C++17 STL Cook Book
  • Introduction
  • 前言
  • 关于本书
  • 各章梗概
  • 第1章 C++17的新特性
    • 使用结构化绑定来解包绑定的返回值
    • 将变量作用域限制在if和switch区域内
    • 新的括号初始化规则
    • 构造函数自动推导模板的类型
    • 使用constexpr-if简化编译
    • 只有头文件的库中启用内联变量
    • 使用折叠表达式实现辅助函数
  • 第2章 STL容器
    • 擦除/移除std::vector元素
    • 以O(1)的时间复杂度删除未排序std::vector中的元素
    • 快速或安全的访问std::vector实例的方法
    • 保持对std::vector实例的排序
    • 向std::map实例中高效并有条件的插入元素
    • 了解std::map::insert新的插入提示语义
    • 高效的修改std::map元素的键值
    • std::unordered_map中使用自定义类型
    • 过滤用户的重复输入,并以字母序将重复信息打印出——std::set
    • 实现简单的逆波兰表示法计算器——std::stack
    • 实现词频计数器——std::map
    • 实现写作风格助手用来查找文本中很长的句子——std::multimap
    • 实现个人待办事项列表——std::priority_queue
  • 第3章 迭代器
    • 建立可迭代区域
    • 让自己的迭代器与STL的迭代器兼容
    • 使用迭代适配器填充通用数据结构
    • 使用迭代器实现算法
    • 使用反向迭代适配器进行迭代
    • 使用哨兵终止迭代
    • 使用检查过的迭代器自动化检查迭代器代码
    • 构建zip迭代适配器
  • 第4章 Lambda表达式
    • 使用Lambda表达式定义函数
    • 使用Lambda为std::function添加多态性
    • 并置函数
    • 通过逻辑连接创建复杂谓词
    • 使用同一输入调用多个函数
    • 使用std::accumulate和Lambda函数实现transform_if
    • 编译时生成笛卡尔乘积
  • 第5章 STL基础算法
    • 容器间相互复制元素
    • 容器元素排序
    • 从容器中删除指定元素
    • 改变容器内容
    • 在有序和无序的vector中查找元素
    • 将vector中的值控制在特定数值范围内——std::clamp
    • 在字符串中定位模式并选择最佳实现——std::search
    • 对大vector进行采样
    • 生成输入序列的序列
    • 实现字典合并工具
  • 第6章 STL算法的高级使用方式
    • 使用STL算法实现单词查找树类
    • 使用树实现搜索输入建议生成器
    • 使用STL数值算法实现傅里叶变换
    • 计算两个vector的误差和
    • 使用ASCII字符曼德尔布罗特集合
    • 实现分割算法
    • 将标准算法进行组合
    • 删除词组间连续的空格
    • 压缩和解压缩字符串
  • 第7章 字符串, 流和正则表达
    • 创建、连接和转换字符串
    • 消除字符串开始和结束处的空格
    • 无需构造获取std::string
    • 从用户的输入读取数值
    • 计算文件中的单词数量
    • 格式化输出
    • 使用输入文件初始化复杂对象
    • 迭代器填充容器——std::istream
    • 迭代器进行打印——std::ostream
    • 使用特定代码段将输出重定向到文件
    • 通过集成std::char_traits创建自定义字符串类
    • 使用正则表达式库标记输入
    • 简单打印不同格式的数字
    • 从std::iostream错误中获取可读异常
  • 第8章 工具类
    • 转换不同的时间单位——std::ratio
    • 转换绝对时间和相对时间——std::chrono
    • 安全的标识失败——std::optional
    • 对元组使用函数
    • 使用元组快速构成数据结构
    • 将void*替换为更为安全的std::any
    • 存储不同的类型——std::variant
    • 自动化管理资源——std::unique_ptr
    • 处理共享堆内存——std::shared_ptr
    • 对共享对象使用弱指针
    • 使用智能指针简化处理遗留API
    • 共享同一对象的不同成员
    • 选择合适的引擎生成随机数
    • 让STL以指定分布方式产生随机数
  • 第9章 并行和并发
    • 标准算法的自动并行
    • 让程序在特定时间休眠
    • 启动和停止线程
    • 打造异常安全的共享锁——std::unique_lock和std::shared_lock
    • 避免死锁——std::scoped_lock
    • 同步并行中使用std::cout
    • 进行延迟初始化——std::call_once
    • 将执行的程序推到后台——std::async
    • 实现生产者/消费者模型——std::condition_variable
    • 实现多生产者/多消费者模型——std::condition_variable
    • 并行ASCII曼德尔布罗特渲染器——std::async
    • 实现一个小型自动化并行库——std::future
  • 第10章 文件系统
    • 实现标准化路径
    • 使用相对路径获取规范的文件路径
    • 列出目录下的所有文件
    • 实现一个类似grep的文本搜索工具
    • 实现一个自动文件重命名器
    • 实现一个磁盘使用统计器
    • 计算文件类型的统计信息
    • 实现一个工具:通过符号链接减少重复文件,从而控制文件夹大小
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  • How to do it...
  • How it works...

