const rankedTeams = [...teamData]; rankedTeams.sort((a, b) => b.score - a.score); rankedTeams.forEach((team, index) => { team.rank = index + 1; rankElements[index].innerText = `第${team.rank}名`; });

时间: 2024-04-19 09:27:06 浏览: 21
这段代码是使用JavaScript对一个团队数据进行排序和排名的操作。首先,它创建了一个名为rankedTeams的数组,其中包含了teamData数组的所有元素。然后,它使用sort()方法对rankedTeams进行排序,排序依据是每个团队的得分(score属性)。排序函数使用了一个比较函数,该函数返回b.score减去a.score的差值,以实现降序排序。 接下来,代码使用forEach()方法遍历rankedTeams数组中的每个团队。在遍历过程中,它为每个团队设置一个rank属性,该属性的值等于当前索引值加1,从而实现排名的功能。同时,它还通过修改rankElements数组中对应索引位置的元素的innerText属性,将排名信息显示在页面上。 总结起来,这段代码的作用是对团队数据进行排序和排名,并将排名信息显示在页面上。
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// 极值点评分 void Caliper::ExtremePointRating() { if(extremePoints.empty()) return; // 评分: value * (1 - |i - 0.5 * le| / 0.5 * len) int halfLen = static_cast<int>(path.size() / 2); for(auto& e: extremePoints) { e.score = e.value * (1 - static_cast<double>(std::abs(e.ps - halfLen)) / halfLen); } //按评分排序:降序 sort(extremePoints.begin(), extremePoints.end(), CompareExtremPointInfoBysocre); result.peak = extremePoints.at(0).pt; if(extremePoints.size() == 1) { result.center = result.front = result.back = extremePoints.at(0).pt; return; } if(extremePoints.size() == 2) { int a = std::abs(extremePoints.at(0).ps - halfLen); int b = std::abs(extremePoints.at(1).ps - halfLen); if(a > b) { result.front = result.back = extremePoints.at(0).pt; result.center = extremePoints.at(1).pt; }else { } }else { std::vector<ExtremPointInfo> epf(extremePoints.begin(), extremePoints.begin() + 3); sort(epf.begin(), epf.end(), CompareExtremPointInfoByPs);//降序 result.back = epf.at(0).pt; result.center = epf.at(1).pt; result.front = epf.at(2).pt; } }//ExtremePointRating 基于opencvsharp4.6 请优化代码,生成新的函数

为了优化代码,可以考虑以下几个方面: 1. 减少不必要的类型转换 在原有代码中,存在如下的类型转换: ``` int halfLen = static_cast<int>(path.size() / 2); ``` 可以改为使用整数除法运算符 `/`,避免类型转换的开销: ``` int halfLen = path.size() / 2; ``` 2. 避免不必要的容器复制 在原有代码中,存在如下的容器复制操作: ``` std::vector<ExtremPointInfo> epf(extremePoints.begin(), extremePoints.begin() + 3); ``` 可以改为直接使用 `std::array`,避免不必要的容器复制: ``` std::array<ExtremPointInfo, 3> epf = {extremePoints[0], extremePoints[1], extremePoints[2]}; ``` 3. 使用 lambda 表达式简化代码 在原有代码中,使用了函数指针作为 `sort` 函数的比较函数: ``` sort(extremePoints.begin(), extremePoints.end(), CompareExtremPointInfoBysocre); sort(epf.begin(), epf.end(), CompareExtremPointInfoByPs); ``` 可以改为使用 lambda 表达式,使代码更加简洁: ``` sort(extremePoints.begin(), extremePoints.end(), [](const ExtremPointInfo& a, const ExtremPointInfo& b) { return a.score > b.score; }); sort(epf.begin(), epf.end(), [](const ExtremPointInfo& a, const ExtremPointInfo& b) { return a.ps > b.ps; }); ``` 基于以上优化,可以得到如下的新函数: ``` void Caliper::ExtremePointRatingOptimized() { if (extremePoints.empty()) return; // 评分: value * (1 - |i - 0.5 * le| / 0.5 * len) int halfLen = path.size() / 2; for (auto& e : extremePoints) { e.score = e.value * (1 - static_cast<double>(std::abs(e.ps - halfLen)) / halfLen); } // 按评分排序:降序 sort(extremePoints.begin(), extremePoints.end(), [](const ExtremPointInfo& a, const ExtremPointInfo& b) { return a.score > b.score; }); result.peak = extremePoints[0].pt; if (extremePoints.size() == 1) { result.center = result.front = result.back = extremePoints[0].pt; return; } if (extremePoints.size() == 2) { int a = std::abs(extremePoints[0].ps - halfLen); int b = std::abs(extremePoints[1].ps - halfLen); if (a > b) { result.front = result.back = extremePoints[0].pt; result.center = extremePoints[1].pt; } else { result.front = result.back = extremePoints[1].pt; result.center = extremePoints[0].pt; } } else { std::array<ExtremPointInfo, 3> epf = {extremePoints[0], extremePoints[1], extremePoints[2]}; // 降序 sort(epf.begin(), epf.end(), [](const ExtremPointInfo& a, const ExtremPointInfo& b) { return a.ps > b.ps; }); result.back = epf[0].pt; result.center = epf[1].pt; result.front = epf[2].pt; } } ```

