C でのインデックス保持による並べ替え
データ操作の分野では、並べ替えは要素を希望の順序に配置する基本的な操作です。並べ替えアルゴリズムは本質的に等しい要素の順序を保持しますが、並べ替えられた要素の元のインデックスを追跡して元のコンテキストを維持することが望ましい場合があります。
この問題に対する 1 つのアプローチは、C 11 でラムダ関数を使用することです。ラムダは、周囲のスコープから変数をキャプチャできる匿名関数です。これにより、外部データにアクセスできる簡潔かつ柔軟な並べ替え操作が可能になります。
ここでは、ラムダと標準ライブラリのsteady_sort アルゴリズムを組み合わせたカスタマイズされた sort_indexes 関数を示します。
#include <vector> #include <algorithm> using namespace std; template <typename t> vector<size_t> sort_indexes(const vector<t> &v) { // Initialize original indexes vector<size_t> idx(v.size()); iota(idx.begin(), idx.end(), 0); // Sort indexes based on values in v stable_sort(idx.begin(), idx.end(), [&](size_t i1, size_t i2) { return v[i1] <p>この関数では、まず次のことを行います。入力ベクトル v の元のインデックスを使用してベクトル idx を初期化します。次に、stable_sort を使用してラムダに基づいてインデックスを並べ替えます。 v の値を比較するコンパレータ。stable_sort を使用すると、等しい値を持つ要素が並べ替えられた結果内で元の順序を維持することが保証されます。</p> <p>この関数を使用するには、要素のベクトルを引数として渡すだけで、ソートされたインデックスのベクトルを返します。たとえば、ベクトル [5, 2, 1, 4, 3] の場合、返されるベクトル IDx は [1, 2, 4, 3, 0] になります。</p> <p>この手法を使用すると、要素を並べ替えながら要素を並べ替えることができます。元のインデックスを保持し、後続のデータ処理タスクで柔軟性を提供します。</p></size_t></t></size_t></typename></algorithm></vector>
以上が元のインデックスを保持しながら C でベクトルをソートするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。

CでChronoライブラリを使用すると、時間と時間の間隔をより正確に制御できます。このライブラリの魅力を探りましょう。 CのChronoライブラリは、時間と時間の間隔に対処するための最新の方法を提供する標準ライブラリの一部です。 Time.HとCtimeに苦しんでいるプログラマーにとって、Chronoは間違いなく恩恵です。コードの読みやすさと保守性を向上させるだけでなく、より高い精度と柔軟性も提供します。基本から始めましょう。 Chronoライブラリには、主に次の重要なコンポーネントが含まれています。STD:: Chrono :: System_Clock:現在の時間を取得するために使用されるシステムクロックを表します。 STD :: Chron

Cは、リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)プログラミングでうまく機能し、効率的な実行効率と正確な時間管理を提供します。 1)Cハードウェアリソースの直接的な動作と効率的なメモリ管理を通じて、RTOのニーズを満たします。 2)オブジェクト指向の機能を使用して、Cは柔軟なタスクスケジューリングシステムを設計できます。 3)Cは効率的な割り込み処理をサポートしますが、リアルタイムを確保するには、動的メモリの割り当てと例外処理を避ける必要があります。 4)テンプレートプログラミングとインライン関数は、パフォーマンスの最適化に役立ちます。 5)実際のアプリケーションでは、Cを使用して効率的なロギングシステムを実装できます。


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