#define x first

时间: 2024-04-06 15:25:56 浏览: 120
在C++中,`#define`是一个预处理指令,用于定义宏。它可以用来为常量、函数或表达式创建别名。在这种情况下,`#define x first`的意思是将`x`定义为`first`的别名。 `first`是一个用于访问`pair`类型对象中第一个元素的成员变量或成员函数。`pair`是C++标准库中的一个模板类,用于存储两个不同类型的值。 通过定义`#define x first`,你可以使用`x`来代替访问`pair`对象的第一个元素。这样做可以简化代码并提高可读性。 例如,如果有一个`pair<int, string>`类型的对象`p`,你可以使用`x`来访问它的第一个元素,就像这样:`int value = p.x;`
相关问题

#define x first #define y second

在C++中,`#define`是一个预处理指令,用于定义宏。它可以用来为常量、函数或表达式创建简单的替代符号。在你提供的例子中,`#define x first`和`#define y second`是两个宏定义。 `#define x first`将`x`定义为`first`,而`#define y second`将`y`定义为`second`。这意味着在代码中使用`x`时,它将被替换为`first`,使用`y`时,它将被替换为`second`。 这种宏定义的作用是为了方便使用代码中的某些常量或表达式,以提高代码的可读性和可维护性。

#include <bitsdc++.h> #define x first #define y second using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<LL, LL> PII; const LL N = 55,INF=0x3f3f3f3f3f3f3f3f,mod=1e9+9; typedef long long LL; LL n,m,f[N],a[N],bl[N],br[N],b[N]; bool check(LL x) { memset(bl,0,sizeof bl); memset(br,0,sizeof br); bool flag=true; for(int i=1;i<=n;i++) { bl[i]=max((LL)0,a[i]-x); br[i]=a[i]+x; } for(int i=1;i<=n;i++) b[i]=max(bl[i],b[i-1]+1); for(int i=1;i<=n;i++) if(abs(a[i]-b[i])>x) return false; return true; } int main() { ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0); cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i]; LL l=0,r=1e9; while(l<r) { LL mid=l+r>>1; //cout<<mid<<endl; if(check(mid)) r=mid; else l=mid+1; } cout<<l; return 0; }

这是一段 C++ 代码,实现了一个二分答案的算法来解决一个问题。具体来说,它解决的是一个跳跃游戏问题,给定一个长度为 $n$ 的数组 $a$,每个元素表示在该位置上最多可以跳 $a_i$ 步,问是否存在一种跳跃方式,能够从位置 $1$ 跳跃到位置 $n$。如果存在,则输出最小的跳跃步数,否则输出 $-1$。 代码中的 check 函数实现了检查当前二分答案 $x$ 是否可行的功能。具体来说,它首先根据 $a$ 数组和 $x$ 计算出一个区间 $[bl_i,br_i]$,表示在位置 $i$ 上可以跳跃到的最远距离。然后,它再用一个辅助数组 $b$ 计算出从位置 $1$ 到位置 $i$ 上最远可以跳跃到哪里,即 $b_i=\max\{bl_i,b_{i-1}+1\}$。最后,它检查是否有某个位置 $i$,满足 $|a_i-b_i|>x$,如果有,则说明当前答案 $x$ 不可行,返回 false。如果所有位置都满足该条件,则说明当前答案可行,返回 true。 主函数中使用二分答案来解决问题。具体来说,它首先初始化二分区间 $[l,r]$,其中 $l=0,r=10^9$。然后,每次取 $mid=l+r>>1$,调用 check 函数检查当前二分答案 $mid$ 是否可行。如果可行,则将二分区间缩小到 $[l,mid]$,否则将二分区间缩小到 $[mid+1,r]$。最终,当 $l=r$ 时,输出 $l$ 即为答案。
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#include <Arduino.h> #include <U8g2lib.h> #include <Wire.h> #include "DHT.h" #include <ArduinoJson.h> #define DHTPIN A0 #define DHTTYPE DHT11 const int motorIn1 = 9; const int motorIn2 = 10; #define rank1 150 #define rank2 0 //iic驱动方式 U8G2_SSD1306_128X64_NONAME_1_SW_I2C u8g2(U8G2_R0, /* clock=*/ SCL, /* data=*/ SDA, /* reset=*/ U8X8_PIN_NONE); DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE); StaticJsonDocument<200> sendJson; // 创建JSON对象,用来存放发送数据 StaticJsonDocument<200> readJson; // 创建JSON对象,用来存放接收到的数据 unsigned long lastUpdateTime = 0; //记录上次上传数据时间 const unsigned long updateInterval = 2000; // 在这里设置数据发送至云平台的时间间隔,单位为毫秒 long ID = 100416; // 定义设备ID号,替换成云平台生成的ID号 void setup() { u8g2.begin(); dht.begin(); pinMode(motorIn1, OUTPUT); pinMode(motorIn2, OUTPUT); Serial.begin(9600); } char h_str[3]; char t_str[3]; float h; float t; void loop() { // 该函数段可完成数据定时上报的功能,并且不会阻塞loop函数的运行 if (millis() - lastUpdateTime > updateInterval) { sendJsonData(); lastUpdateTime = millis(); } h = dht.readHumidity();//读湿度 t = dht.readTemperature();//读温度(摄氏度) strcpy(h_str, u8x8_u8toa(h, 2)); /* convert m to a string with two digits */ strcpy(t_str, u8x8_u8toa(t, 2)); /* convert m to a string with two digits */ if (t>26) { clockwise(rank1); } else { clockwise(rank2); } delay(1000); u8g2.firstPage(); do { u8g2.setFont(u8g2_font_fur20_tf); u8g2.drawStr(0, 23, "T"); u8g2.drawStr(20, 23, ":"); u8g2.drawStr(40, 23, t_str); u8g2.drawStr(90, 23, "C"); u8g2.drawStr(0, 63, "H"); u8g2.drawStr(20, 63, ":"); u8g2.drawStr(40, 63, h_str); u8g2.drawStr(90, 63, "%"); } while ( u8g2.nextPage() ); delay(1000); } //上传数值 void sendJsonData() { // 将数据添加到JSON对象中,左边为在云平台中定义的标识符,右边为变量 sendJson["ID"] = ID; sendJson["temperature"] = t; //将对象转换成字符串,并向ese8266发送消息 serializeJson(sendJson, Serial); Serial.print("\n"); } void clockwise(int Speed) { analogWrite(motorIn1, 0); analogWrite(motorIn2, Speed); }

