Windows下Visual C++编程实战:Trie算法实现

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0 下载量 84 浏览量 更新于2024-11-03 收藏 4KB RAR 举报
资源摘要信息:"该压缩包名为Three.rar,主要内容涉及Windows平台下的编程实践,特别是使用Visual C++语言进行开发。文件中包含了三个文件,其中Trie.cpp和Trie.h是关于Trie树(前缀树)的实现代码,而New Text Document.txt则可能是一个说明文档或代码注释。Trie树是一种用于高效检索字符串数据集中的键的数据结构,常用于自动补全、拼写检查、IP路由等领域。下面将详细解释Trie树的原理及其在Visual C++中的应用。" 知识点: 一、Windows编程 Windows编程通常指的是使用Windows API(应用程序编程接口)或更高级的框架,如.NET Framework、MFC(Microsoft Foundation Classes)等,在Windows操作系统上开发应用程序的过程。编程语言可以是C、C++、C#等。Visual C++是微软公司推出的一款针对Windows平台的C++开发环境,它提供了一系列的开发工具和库,支持从底层系统编程到现代桌面应用程序开发的所有需求。 二、Visual C++ Visual C++是Windows平台上一个非常流行的开发工具,它提供了丰富的类库和框架,使得开发者能够更加高效地进行C++应用程序的开发。它还支持Microsoft的Visual Studio集成开发环境(IDE),这极大地简化了项目的管理和代码的编写工作。Visual C++不仅可以用来创建传统的桌面应用程序,还可以用来开发Windows服务、控制台程序以及各种Windows组件。 三、Trie树(前缀树) Trie树是一种树形结构,它是一种用于存储字符串的数据结构,通常用于实现快速检索一组字符串中的键,尤其是当有大量字符串需要进行快速查询时。在Trie树中,每个节点代表一个字符,从根节点开始到某个节点的路径就代表了一条字符串。Trie树能够高效地执行插入、删除、查找操作,而且在处理有大量共同前缀的字符串集合时尤其高效。 Trie树在Visual C++中的实现会涉及C++的基本知识,包括类的定义、指针的使用、递归算法等。实现Trie树的代码一般包含以下几个核心部分: - 节点结构(Node):定义树的节点结构,通常包含指向子节点的指针数组和一个标记变量来表示某个节点是否是单词的结尾。 - 插入操作(Insert):将字符串插入到Trie树中的函数,需要遍历字符串中的每个字符,并在对应的子节点上创建新的节点。 - 查找操作(Search):在Trie树中查找字符串是否存在,同样需要遍历字符串中的每个字符,如果某个字符对应的子节点不存在,则表示查找失败。 - 删除操作(Delete):从Trie树中删除字符串,该操作较为复杂,需要考虑递归删除子树等细节。 四、文件命名及组织 在给定的文件名称列表中,Trie.cpp和Trie.h是典型的C++源文件和头文件的命名方式。源文件通常包含了具体的实现代码,而头文件则包含了声明,如函数声明、类定义等。"New Text Document.txt"可能是一个文本文件,其中可能包含了该项目的文档说明、代码注释、版本记录或其他辅助信息。 总结以上知识点,该压缩包资源对于熟悉Windows平台编程以及Visual C++开发的用户来说,提供了关于如何实现一个Trie树的数据结构的实际代码示例。这对于那些希望提升搜索效率和字符串处理能力的开发者具有重要的参考价值。通过分析Trie树的实现原理及其在Visual C++中的应用,开发者可以更好地掌握数据结构和算法在实际开发中的运用。

优化代码 PlanOrderPushResponseVO planOrderPushResponseVO = JSON.parseObject(postResult, PlanOrderPushResponseVO.class); String flag = !StringUtils.isBlank(planOrderPushResponseVO.getFlag()) ? planOrderPushResponseVO.getFlag() : NumberConstant.CONSTANT_ONE.toString(); for (DesignPlanOrder planOrder : designPlanOrderList) { planOrder.setOrderPushResult(planOrderPushResponseVO.getMessage()); if (StringUtils.equals(NumberConstant.CONSTANT_ZERO.toString(),flag)){ planOrder.setOrderPushStatus(NumberConstant.CONSTANT_TWO); } else { planOrder.setOrderPushStatus(NumberConstant.CONSTANT_THREE); if (Objects.equals(NumberConstant.CONSTANT_ONE,source)){ delPlanOrderIdList.add(planOrder.getId()); } } planOrder.setOrderStatus(NumberConstant.CONSTANT_TWO); planOrder.setOrderProductionData(null); planOrder.setOrderQuotationData(null); planOrder.setOrderCadData(null); } designPlanOrderService.updateBatchById(designPlanOrderList); if (Objects.equals(NumberConstant.CONSTANT_ONE,source) && StringUtils.equals(NumberConstant.CONSTANT_ZERO.toString(),flag)){ //修改方案下单状态 designPlan.setPlanOrderStatus(NumberConstant.CONSTANT_TWO); designPlanService.updateById(designPlan); } //下单推送返回失败则废弃该订单 if (CollectionUtil.isNotEmpty(delPlanOrderIdList)){ designPlanOrderService.removeByIds(delPlanOrderIdList); Integer orderCount = designPlanOrderService.getPlanOrderCountByPlanCode(designPlan.getPlanCode()); if (null == orderCount || Objects.equals(NumberConstant.CONSTANT_ZERO,orderCount)){ designPlan.setPlanOrderStatus(NumberConstant.CONSTANT_ONE); } }

2023-05-27 上传

package com.example.myapplication; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; import android.icu.math.BigDecimal; import android.os.Bundle; import android.view.View; import android.widget.Button; import android.widget.TextView; import org.w3c.dom.Text; public class MainActivity extends AppCompatActivity { boolean jia=false,jian=false,mul=false,miv=false,eqe=false; double first,second; String str="",str1=""; int dian=0; public double result(){ if(jia){ first=first+second; } if(jian){ first=first-second; } if(mul){ first=first*second; } if(miv){ if(second==0){ return 0; }else{ first=first/second; } } return first; } public void close(){ jia=false; jian=false; mul=false; miv=false; } @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); Button zero = (Button) findViewById(R.id.button_00); Button one = (Button) findViewById(R.id.button_1); Button two = (Button) findViewById(R.id.button_2); Button three = (Button) findViewById(R.id.button_3); Button four = (Button) findViewById(R.id.button_4); Button five = (Button) findViewById(R.id.button_5); Button six = (Button) findViewById(R.id.button_6); Button seven = (Button) findViewById(R.id.button_7); Button eight = (Button) findViewById(R.id.button_8); Button nine = (Button) findViewById(R.id.button_9); Button add = (Button) findViewById(R.id.button_add); Button sub = (Button) findViewById(R.id.button_sub); Button chen = (Button) findViewById(R.id.button_mul); Button chu = (Button) findViewById(R.id.button_div);这段代码来自Android studio的MainAcvity文件,是实现计算器功能的,请详细解释一下每行代码的意思

2023-05-27 上传

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]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## 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_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], 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']在该模型的每一层(包括输出层)都分别加入L1,L2正则项训练,分别汇报测试数据准确率

2023-06-02 上传