vector<uint8_t> renderArray = *new vector<uint8_t>(); 为什么renderArray.max_size()返回-1

时间: 2024-04-06 10:33:54 浏览: 21
`renderArray.max_size()`方法返回的是`vector<uint8_t>`类型可以包含的最大元素数量,而不是一个整数值。因此,如果`vector<uint8_t>`类型的元素数量达到了其最大容量,那么会抛出`length_error`异常,而不是返回-1。如果您遇到了返回-1的情况,可能是因为您没有正确地使用`max_size()`方法,或者您正在使用一个被修改过的库。
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std::vector<uint8_t> data 和std::array<uint8_t, 8> 区别

stdvector<uint8_t>和std::array<uint8_t, 8>是C++标准库中数组容器的两种不同类型。它们的区别如下: 1. 大小不同:std::vector是一种动态数组,可以根据需要动态增长或缩小其大小。而std::array是一种固定大小的数组,大小在创建时就确定了,无法改变。 2. 内存管理不同:std::vector使用堆上的内存来存储数组元素,因此它的大小可以在运行时动态改变。而std::array使用栈上的内存来存储数组元素,因此它的大小在编译时就确定了。 3. 功能不同:std::vector提供了很多便捷的操作函数,例如添加、删除和访问元素等。而std::array没有提供这些功能,因为它的大小是固定的,无法添加或删除元素。 4. 访问方式不同:std::vector可以通过下标或迭代器来访问元素,而std::array也支持这种方式,同时还可以通过std::array的成员函数at()来访问元素,这个函数会进行边界检查,确保不会访问越界。 综上所述,std::vector适用于需要动态改变大小的情况,而std::array适用于大小固定的情况。根据具体的需求选择合适的容器类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [C++11 std::array 用法小结](https://blog.csdn.net/hellokandy/article/details/125880281)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [std::vector<uint8_t>的数据转处理连接成16进制的string](https://blog.csdn.net/weixin_53567931/article/details/128544448)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

车载QNX系统跑以下代码,为什么打印是-1 std::vector<uint8_t>* renderArray= new std::vector<uint8_t>(); printf("renderArray->max_size(): %d\n",renderArray->max_size());

在QNX中,`std::vector`的`max_size()`函数返回的是该类型对象最多可以包含的元素个数,而不是最大可用内存大小。这个返回值取决于机器的架构,类型的大小以及可用内存的大小等因素。在你的代码中,你没有给`std::vector`指定初始容量,因此其`max_size()`函数返回的是该类型对象最多可以包含的元素个数。由于你在QNX中运行该代码,可能是因为QNX的限制,导致你的`std::vector`对象的最大容量为0,因此当你执行`renderArray->max_size()`时,它返回的是0,而不是你期望的值。因此,当你执行`printf`语句时,它输出的是-1,这是`printf`函数使用%d格式标识符输出0的结果。

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解释这段代码static void chassis_control_loop(chassis_move_t *chassis_move_control_loop) { fp32 max_vector = 0.0f, vector_rate = 0.0f; fp32 temp = 0.0f; fp32 wheel_speed[4] = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; uint8_t i = 0; float position_error, speed_error; float position_output, speed_output; float current_position, current_speed; float target_position, target_speed; chassis_move_control_loop->vx_set=vx_set; chassis_move_control_loop->vy_set=vy_set; chassis_move_control_loop->wz_set=angle_set; chassis_vector_to_mecanum_wheel_speed(chassis_move_control_loop->vx_set, chassis_move_control_loop->vy_set, chassis_move_control_loop->wz_set, wheel_speed); if (chassis_move_control_loop->chassis_mode == CHASSIS_VECTOR_RAW) { for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(wheel_speed[i]); } } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set = wheel_speed[i]; temp = fabs(chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); if (max_vector < temp) { max_vector = temp; } } if (max_vector > MAX_WHEEL_SPEED) { vector_rate = MAX_WHEEL_SPEED / max_vector; for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set *= vector_rate; } } for (i = 0; i < 4; i++) { PID_Calc(&chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i], chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed, chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].speed_set); } for (i = 0; i < 4; i++) { chassis_move_control_loop->motor_chassis[i].give_current = (int16_t)(chassis_move_control_loop->motor_speed_pid[i].out); } }

翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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