C++进阶-3-6-map/multimap容器

人工智能69

C++进阶-3-6-map/multimap容器

C++进阶-3-6-map/multimap容器

  1 #include
  2 #include
  3 using namespace std;
  4
  5 // map / multimap容器
  6
  7 void printMap(map<int, int>& m) {
  8     for (map<int, int>::iterator it = m.begin(); it != m.end(); it++) {
  9         cout << "key = " << (*it).first << " value = " << it->second << endl;
 10     }
 11     cout << endl;
 12 }
 13
 14 // 1.构造和赋值
 15 void test01() {
 16
 17     // 创建map容器
 18     map<int, int> m;
 19
 20     m.insert(pair<int, int>(1, 10));
 21     m.insert(pair<int, int>(2, 20));
 22     m.insert(pair<int, int>(3, 30));
 23     m.insert(pair<int, int>(4, 40));
 24
 25     printMap(m);
 26
 27     // 拷贝构造
 28     map<int, int>m2(m);
 29     printMap(m2);
 30
 31     // 赋值
 32     map<int, int>m3;
 33     m3 = m2;
 34     printMap(m3);
 35
 36 }
 37
 38 // 2.大小和交换
 39 void test02() {
 40
 41     map<int, int> m;
 42
 43     m.insert(pair<int, int>(1, 10));
 44     m.insert(pair<int, int>(2, 20));
 45     m.insert(pair<int, int>(3, 30));
 46     m.insert(pair<int, int>(4, 40));
 47
 48     //printMap(m);
 49
 50     // 大小
 51     if (m.empty()) {
 52         cout << "m 为空" << endl;
 53     }
 54     else
 55     {
 56         cout << "m 不为空" << endl;
 57         cout << "m 的大小为：" << m.size() << endl;
 58     }
 59
 60     // 交换
 61     map<int, int> m2;
 62
 63     m2.insert(pair<int, int>(5, 50));
 64     m2.insert(pair<int, int>(6, 60));
 65     m2.insert(pair<int, int>(7, 70));
 66     m2.insert(pair<int, int>(8, 80));
 67
 68     cout << "交换前：" << endl;
 69     printMap(m);
 70     printMap(m2);
 71
 72     cout << "交换后：" << endl;
 73     m.swap(m2);
 74     printMap(m);
 75     printMap(m2);
 76 }
 77
 78 // 3.插入和删除
 79 void test03() {
 80
 81     map<int, int> m;
 82
 83     // 插入
 84     // 第一种
 85     m.insert(pair<int, int>(1, 10));
 86     printMap(m);
 87
 88     // 第二种
 89     m.insert(make_pair(2, 20));
 90     printMap(m);
 91
 92     // 第三种
 93     m.insert(map<int, int>::value_type(3, 30));
 94     printMap(m);
 95
 96     // 第四种
 97     m[4] = 40;  // 不建议插入使用
 98     printMap(m);
 99
100
101     // 删除
102     m.erase(m.begin());
103     printMap(m);
104
105     m.erase(3);  // 按照key删除
106     printMap(m);
107
108     // 清空
109     //m.erase(m.begin(), m.end());
110     m.clear();
111     printMap(m);
112 }
113
114 // 4.查找和统计
115 void test04() {
116
117     map<int, int> m;
118
119     m.insert(pair<int, int>(1, 10));
120     m.insert(pair<int, int>(2, 20));
121     m.insert(pair<int, int>(3, 30));
122     m.insert(pair<int, int>(4, 40));
123
124     printMap(m);
125
126     // 查找，find返回的是迭代器
127     map<int, int>::iterator pos = m.find(3);
128
129     if (pos != m.end()) {
130         cout << "查到了元素，key = " << (*pos).first << " value = " << pos->second << endl;
131     }
132     else
133     {
134         cout << "未找到元素" << endl;
135     }
136
137     // 统计, map中无重复的key,所以，统计值为0或1
138     // multimap的count统计可能大于1
139     int num = m.count(1);
140     cout << "num = " << num << endl;
141
142 }
143
144 // 5. 排序
145
146 class MyCompare {
147 public:
148     bool operator()(int v1, int v2) {
149         // 降序
150         return v1 > v2;
151     }
152
153 };
154
155 void printMap1(map<int, int, MyCompare>& m) {
156     for (map<int, int, MyCompare>::iterator it = m.begin(); it != m.end(); it++) {
157         cout << "key = " << (*it).first << " value = " << it->second << endl;
158     }
159     cout << endl;
160 }
161
162 void test05() {
163
164     map<int, int> m;
165
166     m.insert(pair<int, int>(1, 10));
167     m.insert(pair<int, int>(2, 20));
168     m.insert(pair<int, int>(3, 30));
169     m.insert(pair<int, int>(4, 40));
170
171     // 排序 默认：从小到大，升序
172     printMap(m);
173
174     // 降序
175     map<int, int, MyCompare> m2;
176
177     m2.insert(pair<int, int>(1, 10));
178     m2.insert(pair<int, int>(2, 20));
179     m2.insert(pair<int, int>(3, 30));
180     m2.insert(pair<int, int>(4, 40));
181
182     printMap1(m2);
183
184 }
185
186 int main() {
187
188     // 1.构造和赋值
189     //test01();
190
191     // 2.大小和交换
192     //test02();
193
194     // 3.插入和删除
195     //test03();
196
197     // 4.查找和统计
198     //test04();
199
200     // 5. 排序，默认，从小到大升序
201     test05();
202
203     system("pause");
204
205     return 0;
206 }
207
208 // 总结
209 //
210 // map / multimap容器
211 //
212 // 简介：
213 //    map中所有元素都是pair
214 //    pair中第一个元素为key，起索引作用，第二个元素为value
215 //    所有元素都回根据元素的键值自动排序
216 //
217 // 本质：属于关联式容器，地层结构用二叉树实现
218 //
219 // 优点：可以根据key值快速找到value值
220 //
221 // map / multimap区别：
222 //    map不允许容器中有重复的key
223 //    multi允许容器中有重复的key
224 //

