namespace hash_bucket { template<class T> struct HashBucketNode { T _data; HashBucketNode<T>* _next; HashBucketNode(const T& data) :_data(data) ,_next(nullptr) {} }; // K 为 T 中key的类型 // T 可能是键值对,也可能是K // KeyOfT: 从T中提取key // Hash将key转化为整形,因为哈市函数使用除留余数法 template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash> class HashBucket { typedef HashBucketNode<T> Node; public: HashBucket() { _tables.resize(10, nullptr); } // 哈希桶的销毁 ~HashBucket() { for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[cur]; while (cur) { Node* next = cur->_next; delete cur; cur = next; } } } /********************************************************************/ unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n) { // Note: assumes long is at least 32 bits. static const int __stl_num_primes = 28; static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] = { 53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593, 49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457, 1610612741, 3221225473, 4294967291 }; const unsigned long* first = __stl_prime_list; const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes; const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n); return pos == last ? *(last - 1) : *pos; } /********************************************************************/ // 插入值为data的元素,如果data存在则不插入 bool Insert(const T& data) { KeyOfT kot; Hash hash; if (_n == _tables.size()) { vector<Node*> newTables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[cur]; while (cur) { Node* next = cur->_next; size_t hashi = hash(kot(cur->_data)) % newTables.size(); cur->_next = newTables[hashi]; newTables[hashi] = cur; cur = next; } _tables[hashi] = nullptr; } _tables.swap(newTables); } size_t hashi = hash(kot(data)) % _tables.size(); Node* newnode = new Node(data); newnode->_next = _tables[hashi]; _tables[hashi] = newnode; ++_n; return true; } // 在哈希桶中查找值为key的元素,存在返回true否则返回false bool Find(const K& key) { KeyOfT kot; Hash hash; size_t hashi = hash(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi]; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { return true; } cur = cur->_next; } return false; } // 哈希桶中删除key的元素,删除成功返回true,否则返回false bool Erase(const K& key) { KeyOfT kot; Hash hash; size_t hashi = hash(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi]; Node* prev = nullptr; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { if (prev == nullptr) { _tables[hashi] = nullptr; } else { prev->_next = cur->_next; delete cur; --_n; return true; } } prev = cur; cur = cur->_next; } return false; } private: vector<Node*> _tables; // 指针数组 size_t _n = 0; // 表中存储数据个数 }; /***************************************************************************************************************************/ // 为了实现简单,在哈希桶的迭代器类中需要用到hashBucket本身, template<class K, class V, class KeyOfValue, class HF> class HashBucket; // 注意:因为哈希桶在底层是单链表结构,所以哈希桶的迭代器不需要--操作 template <class K, class V, class KeyOfValue, class HF> struct HBIterator { typedef HashBucket<K, V, KeyOfValue, HF> HashBucket; typedef HashBucketNode<V>* PNode; typedef HBIterator<K, V, KeyOfValue, HF> Self; HBIterator(PNode pNode = nullptr, HashBucket* pHt = nullptr) :_pNode(PNode) ,_pHt(pHt) {} Self& operator++() { // 当前迭代器所指节点后还有节点时直接取其下一个节点 if (_pNode->_pNext) _pNode = _pNode->_pNext; else { // 找下一个不空的桶,返回该桶中第一个节点 size_t bucketNo = _pHt->HashFunc(KeyOfValue()(_pNode->_data)) + 1; for (; bucketNo < _pHt->BucketCount(); ++bucketNo) { if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) break; } } return *this; } Self operator++(int) { } V& operator*(); V* operator->(); bool operator==(const Self& it) const; bool operator!