非常容易用错的 ss

C++中ostringstream详解

原文链接:http://dearymz.blog.163.com/blog/static/2056574200912644333989/

由于 C++ 中的 std::string 没有提供类似 format 这样的函数,

遇到字符串的格式化一般的替代品是用 std::ostringstream。

但 ostringstream 有一些方法非常容易用错:

void clear(iostate state = goodbit) 

该方法绝非清空 ostringstream 中的内容,而是清空该流的错误标记!

在 STL 容器里 clear 方法的含义均为清空容器,但在 STL 的所有流中 clear 的含义均为清空错误标记!

void str(const string& s) 该方法是重新给 ostringstream 灌新值的意思。

比如 oss.str("") 将会执行真正的 oss 清空操作,神奇吧?

同理 oss.str("Hello") 将会使 oss 中的内容为 "Hello"。

但注意:oss.str("Hello"); oss << "World"; 的执行结果将会变成"World"而不是"HelloWorld",

这种功能简直太神奇了,让我活到老学 oss 到老啊。

不知道世界上有多少程序员曾经为 stringstream 而愤怒过

2009-11-25

ostringstream::str 签名为:

string str( ) const;

returns a copy of the string object currently associated with the string stream buffer.

void str(const string& s);

copies the content of string s to the string object associated with the string stream buffer.

The function effectivelly calls rdbuf()->str(). Notice that setting a new string does not 

clear the error flags currently set in the stream object unless the member function clear is explicitly called.

项目中经常会用到 ostringstream.str() 方法,尽量控制不必要的重复调用,这可能会带来性能问题。


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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