百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

C++使用Lambda表达式实例讲解

ztj100 2025-01-03 20:48 17 浏览 0 评论

C++ 中的 Lambda 表达式是一种匿名函数,可以方便地创建并传递函数对象。这是 C++11 引入的一项重要功能,可以大大提高代码的可读性和简洁性。

以下是一个深入讲解 C++ 使用 Lambda 表达式的例子,包括基本语法、捕获列表、函数调用、以及与 STL 的结合使用等。

  1. Lambda基本语法

首先,我们来看一个最简单的 lambda 表达式:

[](){/* do nothing */};

这个 lambda 表达式定义了一个空函数,没有参数,也没有返回值。你可以将其看作是一个没有实体的具名函数。

你还可以定义带有参数的 lambda 表达式:

[](int a, float b){return a + b;};

这个函数接收两个参数,一个是 int 类型的 a,另一个是 float 类型的 b。它的返回值是 ab 的和。

你也可以定义带有默认参数的 lambda 表达式:

[](int a, float b = 0.0f){return a + b;};

这个函数和上一个函数功能基本相同,只是 b 参数的默认值是 0.0f

  1. Lambda的捕获列表

你还可以在 lambda 表达式中捕获外部变量的值:

int a = 10;
float b = 20.0f;
auto add = [&a, &b]() { return a + b; }; // 使用引用捕获外部变量
std::cout << add() << std::endl; // 输出 30

在这个例子中,&a&b 是通过引用来捕获 ab 的值的。这意味着 lambda 表达式可以修改捕获的变量的值。如果你只想在 lambda 表达式中使用外部变量的值,而不修改它们的值,你应该使用值捕获而不是引用捕获。例如:

int a = 10;
float b = 20.0f;
auto add = [a, b]() { return a + b; }; // 使用值捕获外部变量
std::cout << add() << std::endl; // 输出 30

在这个例子中,虽然 ab 的值被传递给了 lambda 表达式,但是 lambda 表达式并不能修改它们的值。

  1. Lambda与函数调用

你可以将 lambda 表达式作为一个函数参数传递给其他函数。例如,你可以使用一个 lambda 表达式来作为 std::sort 函数的比较函数:

std::vector<int> v = {5, 3, 1, 4, 2};
std::sort(v.begin(), v.end(), [](int a, int b) {return a < b;}); // 使用 lambda 表达式作为比较函数
std::copy(v.begin(), v.end(), std::ostream_iterator<int>(std::cout, " ")); std::cout << std::endl; // 输出 1 2 3 4 5

在这个例子中,lambda 表达式 [](int a, int b) {return a < b;} 被传递给了 std::sort 函数,用于比较 v 中的元素。这意味着你可以用 lambda 表达式来实现自定义的算法和数据结构。

  1. Lambda与 STL 的结合使用

下面我们再来看一个比较复杂但很有用的例子:使用 lambda 表达式和 STL 来查找一个 vector 中第一个出现的不重复的元素:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <unordered_set>

int main() {
    std::vector<int> v = {1, 2, 3, 2, 4, 3, 5, 6, 4};
    auto it = std::find_if(v.begin(), v.end(), [&](int a) {
    	return std::find(std::begin(un), std::end(un), a) == std::end(un);
    }); 
   }

在这个例子中,我们使用了一个较为复杂的 lambda 表达式来作为 std::find_if 函数的比较函数。这个 lambda 表达式接收一个参数 a,然后使用一个名为 unstd::unordered_set 来查找 a 是否第一次出现。这个例子展示了如何使用 lambda 表达式和 STL 来解决一个复杂的问题。

相关推荐

再说圆的面积-蒙特卡洛(蒙特卡洛方法求圆周率的matlab程序)

在微积分-圆的面积和周长(1)介绍微积分方法求解圆的面积,本文使用蒙特卡洛方法求解圆面积。...

python编程:如何使用python代码绘制出哪些常见的机器学习图像?

专栏推荐...

python创建分类器小结(pytorch分类数据集创建)

简介:分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类。...

matplotlib——绘制散点图(matplotlib散点图颜色和图例)

绘制散点图不同条件(维度)之间的内在关联关系观察数据的离散聚合程度...

python实现实时绘制数据(python如何绘制)

方法一importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttimefrommathimport*plt.ion()#...

简单学Python——matplotlib库3——绘制散点图

前面我们学习了用matplotlib绘制折线图,今天我们学习绘制散点图。其实简单的散点图与折线图的语法基本相同,只是作图函数由plot()变成了scatter()。下面就绘制一个散点图:import...

数据分析-相关性分析可视化(相关性分析数据处理)

前面介绍了相关性分析的原理、流程和常用的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数,具体可以参考...

免费Python机器学习课程一:线性回归算法

学习线性回归的概念并从头开始在python中开发完整的线性回归算法最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要。但是...

用Python进行机器学习(2)之逻辑回归

前面介绍了线性回归,本次介绍的是逻辑回归。逻辑回归虽然名字里面带有“回归”两个字,但是它是一种分类算法,通常用于解决二分类问题,比如某个邮件是否是广告邮件,比如某个评价是否为正向的评价。逻辑回归也可以...

【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清?一文带你彻底搞懂

一、拟合和回归的区别拟合...

推荐2个十分好用的pandas数据探索分析神器

作者:俊欣来源:关于数据分析与可视化...

向量数据库:解锁大模型记忆的关键!选型指南+实战案例全解析

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...

用Python进行机器学习(11)-主成分分析PCA

我们在机器学习中有时候需要处理很多个参数,但是这些参数有时候彼此之间是有着各种关系的,这个时候我们就会想:是否可以找到一种方式来降低参数的个数呢?这就是今天我们要介绍的主成分分析,英文是Princip...

神经网络基础深度解析:从感知机到反向传播

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...

Python实现基于机器学习的RFM模型

CDA数据分析师出品作者:CDALevelⅠ持证人岗位:数据分析师行业:大数据...

取消回复欢迎 发表评论: