고유 한 기능 사용 거리 함수 C 사용지 자습서
STD :: 고유 한 컨테이너의 인접한 중복 요소를 제거하고 끝으로 이동하여 반복자를 첫 번째 중복 요소로 반환합니다. STD :: 거리는 두 반복자 사이의 거리, 즉 그들이 가리키는 요소의 수를 계산합니다. 이 두 기능은 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 유용하지만 : std :: 고유 한 중복 요소를 다루는 것과 같이주의를 기울여야합니다. 비 랜덤 액세스 반복자를 다룰 때는 STD :: 거리가 덜 효율적입니다. 이러한 기능과 모범 사례를 마스터하면이 두 기능의 힘을 완전히 활용할 수 있습니다.
std::unique
하고 std::distance
의 비밀 탐색 : c 컨테이너 무기
C 컨테이너로 작업 할 때 요소를 반복하거나 반복 거리를 계산해야 할 필요성으로 종종 어려움을 겪고 있습니까? 이 기사는 두 가지 강력한 표준 라이브러리 기능인 std::unique
및 std::distance
로 뛰어 들어 코드 최적화, 효율성 향상, 잠재적 인 함정과 모범 사례를 드러내는 데 따른 매력을 안내합니다. 이 기사를 읽은 후에는이 두 기능을 능숙하게 사용하여보다 효율적이고 우아한 C 코드를 작성할 수 있습니다.
기본 지식 : 반복자 및 알고리즘
std::unique
와 std::distance
에 대한 더 깊은 설명에 들어가기 전에 C ITERATOR의 개념을 검토해야합니다. 반복자는 컨테이너 요소에 액세스하는 일반적인 포인터입니다. 그것은 우리가 통일 된 방식으로 다양한 컨테이너를 작동시킬 수있게합니다 (예 std::vector
, std::list
, std::deque
등). std::unique
표준 라이브러리 알고리즘은 반복자에 의존하여 컨테이너의 요소를 조작합니다.
std::unique
: 무게를 제거하기위한 도구
중복 요소를 직접 제거하는 대신 std::unique
함수는 컨테이너의 인접한 중복 요소를 컨테이너 끝으로 이동하고 반복자를 제 1 복제 요소의 위치로 향하게됩니다. 이것은 약간 혼란스러워하지만 어떻게 작동하는지 이해한다면 매우 실용적으로 알 수 있습니다.
예를 살펴 보겠습니다.
<code class="c ">#include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> int main() { std::vector<int> numbers = {1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}; auto it = std::unique(numbers.begin(), numbers.end()); // it现在指向第一个重复元素的位置,也就是第二个'2' numbers.erase(it, numbers.end()); // 移除重复元素for (int num : numbers) { std::cout </int></vector></algorithm></iostream></code>
이 코드는 먼저 std::unique
사용하여 반복 요소를 끝으로 이동 한 다음 erase
메소드를 사용하여 이러한 요소를 제거합니다. std::unique
자체는 컨테이너의 크기를 변경하지 않고 요소를 재 배열합니다.
std::distance
: 반복 거리 거리 계산기
std::distance
함수는 두 반복기 사이의 거리, 즉 그들이 가리키는 요소의 수를 계산합니다. 이 기능은 후속 시퀀스의 길이를 계산하거나 컨테이너의 요소 위치를 결정하는 것과 같은 많은 알고리즘에서 매우 유용합니다.
<code class="c ">#include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <iterator> int main() { std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5}; auto it1 = numbers.begin() 1; auto it2 = numbers.end() - 1; std::cout </int></iterator></vector></algorithm></iostream></code>
이 코드는 반복자 it1
과 it2
사이의 거리를 계산하고 결과는 3입니다.
함정과 최적화
std::unique
경우 인접한 중복 요소 만 다루도록 조심해야합니다. 중복 요소가 인접하지 않은 경우 컨테이너를 먼저 정렬해야합니다 (예 : std::sort
사용).
std::distance
차이를 직접 계산할 수 있기 때문에 임의의 액세스 반복기 (예 std::vector
의 반복자)를 처리 할 때 매우 효율적입니다. 그러나 다른 유형의 반복자 (예 : std::list
의 반복자)의 경우 선형 시간 복잡성이 필요하므로 효율적입니다. 성능 크리티컬 코드에서는 비 랜덤 액세스 반복기에서 std::distance
사용하지 않도록 노력해야합니다.
모범 사례
-
std::unique
사용하기 전에 컨테이너를 먼저 정렬 해야하는지 고려하십시오. - 성능에 민감한 응용 프로그램의 경우 불필요한 반복적 인 트래버스를 피하기 위해 적절한 컨테이너 유형 및 알고리즘을 선택하십시오.
- 명확하고 읽을 수있는 코드를 작성하고 이해하기 쉬운 의견과 유지 관리를 위해 필요한 의견을 추가하십시오.
대체로 std::unique
and std::distance
C 표준 라이브러리에서 매우 유용한 도구이며 마스터하면보다 효율적이고 우아한 코드를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들의 특성과 잠재적 인 함정을 기억함으로써 그들은 그들의 힘을 완전히 발휘할 수 있습니다. 이 기사 가이 두 기능을 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이되기를 바랍니다.
위 내용은 고유 한 기능 사용 거리 함수 C 사용지 자습서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.

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MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

이 획기적인 개발을 통해 금융 기관은 전 세계적으로 인정 된 ISO20022 표준을 활용하여 다양한 블록 체인 생태계에서 은행 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. Ease Protocol은 사용하기 쉬운 방법을 통해 광범위한 채택을 촉진하도록 설계된 엔터프라이즈 수준의 블록 체인 플랫폼입니다. 오늘 ISO20022 메시징 표준을 성공적으로 통합하여 블록 체인 스마트 계약에 직접 통합했다고 발표했습니다. 이 개발을 통해 금융 기관은 신속한 메시징 시스템을 대체하는 전 세계적으로 인정 된 ISO20022 표준을 사용하여 다양한 블록 체인 생태계에서 뱅킹 프로세스를 쉽게 자동화 할 수 있습니다. 이러한 기능은 곧 "EaseTestnet"에서 시도됩니다. EaseProtocolarchitectDou

설명 명령을 사용하여 MySQL 쿼리의 실행 계획을 분석하십시오. 1. 설명 명령은 성능 병목 현상을 찾는 데 도움이되는 쿼리의 실행 계획을 표시합니다. 2. 실행 계획에는 id, select_type, 테이블, type, cly_keys, key, key_len, ref, 행 및 추가 필드와 같은 필드가 포함됩니다. 3. 실행 계획에 따르면 인덱스를 추가하고 전체 테이블 스캔을 피하고 조인 작업 최적화 및 오버레이 인덱스를 사용하여 쿼리를 최적화 할 수 있습니다.
