在内存上实现一表,表的记录不定,表有两个字段key,value,要求能从key值迅速找到value值,且对表的增,删,改,及插入方便且效率高

forhelp 2001-12-05 10:42:27
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forhelp 2001-12-05
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如果key为一结构类型也可以用cmap吗
ILoveProgram 2001-12-05
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用CMap及相关类即可。。。

别忘了给分。。。
huxianwei 2001-12-05
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我建议利用自定义链表类,定义如下:
class CLinker
{
public:
struct _CNodeData
{
datatype key;
datatype value;
};
struct _CNode
{
_CNode *pPrev;
_CNode *pNext;
_CNodeData data;
};

CLinker();
~CLinker();

int AddOneNode(_CNodeData data);


int DeleteAllNode();
int DeleteOneNode(_CNodeData data);
int DeleteOneNode(unsigned int serial);

_CNode* ReturnOneNode(unsigned int serial);
_CNode* ReturnOneNode(_CNodeData data);
_CNode* ReturnOneNodeOrder(unsigned int order);

_CNode* ReturnFirstNode();
_CNode* ReturnLastNode();

private:
_CNode *pFirst;
_CNode *pLast;
};
G_zcm 2001-12-05
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用CPtrList类吧,将你的Key 和Value定义成一个结构体,需要的时候new 一个结构体, 用AddHead( CObject* newElement );将结构体的地址加到链表中去。
删除时记得清内存。
ILoveProgram 2001-12-05
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To: forhelp(help)
可以,用指针嘛。。。
hecCIBN 2001-12-05
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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现 [TOC] 图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。 本项目以道路状况分类为背景,基于SVM使用纹理特征参数完成对道路状况的分类。 灰度共生矩阵的特征参数 二阶矩 对比度 相关性 熵 逆差距 实现过程 本文以识别路况为背景设计系统,首先读取图像文件,在为了得到较为理想的结果,给出的图片尺寸较小,这样的目的在于提高运行速度、能够对理想情况下的识别结果有更加精确的把握。 由于RGB图像的体积较大,但另一方面我们也知道,一张图片也可以用其灰度图像来反映,因此,对目标图像进行灰度的转化,可以降低对设计复杂度和运行效率的要求。 尽管灰度转化后可以有效的降低图片的大小,但是对于256灰度级的图片仍然会给处理带来一些时间上的消耗,因此需要在保持原图像信息不变的情况下大量削减灰度级,通过对图像进行直方图均衡化处理,加灰度的动态范围,从而加图像的整体对比效果。 通常,需要将每个扫描的方向所计算的特征参数计算出来作一个权衡,这样能够更好地综合影响因素,一般会将每个方向的特征参数计算出来取平均,这样就可以以一个综合的指标来识别图像了。 把所有的设计思路综合起来,可以用下图所示的系统设计框图来反映。 png 分类结果 通过样本标签和分类后的标签对比,得出使用能量和对比度作为训练分类器的样本,分类器对于实验待分类样本分类的其正确率为:95%,由此可以看出,这个分类器对于道路状况的分类仍然具有一定的意义。 pn...

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