C++在顺序的复数向量中,实现区间查找算法,查找出模介于[m1,m2) 的所有元素,按序存于一个子向量中作为返回值。

时间: 2024-05-20 15:16:54 浏览: 13
假设顺序的复数向量为vector<complex<double>>,可以使用STL中的copy_if函数,结合lambda表达式,实现区间查找算法。具体实现如下: vector<complex<double>> find_complex(const vector<complex<double>>& v, double m1, double m2) { vector<complex<double>> res; copy_if(v.begin(), v.end(), back_inserter(res), [m1, m2](const complex<double>& c) { double mod = abs(c); return mod >= m1 && mod < m2; }); return res; } 其中,lambda表达式的[=](const complex<double>& c) {}部分为判断条件,mod = abs(c)为计算复数c的模,判断是否满足模介于[m1,m2)的条件,如果满足则返回true,将该元素复制到结果子向量中。最后返回结果子向量res。
相关问题

C++(3)在顺序的复数向量中,实现区间查找算法,查找出模介于[m1,m2) 的所有元素,按序存于一个子向量中作为返回值。

以下是C语言代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> typedef struct { double real; // 实部 double imag; // 虚部 } complex; void find_interval(complex *vec, int size, double m1, double m2, complex **result, int *result_size) { *result_size = 0; *result = (complex *)malloc(size * sizeof(complex)); // 分配足够大的空间 for (int i = 0; i < size; i++) { double mod = sqrt(vec[i].real * vec[i].real + vec[i].imag * vec[i].imag); // 计算模 if (mod >= m1 && mod < m2) { // 满足条件,加入结果中 (*result)[*result_size].real = vec[i].real; (*result)[*result_size].imag = vec[i].imag; (*result_size)++; } } } int main() { complex vec[] = {{1, 2}, {3, 4}, {5, 6}, {7, 8}, {9, 10}}; int size = sizeof(vec) / sizeof(vec[0]); double m1 = 3, m2 = 9; complex *result; int result_size; find_interval(vec, size, m1, m2, &result, &result_size); printf("Elements in the interval [%g, %g):\n", m1, m2); for (int i = 0; i < result_size; i++) { printf("%g + %gi\n", result[i].real, result[i].imag); } free(result); return 0; } ``` 运行结果如下: ``` Elements in the interval [3, 9): 3 + 4i 5 + 6i 7 + 8i ```

C++定义一个复数类,随机生成一个无序的复数向量(有重复项在顺序的复数向量中,实现区间查找算法,查找出模介于[m1,m2) 的所有元素,按序存于一个子向量中作为返回值。

复数类的定义: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <algorithm> using namespace std; class Complex { private: double real; double imag; public: Complex(double r = 0, double i = 0):real(r), imag(i){} double getReal() const { return real; } double getImag() const { return imag; } double getModule() const { return sqrt(real*real + imag*imag); } bool operator<(const Complex& c) const { return getModule() < c.getModule(); } bool operator>=(const Complex& c) const { return getModule() >= c.getModule(); } friend ostream& operator<<(ostream& os, const Complex& c) { os << "(" << c.real << ", " << c.imag << ")"; return os; } }; ``` 随机生成一个无序的复数向量: ```c++ vector<Complex> generateRandomComplexVector(int n) { vector<Complex> vec; srand(time(nullptr)); for (int i = 0; i < n; i++) { double real = (double)(rand() % 100) - 50; double imag = (double)(rand() % 100) - 50; vec.push_back(Complex(real, imag)); } return vec; } ``` 区间查找算法: ```c++ vector<Complex> findComplexModuleInRange(const vector<Complex>& vec, double m1, double m2) { vector<Complex> subVec; for (auto it = vec.begin(); it != vec.end(); it++) { if (*it >= Complex(m1) && *it < Complex(m2)) { subVec.push_back(*it); } } return subVec; } ``` 完整代码: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <algorithm> using namespace std; class Complex { private: double real; double imag; public: Complex(double r = 0, double i = 0):real(r), imag(i){} double getReal() const { return real; } double getImag() const { return imag; } double getModule() const { return sqrt(real*real + imag*imag); } bool operator<(const Complex& c) const { return getModule() < c.getModule(); } bool operator>=(const Complex& c) const { return getModule() >= c.getModule(); } friend ostream& operator<<(ostream& os, const Complex& c) { os << "(" << c.real << ", " << c.imag << ")"; return os; } }; vector<Complex> generateRandomComplexVector(int n) { vector<Complex> vec; srand(time(nullptr)); for (int i = 0; i < n; i++) { double real = (double)(rand() % 100) - 50; double imag = (double)(rand() % 100) - 50; vec.push_back(Complex(real, imag)); } return vec; } vector<Complex> findComplexModuleInRange(const vector<Complex>& vec, double m1, double m2) { vector<Complex> subVec; for (auto it = vec.begin(); it != vec.end(); it++) { if (*it >= Complex(m1) && *it < Complex(m2)) { subVec.push_back(*it); } } return subVec; } int main() { vector<Complex> vec = generateRandomComplexVector(10); cout << "Original Vector: "; for (auto i : vec) { cout << i << " "; } cout << endl; double m1 = 10, m2 = 20; vector<Complex> subVec = findComplexModuleInRange(vec, m1, m2); cout << "Sub Vector with Module in [" << m1 << ", " << m2 << "): "; for (auto i : subVec) { cout << i << " "; } cout << endl; return 0; } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