bool cmp(const student&a,const student&b)

这是一个函数定义,定义了一个名为cmp的函数,该函数接受两个参数,类型均为student结构体的引用,返回值为bool类型。 通常在使用该函数时,会将其作为参数传递给STL中的一些算法函数,比如sort()、unique()等,来对student类型的元素进行排序、去重等操作。 一个简单的例子:假设有一个名为students的vector容器,存储了若干个student类型的元素,我们想要按照学生的分数从高到低进行排序,可以这样使用sort函数: ``` bool cmp(const student&a,const student&b){ return a.score>b.score; } sort(students.begin(),students.end(),cmp); ``` 其中,cmp函数的实现方式是将两个学生的分数进行比较,返回较高分数的那个学生在前面。sort函数会使用cmp函数对students容器中的元素进行排序。

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将以下程序补充完整 #include <iostream> #include <fstream> #include <iomanip> using namespace std; template <typename ElemType> class myArrayList { private: int mSize; int mLen; ElemType *mpArr; public: myArrayList(int n); myArrayList(ElemType *a,int n); void show(); ElemType getMax(); //以下函数由同学完成 //void sort(); //myArrayList(myArrayList<ElemtType> &other);//拷贝构造函数 //mymyArrayList<ElemType> & operator =(mymyArrayList<ElemType> &other) }; template <typename ElemType> myArrayList<ElemType>::myArrayList(int n) { this->mSize=n; this->mLen=0; this->mpArr=new ElemType[mSize]; } template <typename ElemType> myArrayList<ElemType>::myArrayList(ElemType *a,int n) { this->mSize=n; this->mLen=n; this->mpArr=new ElemType[mSize]; for(int i=0;i<mLen;i++) mpArr[i]=a[i]; } template <typename ElemType> void myArrayList<ElemType>::show() { for(int i=0;i<mLen;i++) cout<<setw(4)<<mpArr[i]; cout<<endl; } template <typename ElemType> ElemType myArrayList<ElemType>::getMax() { ElemType max; max=mpArr[0]; for(int i=1;i<mLen;i++) if(max<mpArr[i]) max=mpArr[i]; return max; } //Student.h class Student { private: int mId; float height; int score; public: Student(int id=0,float h=0,int s=0):height(h),mId(id),score(s) { } friendbool operator <(Student &a1,Student &a2) { if(a1.height<a2.height) return true; else return false; } friend ostream &operator <<(ostream &out,Student &s) { out<<"ID:"<<s.mId<<" Height:"<<s.height<<" Socre:"<<s.score<<endl; return out; } }; //主程序 int main() { int a[]={1,2,3,5,7,9,12,8}; double b[]={1,2.5,3.6,5,7,9,12.8,8}; myArrayList <int> list1(a,8); list1.show(); cout<<"max="<<span> list2(b,8); list2.show(); cout<<"max="<<span> list3(s,3); list3.show(); cout<<"max="<<span> &other);//拷贝构造函数 //mymyArrayList<ElemType> operator =(mymyArrayList<ElemType> &other) //修改补充 Student类,要求按成绩排序(从高到低)并将完整的代码发出来

