4fa36bf83c7490aa749eee5bd6a5073~mv2.png/v1/fit/w_1000%2Ch_563%2Cal_c/file.png) # 1. R语言机器学习概述 在当今大数据驱动的时代，机器学习已经成为分析和处理复杂数据的强大工具。R语言作为一种广泛使用的统计编程语言，它在数据科学领域尤其是在机器学习应用中占据了不可忽视的地位。R语言提供了一系列丰富的库和工具，使得研究人员和数据分析师能够轻松构建和测试各种机器学
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在选择PL2303和CP2102/CP2103 USB转串口芯片时，应如何考虑和比较它们的数据格式和波特率支持能力？

为了确保选择正确的USB转串口芯片，深入理解PL2303和CP2102/CP2103的数据格式和波特率支持能力至关重要。建议查看《USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解》以获得更深入的理解。 参考资源链接：[USB2TTL芯片对比：PL2303与CP2102/CP2103详解](https://wenku.csdn.net/doc/5ei92h5x7x?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，PL2303和CP2102/CP2103都支持多种数据格式，包括数据位、停止位和奇偶校验位的设置。PL2303芯片支持5位到8位数据位，1位或2位停止位
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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。