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【C++】定义自己的String类

我们自己写的String类具有以下函数 1.构造函数 String(const char *s); //用c字符串s初始化 String(int n,char c); //用n个字符c初始化 2.拷贝和赋值 String& String(String& str); const String& operator=(String& str); 3.析构函数 ~String(); 4.下标访问 重载下标访问运算符 char &operator[](int n); char &at(int n)const; 5.String类提供的方法 int size()const; //返回当前字符串的大小,string内部不会在我们每一次的字符串连接的时候都会分配空间, //它会多分配一些内存,下次连接时的字符串小于剩下的空间它就不用再为这个字符串分配另外的空间了。 //它分配的所有空间就是size,而字符串的实际长度length int length()const; //返回当前字符串的长度 bool empty()const; //当前字符串是否为空 ...

『 天池竞赛』O2O优惠券使用预测思路总结

解决方案概述 本赛题提供了用户线下消费和优惠券领取核销行为的纪录表,用户线上点击/消费和优惠券领取核销行为的纪录表,记录的时间区间是2016.01.01至2016.06.30,需要预测的是2016年7月份用户领取优惠劵后是否核销。根据这两份数据表,我们首先对数据集进行划分,然后提取了用户相关的特征、商家相关的特征,优惠劵相关的特征,用户与商家之间的交互特征,以及利用本赛题的leakage得到的其它特征(这部分特征在实际业务中是不可能获取到的)。最后训练了XGBoost,GBDT,RandomForest进行模型融合。 数据集划分 可以采用滑窗的方法得到多份训练数据集,特征区间越小,得到的训练数据集越多。以下是一种划分方式: 划取多份训练集,一方面可以增加训练样本,另一方面可以做交叉验证实验,方便调参。 特征工程 赛题提供了online和offline两份数据集,online数据集可以提取到与用户相关的特征,offline数据集可以提取到更加丰富的特征:用户相关的特征,商家相关的特征,优惠劵相关的特征,用户-商家交互特征。 另外需要指出的是,赛题提供的预测集中,包含了同一个用户在整个7月...

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