let mut modules = process.module_list().unwrap().into_iter(); let client_module = modules.clone().find(|m| m.name == "client.dll") .ok_or(Error::Other("Could not find the client module!")).unwrap();如何转换为c++呢

时间: 2024-03-27 20:36:19 浏览: 11
这段代码可以转换成如下的 C++ 代码: ```cpp auto modules = process.module_list().unwrap(); auto client_module = std::find_if(modules.begin(), modules.end(), [](const auto& m) { return m.name == "client.dll"; }); if (client_module == modules.end()) { throw std::runtime_error("Could not find the client module!"); } ``` 需要注意的是,C++ 中没有 Rust 中的 `mut` 关键字,因为在 C++ 中变量默认是可变的。此外,Rust 中的 `into_iter()` 方法是将对象转换为迭代器对象,而在 C++ 中不需要这样的转换,可以直接使用 STL 中的迭代器操作来遍历容器。
相关问题

优化一下下面代码fn get_subject(&mut self) { let mut flag = 0; let mut part_subject = String::new(); let mut all_subject = String::new(); for item in self.head.iter_mut() { if flag == 0 { if item.contains("Subject: ") { let data = item.trim_start_matches("Subject: "); if data.contains("=?") && data.contains("?=") { let data: Vec<&str> = data.split("?").collect(); let charset = data[1].clone(); part_subject = self.get_decode_method(data[1].to_string(), data[2].to_string(),data[3].to_string()); all_subject.push_str(part_subject.as_str()); flag += 1; } else { part_subject = data.to_string(); all_subject.push_str(part_subject.as_str()); flag += 1; } self.subject = all_subject.to_string(); item.clear(); } }

以下是对代码的优化建议: 1. 使用 `match` 或 `if let` 代替 `if` 嵌套,可以让代码更加简洁易懂。 2. 避免不必要的字符串拷贝,可以使用 `&str` 类型来避免不必要的内存分配。 3. 将字符串拼接操作提前到最后一步执行,可以减少不必要的内存分配和拷贝操作。 优化后的代码如下: ``` fn get_subject(&mut self) { let mut flag = 0; let mut all_subject = String::new(); for item in self.head.iter_mut() { if flag == 0 { if let Some(data) = item.strip_prefix("Subject: ") { let part_subject = if data.contains("=?") && data.contains("?=") { let data: Vec<&str> = data.split("?").collect(); self.get_decode_method(data[1], data[2], data[3]) } else { data }; all_subject.push_str(part_subject); flag += 1; item.clear(); } } } self.subject = all_subject; } ``` 注意,我只是对代码进行了简单的优化,具体的优化方式还需要根据实际场景进行调整。

