vector<vector<int>>grid(m, vector<int>(n, 0))

vector<vector<int>> grid(m, vector<int>(n, 0)) 是一个二维矩阵，其中 m 表示矩阵的行数，n 表示矩阵的列数。每个元素都被初始化为 0。

具体来说，这个语句创建了一个名为 grid 的二维矩阵，它有 m 行和 n 列。每个元素都是 int 类型，并且被初始化为 0。可以通过 grid[i][j] 来访问矩阵中的元素，其中 i 表示行索引，j 表示列索引。

这个语句使用了 vector 容器的嵌套，即一个 vector 包含了多个 vector。这样可以实现二维矩阵的表示和操作。每个内部的 vector 表示矩阵的一行，外部的 vector 则包含了所有的行。

例如，如果 m=3，n=4，那么创建的矩阵如下所示：

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相关问题

std::vector<std::vector<int>> LidarObjectSeg::Run(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>::Ptr &inCloud) const { if (inCloud->empty()) return {}; std::vector<std::array<double, 3>> gridPoints; GridParam gridParam = this->EstimateGridParam(inCloud, gridPoints); std::multimap<int, int> hashTable = this->UpdateHashTable(gridPoints, gridParam); std::vector<int> clusterIndices(inCloud->size(), -1); int curClusterIdx = 0; START_HOST_TIMING(ExtractClusters) for (std::size_t i = 0; i < inCloud->size(); ++i) { if (clusterIndices[i] >= 0) continue; const auto &curGridPoint = gridPoints[i]; std::vector<int> neighborIndices = this->GetNeighbors(curGridPoint, gridParam, hashTable); for (int neighborIdx : neighborIndices) { if (neighborIdx == i) continue; int curPointVoxelIdx = clusterIndices[i]; int neighborVoxelIdx = clusterIndices[neighborIdx]; if (curPointVoxelIdx >= 0 && neighborVoxelIdx >= 0) { if (curPointVoxelIdx != neighborVoxelIdx) this->MergeClusters(clusterIndices, curPointVoxelIdx, neighborVoxelIdx); } else { if (curPointVoxelIdx < 0) clusterIndices[i] = neighborVoxelIdx; else clusterIndices[neighborIdx] = curPointVoxelIdx; } } if (clusterIndices[i] < 0 && neighborIndices.size() >= numMinPoints_) { for (int neighborIdx : neighborIndices) { clusterIndices[neighborIdx] = curClusterIdx; } curClusterIdx++; } } STOP_HOST_TIMING(ExtractClusters) START_HOST_TIMING(GetAllClusters) std::vector<std::vector<int>> allClusters = this->GetAllClusters(clusterIndices); STOP_HOST_TIMING(GetAllClusters) PRINT_ALL_TIMING() return allClusters; }

这是一个函数，可以接收一个指向 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI> 类型的指针作为参数，函数返回一个 std::vector<std::vector<int>> 类型的对象。在函数内部，首先判断输入点云是否为空，如果为空则直接返回一个空的 std::vector<std::vector<int>> 类型的对象。然后函数会估算点云的网格参数，并根据网格参数更新哈希表。之后，函数会遍历点云中的每个点，如果该点已经被聚类过，则跳过该点；否则，函数会获取该点附近的所有点，然后将这些点分配到同一个聚类中。最后，函数会返回所有聚类的点的索引。

int minPathSum(vector<vector<int>> &grid);

grid) {
int m = grid.size();
int n = grid[0].size();
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n, 0));
dp[0][0] = grid[0][0];
for(int i=1;i<m;i++){
dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0];
}
for(int i=1;i<n;i++){
dp[0][i] = dp[0][i-1] + grid[0][i];
}
for(int i=1;i<m;i++){
for(int j=1;j<n;j++){
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j];
}
}
return dp[m-1][n-1];
}