解释下面一段代码#include <iostream> #include <string> #define MOD1 39989 #define MOD2 1000000000 #define MAXT 40000 using namespace std; typedef pair<double, int> pdi; const double eps = 1e-9; int cmp(double x, double y) { if (x - y > eps) return 1; if (y - x > eps) return -1; return 0; } struct line { double k, b; } p[100005]; int s[160005]; int cnt; double calc(int id, int d) { return p[id].b + p[id].k * d; } void add(int x0, int y0, int x1, int y1) { cnt++; if (x0 == x1) // 特判直线斜率不存在的情况 p[cnt].k = 0, p[cnt].b = max(y0, y1); else p[cnt].k = 1.0 * (y1 - y0) / (x1 - x0), p[cnt].b = y0 - p[cnt].k * x0; } void upd(int root, int cl, int cr, int u) { // 对线段完全覆盖到的区间进行修改 int &v = s[root], mid = (cl + cr) >> 1; if (cmp(calc(u, mid), calc(v, mid)) == 1) swap(u, v); int bl = cmp(calc(u, cl), calc(v, cl)), br = cmp(calc(u, cr), calc(v, cr)); if (bl == 1 || (!bl && u < v)) upd(root << 1, cl, mid, u); if (br == 1 || (!br && u < v)) upd(root << 1 | 1, mid + 1, cr, u); } void update(int root, int cl, int cr, int l, int r, int u) { // 定位插入线段完全覆盖到的区间 if (l <= cl && cr <= r) { upd(root, cl, cr, u); return; } int mid = (cl + cr) >> 1; if (l <= mid) update(root << 1, cl, mid, l, r, u); if (mid < r) update(root << 1 | 1, mid + 1, cr, l, r, u); } pdi pmax(pdi x, pdi y) { // pair max函数 if (cmp(x.first, y.first) == -1) return y; else if (cmp(x.first, y.first) == 1) return x; else return x.second < y.second ? x : y; } pdi query(int root, int l, int r, int d) { if (r < d || d < l) return {0, 0}; int mid = (l + r) >> 1; double res = calc(s[root], d); if (l == r) return {res, s[root]}; return pmax({res, s[root]}, pmax(query(root << 1, l, mid, d),query(root << 1 | 1, mid + 1, r, d))); } int main() { ios::sync_with_stdio(false); int n, lastans = 0; cin >> n; while (n--) { int op; cin >> op; if (op == 1) { int x0, y0, x1, y1; cin >> x0 >> y0 >> x1 >> y1; x0 = (x0 + lastans - 1 + MOD1) % MOD1 + 1, x1 = (x1 + lastans - 1 + MOD1) % MOD1 + 1; y0 = (y0 + lastans - 1 + MOD2) % MOD2 + 1, y1 = (y1 + lastans - 1 + MOD2) % MOD2 + 1; if (x0 > x1) swap(x0, x1), swap(y0, y1); add(x0, y0, x1, y1); update(1, 1, MOD1, x0, x1, cnt); } else { int x; cin >> x; x = (x + lastans - 1 + MOD1) % MOD1 + 1; cout << (lastans = query(1, 1, MOD1, x).second) << endl; } } return 0; }

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码,写一个双隐层感知器(输入层784,第一隐层128,第二隐层64,输出层10)

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