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  1. 第2章 STL容器

实现词频计数器——std::map

std::map在收集和统计数据方面非常有用,通过建立键值关系,将可修改的对象映射到对应键上,可以很容易的实现一个词频计数器。

How to do it...

本节中,我们将从标准输入中获取用户的输入,或是从记录一部小说的文本文件。我们会去标记输入单词,并统计一共有多少个单词。

  1. 包含必要的头文件。

    #include <iostream>
    #include <map>
    #include <vector>
    #include <algorithm>
    #include <iomanip>
  2. 声明所使用的命名空间。

    using namespace std;
  3. 我们将使用一个辅助函数,对输入中的符号进行处理。

    string filter_punctuation(const string &s)
    {
        const char *forbidden {".,:; "};
        const auto idx_start (s.find_first_not_of(forbidden));
        const auto idx_end (s.find_last_not_of(forbidden));
        return s.substr(idx_start, idx_end - idx_start + 1);
    }
  4. 现在,我们来实现真正要工作的部分。使用map表对输入的每个单词进行统计。另外,使用一个变量来保存目前为止看到的最长单词的长度。程序的最后,我们将打印这个map表。

    int main()
    {
        map<string, size_t> words;
        int max_word_len {0};
  5. 将标准输入导入std::string变量中,标准输入由空格隔开。通过如下方法获取输入单词。

        string s;
        while (cin >> s) {
  6. 我们获得的单词可能包含标点符号,因为这些符号可能紧跟在单词后面。使用辅助函数将标点符号去除。

            auto filtered (filter_punctuation(s));
  7. 如果当前处理的单词是目前处理最长的单词,我们会更新max_word_len变量。

            max_word_len = max<int>(max_word_len, filtered.length());
  8. 然后,我们将增加该词在words map中的频率。如果是首次处理该单词,那么将会隐式创建一个键值对,然后插入map,之后再进行自加操作。

            ++words[filtered];
        }
  9. 当循环结束时,words map会保存所有输入单词的频率。map中单词作为键,并且键以字母序排列。我们想要以频率多少进行排序,词频最高的排第一位。为了达到这样的效果,首先实现一个vector,将所有键值对放入这个vector中。

        vector<pair<string, size_t>> word_counts;
        word_counts.reserve(words.size());
        move(begin(words), end(words), back_inserter(word_counts));
  10. 然后,vector中将将具有words map中的所有元素。然后,我们来进行排序,把词频最高的单词排在最开始,最低的放在最后。

       sort(begin(word_counts), end(word_counts),
           [](const auto &a, const auto &b) {
           return a.second > b.second;
           });
  11. 现在所有元素如我们想要的顺序排列,之后将这些数据打印在用户的终端上。使用std::setw流控制器,可以格式化输出相应的内容。

        cout << "# " << setw(max_word_len) << "<WORD>" << " #<COUNT>\n";
        for (const auto & [word, count] : word_counts) {
            cout << setw(max_word_len + 2) << word << " #"
                 << count << '\n';
        }
    }
  12. 编译后运行,我们就会得到一个词频表:

    $ cat lorem_ipsum.txt | ./word_frequency_counter
    # <WORD> #<COUNT>
    et #574
    dolor #302
    sed #273
    diam #273
    sit #259
    ipsum #259
    ...

How it works...

本节中,我们使用std::map实例进行单词统计,然后将map中的所有元素放入vector中,然后进行排序,再打印输出。为什么要这么做?

先看一个例子。当我们要从a a b c b b b d c c字符串中统计词频时,我们的map内容如下:

a -> 2
b -> 4
c -> 3
d -> 1

不过,这是未排序的,这不是我们想要给用户展示的排序。我们的程序要首先输出b的频率,因为b的频率最高。然后是c,a,d。不幸的是,我们无法要求map使用键所对应的值进行排序。

这就需要vector帮忙了,将map中的键值对放入vector中。这个方法明确的将这些元素从map中删除了。

vector<pair<string, size_t>> word_counts;

然后,我们使用std::move函数将词-频对应关系填充整个vector。这样的好处是让单词不会重复,不过这样会将元素从map中完全删除。使用move方法,减少了很多不必要的拷贝。

move(begin(words), end(words), back_inserter(word_counts));

Note

一些STL的实现使用短字符优化——当所要处理的字符串过长,这种方法将无需再在堆上分配内存,并且可以将字符串直接进行存储。在这个例子中,移动虽然不是最快的方式,但也不会慢多少。

接下来比较有趣的就是排序操作,其使用了一个Lambda表达式作为自定义比较谓词:

sort(begin(word_counts), end(word_counts),
    [](const auto &a, const auto &b) { return a.second > b.second; });

排序算法将会成对的处理元素,比较两个元素。通过提供的Lambda函数,sort方法将不会再使用默认比较谓词,其会将a.second和b.second进行比较。这里的键值对中,第二个值为词频数,所以可以使用.second得到对应词频数。通过这种方式,将移动所有高频率的词到vector的开始,并且将低频率词放在末尾。

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