ranges库 sort

时间: 2025-06-21 14:27:47 浏览: 10
### 关于C++ Ranges 库中的 `sort` 函数 在 C++20 中引入了Ranges库,这使得处理容器和迭代器更加直观。通过使用ranges功能,可以简化许多算法操作,包括排序。 #### 使用 `std::ranges::sort` 为了利用新特性来对范围内的元素进行排序,可以直接调用 `std::ranges::sort()` 方法并传递要排序的序列作为参数[^1]: ```cpp #include <algorithm> #include <vector> #include <iostream> int main() { std::vector<int> numbers = {5, 3, 8, 7, 1}; // 对整个向量进行升序排列 std::ranges::sort(numbers); for(auto num : numbers){ std::cout << num << " "; } } ``` 这段代码会输出已按升序排好序的一系列整数:`1 3 5 7 8`. 如果想要降序排列,则可以通过提供自定义比较器实现这一点: ```cpp // 定义一个lambda表达式用于逆序比较两个数值大小 auto descending_order = [](const int& lhs, const int& rhs){return lhs > rhs; }; // 调用带有自定义谓词版本的方法来进行降序排序 std::ranges::sort(numbers, descending_order); ``` 此外还可以指定特定字段上的排序逻辑,比如当处理结构体类型的对象集合时非常有用。下面是一个基于成员变量排序的例子: ```cpp struct Person { std::string name; unsigned age; friend bool operator<(const Person &lhs, const Person &rhs) { return lhs.age < rhs.age; } }; void sort_people(std::vector<Person>& people) { // 根据年龄从小到大排序 std::ranges::sort(people); // 或者根据姓名字母顺序排序 auto by_name = [](const Person& p1, const Person& p2) -> bool{ return p1.name < p2.name; }; std::ranges::sort(people, by_name); } ``` 以上展示了如何运用 C++20 的 ranges 特性轻松完成不同类型数据集的排序任务.
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Clear["Global*"] cp = 33.85 0.000000001; cs = 33.92 0.000000001; lp = 86.47 0.000001; ls = 85.16 0.000001; r1 = 0.03; r2 = 0.05; rp = 0.50; rs = 0.43; f = 95000; w = 2 Pi f; V = 48.8 0.9; Z1 = r1 + (I w lp + 1/(I w cp) + rp); Z2 = -rp - (I w lp - I w M); Z3 = (-I M w); Z4 = 2/(I w ce) + (I w M + rp + rs + I w ls); Z5 = -rs - (I w ls - I w M); Z6 = rl + (I w ls + rs + 1/(I w cs) + r2); values = {M -> 44.5*0.000001, ce -> 0.00019180962063004538, rl -> 79.21626856036153}; values1 = {i1 -> 3.742 - 0.000 I}; targetf[M_, ce_, rl_] := Evaluate[-((-V Z5^2 + V Z4 Z6)/( Z3^2 Z4 - 2 Z2 Z3 Z5 + Z1 Z5^2 + Z2^2 Z6 -Z1 Z4 Z6)) - (i1 /. values1)]; parentsnum = 5000; kid0num = 10000; ranges = {{44.5*10^-6, 44.51*10^-6}, {-10, Log[10, 2*10^-8]}, {1*10^-9, 10*10^-9}, {-13, Log[10, 1.5*10^-11]}, {60, 100}, {-6, Log[10, 1.5*10^-4]}}; LaunchKernels[16]; parentsDE = SortBy[ParallelMap[{Norm[ targetf[#1 + I #2, #3 + I #4, #5 + I #6] & @@ #], #} &, Table[{RandomReal[ranges[[1]]], 10^RandomReal[ranges[[2]]], RandomReal[ranges[[3]]], 10^RandomReal[ranges[[4]]], RandomReal[ranges[[5]]], 10^RandomReal[ranges[[6]]]}, {parentsnum}]], First]; (*初始化数据存储列表*) generationData = {}; Do[(*纯差分变异*) pairsDE = Table[RandomSample[Reverse[#] -> #, 3], {kid0num}] &@ Range@Length@parentsDE; kidDE = Select[(parentsDE[[#1, 2]] + RandomReal[{0.3, 0.7}] (parentsDE[[#2, 2]] - parentsDE[[#3, 2]])) & @@@ pairsDE, ranges[[1, 1]] <= #[[1]] <= ranges[[1, 2]] && 10^ranges[[2, 1]] <= #[[2]] <= 10^ranges[[2, 2]] && ranges[[3, 1]] <= #[[3]] <= ranges[[3, 2]] && 10^ranges[[4, 1]] <= #[[4]] <= 10^ranges[[4, 2]] && ranges[[5, 1]] <= #[[5]] <= ranges[[5, 2]] && 10^ranges[[6, 1]] <= #[[6]] <= 10^ranges[[6, 2]] &]; (*联合变异*)baseDE = Table[{RandomReal[ranges[[1]]], 10^RandomReal[ranges[[2]]], RandomReal[ranges[[3]]], 10^RandomReal[ranges[[4]]], RandomReal[ranges[[5]]], 10^RandomReal[ranges[[6]]]}, {kid0num}]; indexDE = RandomInteger[{1, 6}, {kid0num, 3}]; kidDE = MapThread[ ReplacePart[#1, Thread[#3 -> #2[[#3]]]] &, {kidDE, baseDE, indexDE}]; (*更新种群*)parentsDE = SortBy[Join[parentsDE, ParallelMap[{Norm[targetf @@ #], #} &, kidDE, Method -> "CoarsestGrained"]], First][[;; parentsnum]]; (*记录当前代数据*) AppendTo[generationData, Join[parentsDE[[1, 2]], {parentsDE[[1, 1]], Mean[First /@ parentsDE]}]];, {ii, 50}]; (*导出到Excel*) headers = {"M实部", "M虚部(\[Times]10^?)", "ce实部", "ce虚部(\[Times]10^?)", "rl实部", "rl虚部(\[Times]10^?)", "最优适应度", "平均适应度"}; Export["DE_Results.xlsx", Prepend[generationData, headers]]最速梯度下降算法可以替换差分进化部分吗

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