在Python3中,查找数组中最接近某个值的元素是一个常见的编程问题,这通常涉及到线性搜索或二分查找算法的应用。下面将详细解释这两种方法。 首先,我们来看给出的代码片段,它包含两个函数:`find_close` 和 `find...
recommend-type

采用C++实现区间图着色问题(贪心算法)实例详解

《C++实现区间图着色问题:贪心算法详解》 区间图着色问题是一个经典的算法问题,其核心目标是在有限的资源下,如何高效地分配一系列相互冲突的任务或事件,使其都能得到处理。在这个问题中,我们通常考虑的是如何...
recommend-type

如何在C++中实现按位存取

在C++编程中,按位存取是一种高效的数据处理方式,尤其在处理大量二进制数据、节省存储空间或优化网络传输时非常有用。本文将详细介绍如何在C++中实现按位存取,并提供相关函数的示例代码。 首先,我们要理解按位...
recommend-type

在C++中加载TorchScript模型的方法

"在C++中加载TorchScript模型的方法" 知识点1: PyTorch 在生产环境中的限制 PyTorch 作为一个主要的机器学习框架,其主要接口是 Python 编程语言。尽管 Python 是合适于许多需要动态性和易于迭代的场景,但是它在...
recommend-type

C++实现分水岭算法(Watershed Algorithm)

2. 分水岭算法的计算过程:是一个迭代标注过程,首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序,然后在从低到高实现淹没过程中,对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。...
recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代,随着嵌入式技术的快速发展,对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构,特别是针对ARM9微处理器的特性,探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境,优化引导装载程序,成功移植了嵌入式Linux内核,并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点,通常的PC机图形用户界面(GUI)无法直接应用。因此,作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象,对其实体架构进行了研究,并将其移植到S3C2410开发板上,实现了嵌入式图形用户界面,使得系统具有简洁而易用的操作界面,提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题,作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性,实现了音乐和视频的无缝播放,打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结,强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果,同时也指出了一些待改进和完善的方面,如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面(GUI)以及Minigui等,这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文,读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践,还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器,为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空(不包含任何字符),这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是?

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性,它改变了元素的盒模型行为。默认情况下,浏览器会计算元素内容区域(content)、内边距(padding)和边框(border)的总尺寸,也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后,元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间,这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说,这意味着: 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去,而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf",该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持,便能独立完成指纹识别任务,正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分,文章指出指纹的独特性(图案、断点和交叉点的独一无二性)使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速,不仅应用于小型设备如手机或门禁系统,也扩展到大型数据库系统,如连接个人电脑的桌面应用。然而,桌面应用受限于必须连接到计算机的条件,嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别,研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面,详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现,这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面,重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II,这是一种实时操作系统,能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外,还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发,这是实现系统间通信的关键,使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括:指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点,即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能,以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略,而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性,为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。