优化以下Oracle语句: SELECT SUBSTR(msn.serial_number, 1, 10) genset_sn, msi2.segment1 Genset_BOM_NUM, msi2.inventory_item_id, msi.segment1 key_component, mut1.serial_number component_sn, msi.description component_desc, wdj.date_completed, (SELECT MAX(aps.vendor_name) FROM ap_suppliers aps, bom_resources bor, mtl_unit_transactions mut, po_headers_all poh, po_lines_all pol, wip_osp_resources_val_v wor WHERE aps.vendor_id = poh.vendor_id AND bor.resource_id = wor.resource_id AND poh.po_header_id = pol.po_header_id AND pol.item_id = bor.purchase_item_id AND wor.wip_entity_id = mut.transaction_source_id AND mut.serial_number = mut1.serial_number AND mut.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mut.organization_id = mut1.organization_id AND mut.receipt_issue_type = 2 AND mut.transaction_source_type_id = 5 ) supplier FROM mtl_material_transactions mmt1, mtl_material_transactions mmt2, mtl_parameters mpa, mtl_serial_numbers msn, mtl_system_items msi, mtl_system_items msi2, mtl_transaction_types mtt1, mtl_transaction_types mtt2, mtl_unit_transactions mut1, mtl_unit_transactions mut2, wip_discrete_jobs_v wdj WHERE mmt1.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id AND mmt1.organization_id = mut1.organization_id AND WDJ.PRIMARY_ITEM_ID = msi2.INVENTORY_ITEM_ID AND mmt1.transaction_id = mut1.transaction_id AND mmt1.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt1.transaction_type_id = mtt1.transaction_type_id AND mtt1.transaction_type_name = 'WIP Issue' AND NOT EXISTS (SELECT 'WIP Negative Issue or WIP Return' FROM mtl_material_transactions mmt3, mtl_transaction_types mtt3, mtl_unit_transactions mut3 WHERE mmt3.transaction_id = mut3.transaction_id AND mmt3.transaction_type_id = mtt3.transaction_type_id AND mmt3.transaction_date > mmt1.transaction_date AND mtt3.transaction_type_name IN ('WIP Negative Issue', 'WIP Return') AND mut3.serial_number = mut1.serial_number AND mut3.inventory_item_id = mut1.inventory_item_id) AND mmt2.transaction_id = mut2.transaction_id AND mmt2.transaction_source_id = wdj.wip_entity_id AND mmt2.transaction_type_id = mtt2.transaction_type_id AND mtt2.transaction_type_name = 'WIP Completion' AND mpa.organization_code = 'WHP' AND msn.current_organization_id = mpa.organization_id AND LENGTH(msn.serial_number) >= 10 AND msi.inventory_item_id = mmt1.inventory_item_id AND msi.organization_id = mmt1.organization_id AND (msi.planning_make_buy_code = 2 OR msi.segment1 LIKE 'SO%') AND mut2.serial_number = msn.serial_number AND mut2.inventory_item_id = msn.inventory_item_id AND mut2.organization_id = mpa.organization_id AND msi2.ORGANIZATION_ID = '323'

优化Oracle语句的一种方式是通过合理的索引设计来提高查询性能。根据给定的语句,以下是可能的索引优化建议: 1. 在以下表中创建索引:mtl_material_transactions、mtl_unit_transactions、mtl_system_items、mtl_parameters、mtl_transaction_types、mtl_serial_numbers、wip_discrete_jobs_v 和 bom_resources。 - 在 mtl_material_transactions 表上创建索引:inventory_item_id、organization_id、transaction_id、transaction_source_id 和 transaction_type_id。 - 在 mtl_unit_transactions 表上创建索引:serial_number、inventory_item_id、organization_id 和 transaction_id。 - 在 mtl_system_items 表上创建索引:inventory_item_id、organization_id 和 planning_make_buy_code。 - 在 mtl_parameters 表上创建索引:organization_code 和 organization_id。 - 在 mtl_transaction_types 表上创建索引:transaction_type_id 和 transaction_type_name。 - 在 mtl_serial_numbers 表上创建索引:current_organization_id、serial_number 和 inventory_item_id。 - 在 wip_discrete_jobs_v 表上创建索引:PRIMARY_ITEM_ID 和 wip_entity_id。 - 在 bom_resources 表上创建索引:resource_id 和 purchase_item_id。 2. 优化子查询: - 确保子查询中的相关列都有适当的索引。 - 检查子查询是否可以使用连接操作(JOIN)来代替。 - 确保子查询的性能得到优化,可以使用合适的索引或重写子查询。 3. 检查 WHERE 子句中的条件顺序,将最具选择性的条件放在前面。 请注意,优化策略可能因实际数据和数据库配置而异,建议在执行任何更改之前先在测试环境中进行测试和验证。另外,确保数据库统计信息是最新的,以便优化器能够做出更好的执行计划决策。

