#include "stdafx.h" #include <string> #include <boost/multi_index_container.hpp> #include <boost/multi_index/member.hpp> #include <boost/multi_index/composite_key.hpp> #include <boost/multi_index/ordered_index.hpp>…

/** boost 多索引容器的一般使用 这里使用google 的gmock 库来验证对boost 多索引模板的使用,并验证. 这里是手敲的,可能会有一些字符敲错的情况,编译错误的放,修改一下,同时链接gmock库就可以正常运行了. 当然还需要链接boost 的相关库 **/ #include <stdint.h> #include <gtest/gtest.h> #include <gmock/gmock.h> #include <boost/multi_ind…

用 boost::multi_index 管理玩家(金庆的专栏)网游服务器上的玩家集合需要多种索引:如用ID查找,角色名查找, 用登录时分配的会话ID查找.用boost::multi_index进行玩家的管理,可在该容器上建立多种索引. class Player { public: const PlayerId & GetId() const; const std::string & GetName() const; const SessionId & GetSessionId()…

multi_index_container是c++ boost库中的一个多索引的容器.因工作中用到了,特来测试试用. #include "stdafx.h" #include "test.h" #include <string> #include <iostream> #include <boost/multi_index_container.hpp> #include <boost/multi_index/member.h…

使用boost::multi_index高速构建排行榜 前几天在boost的maillist上看到boost::multi_index将要支持ranked_index(邮件内容见附件2),这实乃我等苦逼写排行榜的人的福音.大家再也不用去分析rank_tree里的内容了,故拿出来和大家一起分享. ranked_index其内部实现和rank_tree是一样的.但其优点是集成在multi_index内部,使用上很方便,而且支持ranked_unique和ranked_non_unique两种索引.…

原文地址: http://www.limerence2017.com/2019/06/23/cpp01/ 做游戏或金融后台开发,经常会遇到设计开发排行榜的需求.比如玩家的充值排行,战力排行等等.而这种排行基本都是即时更新的,快速排序对于单一类型排序可以满足需求,但是对于多种类的排序就很吃力,比如实现一个排行榜,有战力排序,有充值排序,如下图 快速排序的缺陷 如果用快速排序实现,需要定义四种比较规则,而且qsort排序需要一段连续空间,如数组或者vector,为节约内存,每个元素存储玩家基本信息的…

boost multi_index 对象插入函数emplace() 的返回值,是一个std::pair<iterator, bool>该pair 的first 是一个插入成功的位置,第二个用于判断插入成功与失败.…

#include <string> #include <iostream> #include <boost/multi_index_container.hpp> #include <boost/multi_index/member.hpp> #include <boost/multi_index/ordered_index.hpp> #include <boost/multi_index/composite_key.hpp> usin…

1.静态数组array,boost对静态数组进行了封装,使用和普通数组一样的初始化式进行初始化. #include <iostream> #include <boost/array.hpp> using namespace std; using namespace boost; int main() { array<int,10> ar; ar.back() = 10; array<string,3> ar1 = {"tiger",&qu…

广度优先搜索(Breadth-First-Search)和深度优先搜索(Deep-First-Search)是搜索策略中最经常用到的两种方法,特别常用于图的搜索.其中有很多的算法都用到了这两种思想,比如:Dijkstra单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了和宽度优先搜索类似的思想. BFS的思想:从一个图的某一个顶点V0出发,首先访问和V0相邻的且未被访问过的顶点V1.V2.……Vn,然后依次访问与V1.V2……Vn相邻且未被访问的顶点.如此继续,找到所要找的顶点或者遍历完整个图.由…