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

帮我改对#include<iostream> #include<fstream> #include<string> #include<vector> #include <algorithm> using namespace std; enum Grade { E=0,D,C,B,A }; class Student { public: int number; string name; double score; }; ostream& operator<<(ostream& out, Student& p) { return out; } bool compare(const Student& a, const Student& b) { return a.number < b.number; } void printVector(vector<Student>&students) { for (vector<Student>::iterator it = students.begin(); it != students.end(); it++) { cout << *it << " "; } cout << endl; } void test01() { vector<Student>students; printVector(students); } int main() { // 学生信息导入 ifstream infile; infile.open("student.txt",ios::in); if (!infile.is_open()) { cout << "文件打开失败" << endl; } vector<Student> students(27); char buf[] = { 0 }; while (infile>>buf) { cout << buf << endl; } infile.close(); // 成绩查询 int choice = 0; while (choice != 4) { cout << "请输入您要进行的操作:\n"; cout << "1. 按学号查询\n"; cout << "2. 按姓名查询\n"; cout << "3. 统计班级成绩\n"; cout << "4. 退出程序\n"; cin >> choice; if (choice == 1) { int number; cout << "请输入学号:\n"; cin >> number; auto it = find_if(students.begin(), students.end(), [number](const Student& s) { return s.number == number; }); if (it != students.end()) { cout << "学号\t姓名\t成绩\n"; cout << it->number << "\t" << it->name << "\t" << it->score << "\n"; } else { cout << "查无此人!\n"; } } else if (choice == 2) { string name; cout << "请输入姓名:\n"; cin >> name; auto it = find_if(students.begin(), students.end(), [name](const Student& s) { return s.name == name; }); if (it != students.end()) {

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('D:/pythonProject/venv/BostonHousing2.csv') # 提取前13个指标的数据 X = data.iloc[:, 5:18].values # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 主成分分析 pca = PCA() X_pca = pca.fit_transform(X_scaled) # 特征值和特征向量 eigenvalues = pca.explained_variance_ eigenvectors = pca.components_.T # 碎石图 variance_explained = np.cumsum(eigenvalues / np.sum(eigenvalues)) plt.plot(range(6, 19), variance_explained, marker='o') plt.xlabel('Number of Components') plt.ylabel('Cumulative Proportion of Variance Explained') plt.title('Scree Plot') plt.show() # 选择主成分个数 n_components = np.sum(variance_explained <= 0.95) + 1 # 前2个主成分的载荷图 loadings = pd.DataFrame(eigenvectors[:, 0:2], columns=['PC1', 'PC2'], index=data.columns[0:13]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(loadings['PC1'], loadings['PC2'], alpha=0.7) for i, feature in enumerate(loadings.index): plt.text(loadings['PC1'][i], loadings['PC2'][i], feature) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Loading Plot') plt.grid() plt.show() # 主成分得分图 scores = pd.DataFrame(X_pca[:, 0:n_components], columns=['PC{}'.format(i+1) for i in range(n_components)]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(scores['PC1'], scores['PC2'], alpha=0.7) for i, label in enumerate(data['MEDV']): plt.text(scores['PC1'][i], scores['PC2'][i], label) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Scores Plot') plt.grid() plt.show() # 综合评估和排序 data['PC1_score'] = X_pca[:, 0] sorted_data = data.sort_values(by='PC1_score') # 主成分回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression Y = data['MEDV'].values.reshape(-1, 1) X_pca_regression = X_pca[:, 0].reshape(-1, 1) regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_pca_regression, Y) # 回归方程 intercept = regression_model.intercept_[0] slope = regression_model.coef_[0][0] equation = "MEDV = {:.2f} + {:.2f} * PC1".format(intercept, slope) print("Regression Equation:", equation) # 最小二乘估计结果 from statsmodels.api import OLS X_const = np.concatenate((np.ones((506, 1)), X_pca_regression), axis=1) ols_model = OLS(Y, X_const).fit() print("OLS Regression Summary:") print(ols_model.summary())

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