=(const Self& it) const; PNode _pNode; // 当前迭代器关联的节点 HashBucket* _pHt; // 哈希桶--主要是为了找下一个空桶时候方便 }; // unordered_map中存储的是pair<K, V>的键值对,K为key的类型,V为value的类型,HF哈希函数类型 // unordered_map在实现时,只需将hashbucket中的接口重新封装即可 template<class K, class V, class HF = DefHashF<K>> class unordered_map { typedef HashBucket<K, pair<K, V>, KeyOfValue, HF> HT; // 通过key获取value的操作 struct KeyOfValue { const K& operator()(const pair<K, V>& data) { return data.first; } }; public: typename typedef HT::Iterator iterator; public: unordered_map() : _ht() {} //////////////////////////////////////////////////// iterator begin() { return _ht.begin(); } iterator end() { return _ht.end(); } //////////////////////////////////////////////////////////// // capacity size_t size()const { return _ht.size(); } bool empty()const { return _ht.empty(); } /////////////////////////////////////////////////////////// // Acess V& operator[](const K& key) { pair<iterator, bool> ret = _ht.InsertUnique(pair<K, V>(key, V())); return ret.fisrt->second; } const V& operator[](const K& key)const; ////////////////////////////////////////////////////////// // lookup iterator find(const K& key) { return _ht.Find(key); } size_t count(const K& key) { return _ht.Count(key); } ///////////////////////////////////////////////// // modify pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& valye) { return _ht.Insert(valye); } iterator erase(iterator position) { return _ht.Erase(position); } //////////////////////////////////////////////////////////// // bucket size_t bucket_count() { return _ht.BucketCount(); } size_t bucket_size(const K& key) { return _ht.BucketSize(key); } private: HT _ht; };如何编写Self operator++(int)

时间: 2025-07-09 21:21:05 浏览: 5
<think>我们正在处理一个哈希桶迭代器的后置++运算符重载(operator++(int))。后置++与前置++的区别在于,后置++需要返回增加前的值,而前置++返回增加后的值。因此,后置++通常需要先保存当前状态,然后调用前置++进行增加,最后返回保存的原始状态。 在给定的代码框架中,前置++(operator++)已经实现。我们可以利用前置++来实现后置++。 具体步骤: 1. 创建一个临时对象,保存当前迭代器的状态(即*this)。 2. 使用前置++将当前迭代器移动到下一个位置。 3. 返回保存的临时对象(即未移动之前的迭代器)。 注意:后置++的返回值类型应该是迭代器的值(而不是引用),并且参数中有一个int(用于区分前置++)。 根据以上思路,我们可以编写如下代码: ```cpp Self operator++(int) { Self tmp(*this); // 保存当前状态 ++(*this); // 调用前置++,移动当前迭代器到下一个位置 return tmp; // 返回保存的临时对象 } ``` 但是,请注意,在上面的代码中,我们调用了前置++,而前置++的实现(operator++())中已经处理了两种情况:当前桶中还有下一个节点,或者需要寻找下一个非空桶。因此,我们可以复用前置++的逻辑。 另外,需要确保前置++已经正确实现。根据提供的前置++代码: ```cpp Self& operator++() { // 当前迭代器所指节点后还有节点时直接取其下一个节点 if (_pNode->_pNext) _pNode = _pNode->_pNext; else { // 找下一个不空的桶,返回该桶中第一个节点 size_t bucketNo = _pHt->HashFunc(KeyOfValue()(_pNode->_data)) + 1; for (; bucketNo < _pHt->BucketCount(); ++bucketNo) { if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) break; } } return *this; } ``` 这里有一个小错误:在寻找下一个非空桶时,应该将桶号从当前桶的下一个开始遍历,直到找到非空桶。但是,当前桶号是通过对当前节点的键值进行哈希计算得到的,然后加1。但是,如果当前节点已经是桶中的最后一个节点,那么我们需要从下一个桶开始找。注意,这里桶号的计算应该是基于当前节点的哈希值,但是当前节点在哪个桶中?实际上,我们不应该重新计算当前节点的桶号,因为迭代器中已经保存了哈希表指针(_pHt),我们可以通过当前节点所在的桶来定位下一个桶。 然而,在迭代器结构中,我们并没有直接存储当前桶号。因此,前置++的实现中,在寻找下一个非空桶时,需要从当前桶的下一个桶开始遍历(即当前节点所在桶的下一个桶)。但是,代码中却是通过重新计算当前节点的哈希值得到桶号,然后加1。这可能会导致问题,因为如果哈希表已经扩容,那么同一个节点在新表中计算的桶号可能不同。所以,更好的做法是记录当前桶号,然后从当前桶的下一个桶开始找。 不过,由于问题要求我们编写后置++,而前置++已经这样实现,我们暂且认为前置++是正确的(或者按照给定的代码来)。 因此,后置++的实现如下: ```cpp Self operator++(int) { Self tmp = *this; ++(*this); return tmp; } ``` 但是,请注意,在给定的前置++代码中,有一个笔误:在else分支中,赋值语句和条件语句混在一起,应该使用比较而不是赋值。正确的代码应该是: ```cpp if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) // 这里应该是赋值,因为目的是将桶中的节点赋给_pNode,然后判断是否为空 ``` 但是,这行代码的意图是:如果桶非空,则将桶中的第一个节点赋给_pNode,并跳出循环。所以,这里使用赋值语句是故意的,但这样写容易引起误解,而且如果桶为空,则不会进入if,继续循环。所以,我们暂时不修改前置++,因为问题焦点在后置++。 综上所述,我们编写后置++运算符如下: ```cpp Self operator++(int) { Self tmp(*this); ++(*this); // 调用前置自增 return tmp; } ``` 注意:由于迭代器类中已经定义了拷贝构造函数(使用编译器生成的),所以这里可以直接使用拷贝构造创建临时对象。 最后,将这段代码放入迭代器类中。 另外,需要补充迭代器类中的其他成员函数(如operator*,operator->等),但问题只要求编写operator++(int),所以其他部分我们忽略。 因此,完整的迭代器类中后置++的实现如下: ```cpp template <class K, class V, class KeyOfValue, class HF> struct HBIterator { // ... 其他成员 Self& operator++() { // 前置++的实现(已有) // ... } Self operator++(int) { Self tmp(*this); ++(*this); return tmp; } // ... 其他成员 }; ``` 注意:在实现后置++时,确保前置++已经正确定义。