之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 116 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */ unordered_map

0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 1 年前

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之间的映射，实现高效的元素查询。具 体而言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 116 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */ unordered_map

0 码力 | 378 页 | 17.59 MB | 1 年前

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之间的映射，实现高效的元素查询。具体而言，我们向哈 希表输入一个 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的 value 。 以一个包含 ? 个学生的数据库为例，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入 一个学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用哈希表来实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 除哈希表外，我们还可以使用数组或链表实现查询功能。若将学生数据看作数组（链表）元素，则有： 看作数组（链表）元素，则有： ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组中删除，使用 ?(?) 时间。 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) ?(1) 删除元素 ?( (1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6. 散列表 hello‑algo.com 93 6.1.1. 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等。 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */ unordered_map map; /* 添加操作

之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 www.hello‑algo.com 116 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */

之间的映射，实现高效的元素查询。具 体而言，我们向哈希表输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 第 6 章 哈希表 hello‑algo.com 111 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等。 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */ unordered_map map; /* 添加操作

如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； key ，在哈 希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 ?(1) 。 例如，给定一个包含 ? 个学生的数据库，每个学生有“姓名 name ”和“学号 id ”两项数据，希望实现一个查 询功能：输入一个学号，返回对应的姓名，则可以使用哈希表实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 6.1.1. 哈希表效率 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： 1. 无序数组：每个元素为 插入元素 ?(1) ?(?) ?(1) ?(log ?) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(?) ?(log ?) ?(1) 6.1.2. 哈希表常用操作 哈希表的基本操作包括 初始化、查询操作、添加与删除键值对。 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */ unordered_map map; /* 添加操作

如果从数据结构与算法的角度看，大大小小的「积木」就是数据结构，而「拼装说明书」上的一系列步骤就是 算法。 例二：查字典。在字典中，每个汉字都有一个对应的拼音，而字典是按照拼音的英文字母表顺序排列的。假设 需要在字典中查询任意一个拼音首字母为 ? 的字，一般我们会这样做： 1. 打开字典大致一半页数的位置，查看此页的首字母是什么（假设为 ? ）； 2. 由于在英文字母表中 ? 在 ? 的后面，因此应排除字典前半部分，查找范围仅剩后半部分； key ，在哈 希表中查询并获取 value ，时间复杂度为 ?(1) 。 例如，给定一个包含 ? 个学生的数据库，每个学生有“姓名 name ”和“学号 id ”两项数据，希望实现一个查 询功能：输入一个学号，返回对应的姓名，则可以使用哈希表实现。 Figure 6‑1. 哈希表的抽象表示 6.1.1. 哈希表效率 除了哈希表之外，还可以使用以下数据结构来实现上述查询功能： 1. 无序数组：每个元素为 插入元素 ?(1) ?(?) ?(1) ?(log ?) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(?) ?(log ?) ?(1) 6.1.2. 哈希表常用操作 哈希表的基本操作包括 初始化、查询操作、添加与删除键值对。 // === File: hash_map.cpp === /* 初始化哈希表 */ unordered_map map; /* 添加操作

b.insert(3); • 等价于 • auto tmp = b.insert(3); • auto ok = tmp.first; • auto it = tmp.second; 在 set 中查询元素是否存在 • set 有一个 find 函数。只需给定一个参 数，他会寻找 set 中与之相等的元素。 • 如果找到，则返回指向找到元素的迭代器 。 • 如果找不到，则返回 end() find(2) begin() end() 1 2 4 find(2) begin() end() 1 2 4 find(2) begin() end() * * * 出错！ 在 set 中查询元素是否存在 • 因此，可以用这个写法： • set.find(x) != set.end() • 来判断集合 set 中是否存在 元素 x 。 • 这是个固定的写法，虽然要 调用两个函数看起来好像挺 find(int const &val) const; • iterator end() const; 1 2 4 find(2) begin() end() find(8) 在 set 中查询元素是否存在 • 还有一种更直观的写法： • set.count(x) != 0 • count 返回的是一个 int 类型，表示 集合中相等元素的个数。 • 等等，不是说 set 具有去重的功能，不会

<< 和 hex 选项。 • 但是他的输出会保存到一个字符串里。 • 调用成员函数 .str() 就能取出这个字符串了。 • 之后这个字符串就可以用作其他用途，比如 printf 打印，或者用于查询数据库，都没问题。 • 这里比较无聊，最后还是直接输出到了 cout 。 stringstream 也可以取代 stoi • 刚刚展示了 stringstream 模仿 cout 的方法。 • stringstream string 类里定义了一个静态常量 npos ，其值为 (size_t)- 1 。 • 我们使用时，可以用 std::string::npos 代替看起来很不专业的 - 1 。 • 因此，要查询一个字符串是否包含某一字符，可以写： 1. s.find(c) != string::npos 2. s.find(c) != s.npos 3. s.find(c) != (size_t)-1 4 ohello”.find(“lo”) + 4 。 • 此外还有 find(“str”, pos, len) 和 find(“str”.substr(0, len), pos) 等价，用于要查询的字符串已经确定长度，或者要查询的字符串是 个切片（ string_view ）的情况。若不指定这个长度 len ，则默认 是 C 语言的 0 结尾字符串， find 还要去求 len = strlen(“str”)

.html find_package 命令用法举例 • find_package(OpenCV) • 查找名为 OpenCV 的包，找不到不报错，事后可以通过 ${OpenCV_FOUND} 查询是否找到。 • find_package(OpenCV QUIET) • 查找名为 OpenCV 的包，找不到不报错，也不打印任何信息。 • find_package(OpenCV REQUIRED) 查找名为 OpenCV 的包，找不到就报错，可具有 OpenCV::core 和 OpenCV::videoio 这两个 组件，没有这两组件不会报错，通过 ${OpenCV_core_FOUND} 查询是否找到 core 组件。 find_package 说是找“包”，到底是在找什么？ • find_package(OpenCV) 实际上是在找一个名为 OpenCVConfig.cmake 的文件。 find_package 命令指定版本 • find_package(OpenCV REQUIRED) • 查找名为 OpenCV 的包，不限版本，事后可以通过 ${OpenCV_VERSION} 查询找到的版本。 • find_package(OpenCV 2.0.1 REQUIRED) • 查找版本在 2.0.1 以上的 OpenCV 包（ version >= 2.0.1 ）。 • find_package(OpenCV