Original: https://www.cnblogs.com/LYH-win/p/16245698.html
Author: Thomas_kaka
Title: C++进阶-3-6-map/multimap容器

相关阅读

Title: 在Windows使用miniconda安装Tensorflow-GPU版，无需去Nvidia官网下载安装cuda和cudnn

Windows版miniconda下载路径：
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#windows-installers
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我选的是这个
下载后，双击运行
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这里不勾选第一个自动添加路径到系统环境，是为了多版本情况下，互不干扰
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等待安装完成即可
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完成后，在下图位置可找到
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进入miniconda的Prompt命令行窗口
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这里说明一下，安装完miniconda后，它会自带一个python环境，在命令行输入python，会进入python的交互界面，按ctrl+z可以退出python的交互，接下来所有的安装都在这个命令行窗口里进行，包括Nvidia的cuda和cudnn。

安装Tensorflow-gpu版必须要安装Nvidia的cuda和cudnn这两个包，还必须对应tensorflow的版本，最重要的是你的电脑里必须需有Nvidia显卡

网上的大部分教程都是使用pip安装tensorflow-gpu，然后去Nvidia官网下载对应版本的cuda和cudnn，其中cuda还好下载，下载完直接安装即可，但cudnn就很麻烦，还需注册，登入，特别是登入环节，巨麻烦，就用国内网，还登不上去，需要连上国外网，然后进行一系列安全验证，反正管事下载安装这个两个都巨麻烦，安装完之后还需要一些环境变量的配置，很多刚接触的人，就会被劝退，生怕搞错某个步骤，所以本教程不使用这些麻烦操作

就像前面所说，安装Nvidia的cuda和cudnn，以及tensorflow-gpu都在miniconda的prompt命令行窗口里进行，所以需要给miniconda配置一下下载路径的国内源，这样就不用去国外网站下载对应的Nvidia的cuda和cudnn

接下来就是如何配置miniconda的国内源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes
这三行代码在miniconda的prompt命令行窗口一句一句执行
执行完后之后，再输入 conda info 用来查看conda的一些信息
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这些信息的第一行，就是miniconda安装后，自带的一个叫base虚拟环境，并且国内源也添加进去了，接下来就先创建 一个专为tensorflow-gpu的虚拟环境

输入conda info -e，查看已经有哪些虚拟环境
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再输入conda create -n TF-GPU python=3.7 创建一个叫TF-GPU的python版本为3.7的虚拟环境，

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首先会检查需要下载哪些东西，然后会问你确认下载一些东西，输入y确定就可以，等待它完成就可以了

完成后如下
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按照提示，输入conda activate TF-GPU可以激活该虚拟环境

激活后，base变成TF-GPU了
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再输入conda info -e 查看有哪些虚拟环境，发现多了一个，并且它的路径在miniconda的安装路径里的envs文件夹里，方便以后查找
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接下来就是安装Nvidia的cuda和cudnn了，这里需要对应版本，可以在下面的网址查看tensorflow-gpu和cuda，cudnn的版本

https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu

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先使用miniconda安装cuda10.1，和cudnn7.6.5，

提示一下，使用miniconda安装的东西都在miniconda的安装路径里的pkgs文件夹里

输入代码：conda install cudatoolkit=10.1 用来安装cuda10.1，中途会问你确认，输入y确认即可
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安装完成后，在miniconda的安装路径里的pkgs文件夹里可以找到

再输入代码：conda install cudnn=7.6.5 用来安装cuda10.1，中途会问你确认，输入y确认即可
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安装完成后，在miniconda的安装路径里的pkgs文件夹里可以找到

接着就是安装tensorflow-gpu2.3版本

输入代码：
pip install tensorflow-gpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.com/simple/

这是从豆瓣源下载安装，速度快很多
安装完成后，输入python，进入python交互界面
输入import tensorflow as tf 尝试导入该包，如果提示未找到***.dll，说明用不了GPU进行训练，安装失败了
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如果提示成功打开cudart64_110.dll，则说明可以使用GPU进行训练计算

到这就基本完成Nvidia的cuda和cudnn的对应版本安装，以及tensorflow-gpu的安装，以及虚拟环境的创建，再接下来就在PyCharm里添加并选择这个虚拟环境就可以在PyCharm里进行python文件的编写

打开PyCharm，点击file，选择setting

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在弹出的窗口里选择的刚刚创建的虚拟环境
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我的虚拟环境名就叫TF-GPU，路径在miniconda的安装路径里的envs文件夹里的TF-GPU文件夹里,y一直选到python.exe才算完成，再点击OK
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最后点击apply应用，即可，这样就可以在PyCharm里使用该可以使用GPU版的tensorflow的虚拟环境了。

好了最后祝大家都可以顺利完成安装。

Original: https://blog.csdn.net/cgwwujiwen/article/details/122360778
Author: 光文guangwen
Title: 在Windows使用miniconda安装Tensorflow-GPU版，无需去Nvidia官网下载安装cuda和cudnn