标准库vector及相关知识简要说明

本文深入解析C++中用于管理动态数组的vector容器、迭代器的概念及其使用方法,并介绍bitset类的特性与初始化方式,旨在为开发者提供高效处理数据结构的工具。

一、#include <vector>

vector是类模板,同一种类型的对象的集合,vector<类型> 变量名,由于vector的动态增长的效率比较高,比较好的方案是先初始化一个空的vector对象,然后动态增加元素。

是一种顺序存储容器

vector常用操作

1.size()  返回类型是size_type

2.push_back()追加

3.vector的下标操作[],vector中的对象是没有名字的。vector的下标操作只能用来获取已存在的元素,因此通过下标增加新元素的时候,不会添加任何元素。

二、迭代器

迭代器是一种检查容器内元素并遍历元素的数据类型。

每种容器都有自己的迭代器类型。eg: vector<int> ivec; vector<int>::iterator iter=ivec.begin();

2.1begin和end操作,用于返回迭代器

begin()返回的迭代器指向第一个元素,end返回的迭代器指向末端元素的下一个元素,成为超出末端迭代器,指向一个不存在的元素。当容器为空的时候,两者返回的迭代器相同。

2.2迭代器可以自增和解引用运算

++iter; *iter=0;

2.3使用迭代器进行遍历操作

for(vector<int>::iterator iter=ivec.begin();iter!=ivec.end();++iter){...}

2.4一种特殊的迭代器,只能用于读取容器内的元素

const_iterator,对该类型迭代器进行解引用的时候,不能进行对象修改操作。

2.5迭代器的算术操作

可以加上或减去一个整型值,产生一个新的迭代器。这个整型值应该是size_type类型或者difference_type类型的。

两个迭代器可以做减法,得到一个difference_type的signed值。表示两个迭代器的相距距离,这两个迭代器必须指向同一个容器。

注意:两个迭代器相加的操作是未定义的

三、标准库bitset类型

#include <bitset>

using std::bitset

bitset是一种类模板,构造的时候需要指定其长度值。 eg:bitset<32> bitvec;长度值必须定义为整型字面值常量或者已用常量值初始化的整型的const对象。

几种初始化bitset的方法

 1.用unsigned 值初始化bitset对象。该值将转化为二进制的位模式。分清低阶位和高阶位。

 2.用string对象初始化bitset对象。从string对象读入位集的顺序是从右向左。

相对于C++内置数据类型的数组和指针而言,程序员应优先使用标准库类类型。


下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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