引用方式访问STL容器潜在隐患

C++ STL map与vector操作详解


map<int , vector<int> >& iMap;

如果用引用访问vector里的元素,必须分配内存先,而且分配不够会数据丢失;push_back则不会存在这个问题。


示例代码:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
using namespace std;
void fun_print(map<int , vector<int> >& iMap,int flag , const char* str = "null"){
        cout<<str<<endl;
        cout<<"*******"<<endl;
        for(int i = flag; i <iMap.size(); i++){
                vector<int>& ap = iMap[i];
                cout<<"\tlist["<<i<<"],";
                cout<<"list_size="<<ap.size()<<"_\t";
                for(int j = 0; j<ap.size(); j++)
                        cout<<ap[j]<<"\t";
                cout<<endl;
        }
}
int main()
{
        int flag = 0;
        cout<<"___________________________"<<endl;
        map<int,vector<int> > iMap;
        iMap[0].push_back(1);                                                                                                                        
        fun_print(iMap,flag,"push_back");

        flag++;
        cout<<"___________________________"<<endl;
        iMap[1].reserve(2);
        fun_print(iMap,flag,"reserve_2");	//size = 0
        iMap[1].push_back(10);	//size = 1
        fun_print(iMap,flag,"push_back_1");
        iMap[1].push_back(12);	//size = 2
        iMap[1].push_back(15);`//size = 3
        fun_print(iMap,flag,"cout");

        flag++;
        cout<<"___________________________"<<endl;
        iMap[2].resize(2);
        fun_print(iMap,flag,"resize_2");
        iMap[2][0]= 20;	//size = 2
        fun_print(iMap,flag,"[x][0]");
        iMap[2][1]= 22;	//size = 2
        iMap[2][2]= 24;	//size = 2,这个数据丢失
        fun_print(iMap,flag,"resize");
        
        flag++;
        cout<<"___________________________"<<endl;                                                                                                   
        vector<int>& tpp = iMap[3];
        tpp.push_back(1);
        tpp[0] = 30;	//size = 1,如果上行不push_back,会core! => Segmentation fault (core dumped)
        tpp[1] = 31;	//size = 1,这个数据丢失!
        fun_print(iMap,flag,"push_back&[x]");

        flag++;
        cout<<"___________________________"<<endl;
        iMap[4].resize(2);
        int& app = iMap[4][0];
        app = 42;	//size = 2,第二个数:默认构造0
        fun_print(iMap,flag,"resize&[x][x]");
        cout<<"___________________________"<<endl;
        return 0;
}
运行结果:




同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值