我在vs2008中编写map关联容器出错， “std::map”: 使用类 模板 需要 模板 参数列表是怎么回事
-
等级
本版专家分：90结帖率 96% -
我在vs2008中编写map关联容器出错， “std::map”: 使用类 模板 需要 模板 参数列表是怎么回事
展开阅读全文
-
等级
本版专家分：11064勋章
-
- 签到达人 累计签到获取，不积跬步，无以至千里，继续坚持！
-
-
红花
2013年2月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一
2013年1月 多媒体/设计/Flash/Silverlight 开发大版内专家分月排行榜第一
-
- 黄花 2013年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
-
-
#include <iostream>
#include <map>
#include <string>
//using namespace std; 不想每个加std 接触注释
int main()
{
std::map<std::string ,int>word;
word["wangjian"] =1;
std::cout<<word["wangjian"]<<std::endl;
system("pause");
return 0;
};
-
等级
本版专家分：86246勋章
-
-
红花
2011年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2010年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
-
-
黄花
2015年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2012年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2011年11月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2010年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2010年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
-
-
蓝花
2011年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2011年2月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2010年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
-
-
用尖括号而不是圆括号
-
等级
本版专家分：970 -
正解。学习的话，建议引用命名空间，省时省力：using namespace std;
-
等级
本版专家分：41394勋章
-
- 签到新秀 累计签到获取，不积跬步，无以至千里，继续坚持！
-
- 黄花 2013年2月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
-
- 蓝花 2013年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
-
-
map<int, int> word;
-
等级
本版专家分：19
-
- error C2955: “std::xx”: 使用 类 模板 需要 模板 参数列表
error C2955: “std::xx”: 使用 类 模板 需要 模板 参数列表 一般出现这个错误 最可能是一种情况 queue q;//这样写 这样写肯定错 【笑哭】 queue<int> q; //正确的...
- C++标准库中std::map和std::unordered_map对比及如何选择
std：：map和std：：unordered_map都是一种存储{key， value}的容器，并提供成员函数来高效地插入、搜索和删除键值对。 顾名思义，std：：map是有序的，std：：unordered_map是无序的。 后者以前叫做hash_map。
- 关于std::map的第三个参数
1、map的其中一个构造函数有第三个参数，可以直接定义map的key值得排序规则， 默认为std::less，即按“<”运算符进行排序 map<string, int> mapWord = { { "father", 1 },{ "mother", 4 },{ "daughter", ...
- std::map 容器使用详细说明
Map是STL的一个关联容器，它提供一对一（其中第一个可以称为关键字，每个关键字只能在map中出现一次，第二个可能称为该关键字的值）的数据 处理能力，由于这个特性，它完成有可能在我们处理一对一数据的时候，在...
- std::map用法
map-set-multimapmultiset内部结构是使用黑红树数据结构存储。 下面我写的一个资历特别注意，在存储对象的时候会进行复制构造函数和赋值运算符构造的开销，在性能上会有所损耗。可以使用移动类型的构造函数这里不再...
- 【C++】std::map用法
STL是标准C++系统的一组模板类，使用STL模板类最大的好处就是在各种C++编译器上都通用。 在STL模板类中，用于线性数据存储管理的类主要有vector, list, map 等等。本文主要针对map对象，结合自己学习该对象的...
- std::map对模板参数key的要求
需要由多个变量来定位一个值，也就是说Key由多个变量组成 原先想用多维数组查找，但可能生成的多维数组比较大，就想用map #pragma warning(disable:4786) #include "stdafx.h" #include ...
- c++学习之std::map的使用方法
c++学习之std::map的使用方法STL是标准C++系统的一组模板类迭代器的iterator的使用功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建...
- 【C++】std::pair 作为 std::unordered_map 的 key
unordered_map 是 C++ 11 中新加入的容器，和没有标准化的 hash_map 一个意思，使用 hash 表作为底层数据结构，那么对于键值就需要有 hash function 计算出对应的 hash 值了。 对于内置函数，hash function ...
- std::map的insert和下标[]访问
改变map中的条目非常简单，因为map类已经对[]操作符进行了重载 enumMap[1] = "One";enumMap[2] = "Two";..... 这样非常直观，但存在一个性能的问题。插入2时,先在enumMap中查找主键为2的项，...
- std::unordered_map（提供自己的Hash函数和等价准则）
在使用容器std::unordered_map, value >时，当key是内置类型或者std::string时，容器都能正常使用，而且由于查找时间为O（1），在编程时，特别适合充当hash_table来使用。如果key是自定义类型时，直接使用std::...
