Qt Container Classes 续(1)

Escene2021 2011-04-05 06:25:13
加精
QList<T>是一个同时拥有QVector<T>和QLinkedList<T>的大多数有点的顺序存储容器类。它像QVector<T>一样支持快速的随机访问,重载了[]操作符,提供了索引访问的方式;它像 QLinkedList<T>一样,支持快速的添加、删除操作。除非我们需要进行在很大的集合的中间位置的添加、删除操作,或者是需要所有元素在内存中必须连续存储,否则我们应该一直使用Qlist<T>。

  QList<T>有几个特殊的情况。一个是QStringList,这是 QList<QString>的子类,提供针对QString的很多特殊操作。QStack<T>和 QQueue<T>分别实现了数据结构中的堆栈和队列,前者具有push(), pop(), top()函数,后者具有enqueue(), dequeue(), head()函数。具体情况请查阅API文档。

  另外需要指出的一点是,我们所说的模板类中的占位符T,可以使基本数据类型,比如int,double等,也可以指针类型,可以是类类型。如果是类类型的话,必须提供默认构造函数,拷贝构造函数和赋值操作符。Qt的内置类中的 QByteArray,QDateTime,QRegExp,QString和QVariant是满足这些条件的。但是,QObject的子类并不符合这些条件,因为它们通常缺少拷贝构造函数和赋值操作符。不过这并不是一个问题,因为我们可以存储QObject的指针,而不是直接存储值。T也可以是一个容器,例如:

QList<QVector<int> > list;

  注意,在最后两个>之间有一个空格,这是为了防止编译器把它解析成>>操作符。这个空格是必不可少的,切记切记!

  下面我们来看一个类:
class Movie 
{ 
public: 
        Movie(const QString &title = "", int duration = 0); 
 
        void setTitle(const QString &title) { myTitle = title; } 
        QString title() const { return myTitle; } 
        void setDuration(int duration) { myDuration = duration; } 
        QString duration() const { return myDuration; } 
 
private: 
        QString myTitle; 
        int myDuration; 
};


  我们能不能把这个类放进Qt容器类呢?答案是肯定的。下面我们来对照着前面所说的要求:第一,虽然这个类的构造函数有两个参数,但是这两个参数都有默认值,因此,像Movie()这种写法是允许的,所以,它有默认构造函数;第二,这个类表面上看上去没有拷贝构造函数和赋值操作符,但是C++编译器会为我们提供一个默认的实现,因此这个条件也是满足的。对于这个类而言,默认拷贝构造函数已经足够,无需我们自己定义。所以,我们可以放心的把这个类放进Qt的容器类。

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玩QT没怎么用过...
zncggaofei 2011-04-08
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QList<Movie > list
jacklondon 2011-04-08
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现在还有人用 QT 啊?我还以为都转 C#/Java 了呢。
zlcp520 2011-04-07
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容存入剪贴板
HONG_1009 2011-04-07
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听风牧语 2011-04-07
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先瞧瞧,以后再细读
寒沙胜雪 2011-04-07
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QT。。。。这东西跨平台性能怎么样?
iamlate 2011-04-07
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C++ GUI with QT4第11章的摘要吧,不错。楼主很有耐心
nwpu9283 2011-04-06
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好东西 先收藏
jxliuyunpeng 2011-04-06
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好像不是来问问题的,是来当老师的
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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