</think>在 `HBIterator` 类中实现后置自增运算符 `operator++(int)` 的方法如下: ```cpp Self operator++(int) { Self tmp(*this); // 保存当前状态 ++(*this); // 调用前置++实现核心逻辑 return tmp; // 返回原始状态 } ``` ### 关键点说明: 1. **保存当前状态**:创建临时副本 `tmp` 存储当前迭代器状态 2. **调用前置++**:通过 `++(*this)` 复用已实现的前置自增逻辑 3. **返回原始值**:返回保存的临时副本(符合后置++语义) 4. **参数 `int`**:使用哑元参数 `int` 区分前置/后置版本 ### 完整迭代器类修正: ```cpp template <class K, class V, class KeyOfValue, class HF> struct HBIterator { // ... 其他成员不变 ... Self& operator++() // 前置++ { if (_pNode->_pNext) { _pNode = _pNode->_pNext; } else { size_t bucketNo = _pHt->HashFunc(KeyOfValue()(_pNode->_data)) + 1; for (; bucketNo < _pHt->BucketCount(); ++bucketNo) { if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) break; } } return *this; } Self operator++(int) // 后置++ { Self tmp(*this); ++(*this); return tmp; } }; ``` ### 使用示例: ```cpp unordered_map<int, string> map; auto it = map.begin(); it++; // 调用后置++ ```
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<think>嗯,用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先,我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2],延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题,尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存,再更新数据库,然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢? 用户可能已经知道延迟双删的基本思想,但需要更详细的步骤和注意事项。比如,为什么要延迟?延迟多久合适?这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法,但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来,我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先,第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富,涉及到多个层面的IT技术和管理机制,具体如下: 1. Asp.net技术框架:Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台,支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架,意味着它将利用这一技术平台的特性,比如丰富的类库、集成开发环境(IDE)支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件:TreeView是一种常用的Web控件,用于在网页上显示具有层次结构的数据,如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中,TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能,便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计:Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块,包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作,从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理:角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分,用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中,角色可以进行添加、编辑(修改角色名称)、删除以及上下移动(改变排列顺序)。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑:描述中详细说明了角色管理的操作步骤,如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除,提供了明确的用户交互流程,体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性:系统提供了默认的管理帐号和密码(均为51aspx),这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中,出于安全考虑,这些默认信息需要立即更改,并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构:文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分,比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理,Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件,Web.Config用于存储和配置应用程序的设置,DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件,表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理,我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块,具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率,还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时,该系统还遵循了一定的软件工程实践,如模块化设计和配置文件的使用,以保障系统的可维护性和可扩展性。
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【制图技术】:甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况,接着介绍了TIF图件的基础知识,包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后,文中构建了成图策略的理论框架,分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程,并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分,详细阐述了制图软
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化学结构式手写识别的第三方 API

<think>好的,我需要帮助用户找到能够识别化学结构式手写输入的第三方API。首先,用户的需求是化学结构式的手写识别,这比一般的文字识别复杂,因为化学结构式包含复杂的图形和符号,比如环状结构、键线式等。我需要先了解有哪些API支持这种专门的识别功能。 首先,我应该回忆一下常见的OCR(光学字符识别)服务,比如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure Computer Vision,但这些可能主要用于普通文字或简单图形的识别,可能无法处理化学结构式。需要更专业的工具。 接下来,考虑化学信息学或化学领域的特定工具。比如ChemDraw有强大的结构式识别功