- std::map 如何使用结构体作为自定义键值
在使用map时，有时候我们需要自定义键值，才能符合程序的需要。 比如我们需要使用自定义的结构体来作为map的键值.
- c++中std::hash的以及万能hash使用方法
首先是标准库中的std::hash函数，对于内置的类型，标准库中是已经提供了的（包括std::string），但是若是自己自定义的类型想要求其哈希值的话，就需要自己定义其哈希值的求值方式。下面是简单示范 #include <map&...
- std::map的机制
... 2013-01-20 ...std::set/std::map （以下用 std::map 代表） 是常用的关联式容器，也是 ADT（抽象数据类型）。也就是说，其接口（不是 OO 意义下的 interface）不仅规定了操作的功能，还规定
- std::unordered_map如何使用不同类型的Key
std::unordered_map是c++11引入的关联容器，其HashMap特性和std::map的区别且不讨论，我们先看它的find和count方法： iterator find( const Key& key );(1) iterator find( const Key& key, size_t hash );...
- std::tuple类模板的理解与使用
std::pair 可以打包最多两个值到一个类里,常用在需要返回两个值的函数里,因为可以不需要自己定义一个wrapper类,普通集合类肯定不能用,因为C++的集合只能存储泛型的(相同类型)对象. 如果要存储超过2个不同类型的对象,...
- 优化做缓存用的std::map<std::string, X> （自己的C++小工具系列1）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24980767 优化做缓存用的std::map<std::string, X> （自己的C++小工具系列1）
- std::map、std::multimap 内容概要
map/multimap的简介 map是标准的关联式容器，一个map是一个键值对序列，即(key,value)对。它提供基于key的快速检索能力。 map中key值是唯一的。集合中的元素按一定的顺序排列。元素插入过程是按排序规则...
- C++11:基于std::unordered_map和共享锁构建线程安全的map
前一篇博客《C++:基于std::queue和std::mutex构建一个线程安全的队列》中，我们实现了一个线程安全的队列，本文我们说说如何实现一个线程安全的map。 在上一篇博客中，实现threadsafe_queue主要是依赖std::mutex...
- C++遍历中删除std::map元素
在std::list中删除一个元素非常简单，直接使用erase方法即可，代码如下： for(iter = list.begin(); iter != list.end();) {if (shouldDelete(*iter))iter = list.erase(iter);else++iter;} 或者...
- std::map::find
头文件 声明 ...在一个map容器中搜索索引k对应的键值key，若找到索引k值，则返回它对应的键值，否则，返回map::end。 若容器的对比对象返回false，则认为两个键值相等（与元素参数传入的顺序无关
- c++常用的数据结构之一 std::map
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
- C++11 之 std::function、std::bind、std::placeholders
在公司说的项目代码中看到了std::function、std::bind、std::placeholders三个C++11的特性，通过了解之后，发现还是挺有用的，在这里记录下吧。似乎这三个特性一般都是一起使用的，所以也一起讲了。 三个特性都在...
- C++ std::map按值查找
我们都熟知STL 中模板库的std::map可以按key查找，但是有时候应用中会出现Value 也是唯一的，不如GUID等，那么如何按Value来进行查找呢？
- std::next 和 std::prev 和 advance()函数使用
定义变量时放在变量前，无需知道具体变量类型，系统可自行推断类型，减少编程工作，特别是在模板使用时，使用更方便。下面简单例子：1 auto a=1; 2 auto b='a'; 3 auto s="abdc"; 4 auto c;//这样使用时...
- STD::MAP与结构体的互转
问题描述大概如下，一个已经存在的库a.lib，和服务器...map供c++层访问，现在需要通过JS调用a.lib的接口，所以 自然想到的是，做一个中间层，把map转换成struct，还好，a.lib要求的结构体非常简单，所有成员只包括基本
- c++11 std:pair 和std::tuple元组的使用
场景pair是将2个数据组合成一个数据，当需要这样的需求时就可以使用pair，如stl中的map就是将key和value放在一起来保存。另一个应用是，当一个函数需要返回2个数据的时候，可以选择pair。 pair的实现是一个结构体，...
- 基于Java的WebSocket的聊天室
HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。
- 奥特曼大全及关系明细.pdf
此文档有详细奥特曼大全及关系明细
- matlab神经网络30个案例分析
【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。