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请在不影响结果的条件下改变代码的样子:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1len = 21 x2len = 18 LEN = x1len + x2len POPULATION_SIZE = 100 GENERATIONS = 251 CROSSOVER_RATE = 0.7 MUTATION_RATE = 0.3 pop = np.random.randint(0,2,size=(POPULATION_SIZE,LEN)) def BinToX(pop): x1 = pop[:,0:x1len] x2 = pop[:,x1len:] x1 = x1.dot(2**np.arange(x1len)[::-1]) x2 = x2.dot(2**np.arange(x2len)[::-1]) x1 = -2.9 + x1*(12 + 2.9)/(np.power(2,x1len)-1) x2 = 4.2 + x2*(5.7 - 4.2)/(np.power(2,x2len)-1) return x1,x2 def func(pop): x1,x2 = BinToX(pop) return 21.5 + x1*np.sin(4*np.pi*x1) + x2*np.sin(20*np.pi*x2) def fn(pop): return func(pop); def selection(pop, fitness): idx = np.random.choice(np.arange(pop.shape[0]), size=POPULATION_SIZE, replace=True, p=fitness/fitness.sum()) return pop[idx] def crossover(IdxP1,pop): if np.random.rand() < CROSSOVER_RATE: C = np.zeros((1,LEN)) IdxP2 = np.random.randint(0, POPULATION_SIZE) pt = np.random.randint(0, LEN) C[0,:pt] = pop[IdxP1,:pt] C[0,pt:] = pop[IdxP2, pt:] np.append(pop, C, axis=0) return def mutation(idx,pop): if np.random.rand() < MUTATION_RATE: mut_index = np.random.randint(0, LEN) pop[idx,mut_index] = 1- pop[idx,mut_index] return best_chrom = np.zeros(LEN) best_score = 0 fig = plt.figure() for generation in range(GENERATIONS): fitness = fn(pop) pop = selection(pop, fitness) if generation%50 == 0: ax = fig.add_subplot(2,3,generation//50 +1, projection='3d', title = "generation:"+str(generation)+" best="+str(np.max(fitness))) x1,x2 = BinToX(pop) z = func(pop) ax.scatter(x1,x2,z) for idx in range(POPULATION_SIZE): crossover(idx,pop) mutation(idx,pop) idx = np.argmax(fitness) if best_score < fitness[idx]: best_score = fitness[idx] best_chrom = pop[idx, :] plt.show() print('最优解:', best_chrom, '| best score: %.2f' % best_score)

import numpy as np from numpy.ma import cos import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import datetime import warnings warnings.filterwarnings("ignore") np.random.seed(2022) DNA_SIZE = 24 #编码长度 POP_SIZE =100 #种群大小 CROSS_RATE = 0.8 #交叉率 MUTA_RATE = 0.15 #变异率 Iterations = 10 #代次数 X_BOUND = [0,10] #X区间 Y_BOUND = [0,10] #Y区间 ########## Begin ########## # 适应度函数 def F(x, y): return # 对数据进行编码 def decodeDNA(pop): #解码 x_pop = pop[:,1::2] #奇数列表示X y_pop = pop[:,::2] #偶数列表示y # 适应度评估 def getfitness(pop): x,y = decodeDNA(pop) # 选择 def select(pop, fitness): # 根据适应度选择 temp = return pop[temp] # 交叉 def crossmuta(pop, CROSS_RATE): # 变异 def mutation(temp, MUTA_RATE): ########## End ########## def print_info(pop): #用于输出结果 fitness = getfitness(pop) maxfitness = np.argmax(fitness) #返回最大值的索引值 print("max_fitness:", fitness[maxfitness]) x,y = decodeDNA(pop) print("最优的基因型:", pop[maxfitness]) print("(x, y):", (x[maxfitness], y[maxfitness])) print("F(x,y)_max = ",F(x[maxfitness],y[maxfitness])) def plot_3d(ax): X = np.linspace(*X_BOUND, 100) Y = np.linspace(*Y_BOUND, 100) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = F(X, Y) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm) ax.set_zlim(-20, 100) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.pause(3) # plt.show() start_t = datetime.datetime.now() if __name__ == "__main__": fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) plt.ion() plot_3d(ax) pop = np.random.randint(2, size=(POP_SIZE, DNA_SIZE * 2)) for _ in range(Iterations): # 迭代N代 x, y = decodeDNA(pop) if 'sca' in locals(): sca.remove() sca = ax.scatter(x, y, F(x, y), c='black', marker='o'); # plt.show(); plt.pause(0.1) pop = np.array(crossmuta(pop, CROSS_RATE)) fitness = getfitness(pop) pop = select(pop, fitness) # 选择生成新的种群 end_t = datetime.datetime.now() print_info(pop) plt.ioff() plot_3d(ax) plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/student/img.jpg")

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