std::numeric_limits<int>::max();

时间: 2023-09-20 07:03:24 浏览: 122
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find_saddlepoint:这是我院201系统的问题

这段代码的作用是获取 int 类型的最大值。std::numeric_limits 是一个模板类，它提供了许多与数据类型相关的信息，例如数据类型的最大值、最小值、精度等。在这里，我们使用 std::numeric_limits<int>::max() 获取 int 类型的最大值，并将其赋值给变量 min_distance，以便在后续的计算中使用。
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puzzles:各种算法难题

，〜，^ std :: numeric_limits，例如numeric_limits :: min（），numerical_limits :: infinity（） 浮点比较：使用阈值cmath：abs，fabs，ceil，floor，min，max，pow，log，sqrt 在整数，字符和字符串之间转换： ...
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c++随机数生成代码

不指定范围时，dis会生成0到std::numeric_limits<int>::max()之间的随机数。 若需在指定范围内生成随机数，如生成0到某个数n的随机数，需要向std::uniform_int_distribution<>传递范围参数。如下所示： ...

template<> int getRandomValue<int>() { return getRandomInt(std::numeric_limits<int>::min(), std::numeric_limits<int>::max()); } 这个函数有错误么

这段代码看起来是在尝试定义一个C++模板函数，用于生成int类型的随机值，范围从std::numeric_limits<int>::min()到std::numeric_limits<int>::max()。std::numeric_limits是一个标准库对象，提供了类型的...

int min = std::numeric_limits<int>::max(); 是什么意思？

int min = std::numeric_limits<int>::max(); 这行代码的意思是将 min 变量初始化为 int 类型的最大值。 std::numeric_limits<int>::max() 是一个模板类 std::numeric_limits 的静态成员函数，用于获取...

std::numeric_limits<int>::max()这个在那个头文件中

std::numeric_limits<int>::max() 是一个模板类的静态成员函数，需要包含 <limits> 头文件来使用。该头文件定义了一个模板类 std::numeric_limits，用于获取各种基本数据类型的信息，例如最大值、最小值、精度...

std::numeric_limits<int>::max() 编译报警告，类函数宏的调用"max“参数不足

当你在C++中尝试使用std::numeric_limits<int>::max()这个函数，却在编译时收到警告，通常是因为你没有提供足够的参数给这个函数。std::numeric_limits<T>是一个模板类，用于获取特定类型T的数值限制信息，其中...

int max = std::numeric_limits<int>::min();

int max = std::numeric_limits<int>::min(); 这行代码的意思是将 max 变量初始化为 int 类型的最小值。 std::numeric_limits<int>::min() 是一个模板类 std::numeric_limits 的静态成员函数，用于获取...

return std::numeric_limits<unsigned int>::max(); unknow type

在C++中，std::numeric_limits<unsigned int>::max()是用来获取unsigned int类型的最大值。如果编译时出现了"unknown type"错误，可能是因为编译器无法识别std::numeric_limits类型，需要包含头文件<limits>。 请将...

这段代码是什么意思？ int k = start; v[start] = start; z[start] = std::numeric_limits<double>::max(); z[start + 1] = std::numeric_limits<double>::max();

这段代码的意思是：定义一个整型变量 k 并将其赋值为 start，将数组 v 的 start 位置赋值为 start，将数组 z 的 start 和 start+1 位置分别赋值为 double 类型的最大值。

for (int i = 0; i < model_descriptors_shot->size(); ++i) { int minIndex = -1; uint64_t minDistance = std::numeric_limits<uint64_t>::max();

这是一个for循环语句，用于迭代遍历一个名为model_descriptors_shot的SHOT特征描述子向量（SHOT是一种用于点云特征描述的...std::numeric_limits<uint64_t>::max()表示uint64_t类型的最大值，用于初始化minDistance。

#include <iostream> #include #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main() { pcl::PointCloud::Ptr cloud(new pcl::PointCloud); pcl::io::loadPCDFile("test.pcd", *cloud); float max_intensity = -std::numeric_limits<double>::infinity(); float min_intensity = std::numeric_limits<double>::infinity(); for (const auto& point : *cloud) { max_intensity = std::max(max_intensity, point.intensity); min_intensity = std::min(min_intensity, point.intensity); } double intensity_range = max_intensity - min_intensity; for (auto& point : *cloud) { point.intensity = 255 * (point.intensity - min_intensity) / intensity_range; } cv::Mat rgb_image(cloud->height, cloud->width, CV_8UC3); for (int i = 0; i < cloud->size(); ++i) { rgb_image.at<cv::Vec3b>(i) = cv::Vec3b(cloud->at(i).intensity, 0, 0); } cv::imwrite("output_image.png", rgb_image); return 0; }

这段代码是用于将给定的点云文件（PCD）转换为图像，并在图像中显示每个点的强度值，其中强度值被映射为红色通道的像素值。但是，当运行此代码时，可能会遇到“Failed to find match for field 'intensity'”错误，...

int num = -255; // 负数 QString hex_str = QString::number(num >= 0 ? static_cast<unsigned int>(num) : ((std::numeric_limits<unsigned int>::max() ^ (-num - 1)) << 1) | 1, 16).rightJustified(8, '0'); qDebug() << hex_str;是这个代码出错了

static_cast<unsigned int>(num) : ((mask ^ (-num - 1)) << 1) | 1); // 转换为无符号整数 QString hex_str = QString::number(hex_num, 16).rightJustified(8, '0'); qDebug() << hex_str; 在上面的代码中...

这段代码什么意思？ int v[mp_.map_voxel_num_(dim)]; double z[mp_.map_voxel_num_(dim) + 1]; int k = start; v[start] = start; z[start] = std::numeric_limits<double>::max(); //赋值为double类型最大值 z[start + 1] = std::numeric_limits<double>::max(); for (int q = start + 1; q <= end; q++) { k++; double s; do { k--; s = ((f_get_val(q) + q * q) - (f_get_val(v[k]) + v[k] * v[k])) / (2 * q - 2 * v[k]); } while (s <= z[k]); k++; v[k] = q; z[k] = s; z[k + 1] = std::numeric_limits<double>::max(); } k = start; for (int q = start; q <= end; q++) { while (z[k + 1] < q) k++; double val = (q - v[k]) * (q - v[k]) + f_get_val(v[k]); f_set_val(q, val); }

这段代码是一个数值计算中的一种算法，叫做分段函数逼近算法。它的作用是用一些简单的函数来逼近一个复杂的函数，从而简化计算。具体实现中，它通过不断地找到两个点之间的最优拟合函数，来逐步逼近整个函数。...

cv::Mat mat(m_height, m_width, CV_8UC3, pBuff); cv::convertScaleAbs(mat, mat, 255.0 / std::numeric_limits<uint16_t>::max());max的参数应该怎么填写，给出示例

std::numeric_limits<uint16_t>::max() 是一个函数调用，它返回 uint16_t 类型的最大值。因此，在这里 max 参数应该填写为 std::numeric_limits<uint16_t>::max()。 下面是一个示例： cpp #include ...

请给一下代码加注释，越详细越好。AStar.h:#ifndef ASTAR_H #define ASTAR_H #include <vector> using namespace std; class AStar { public: AStar(int n); void add_edge(int u, int v, int w); void set_heuristic(vector<int>& h); void shortest_path(int s, int t); vector<int> get_dist(); vector<int> get_prev(); private: struct edge { int to, weight; edge(int t, int w) : to(t), weight(w) {} }; int n; vector<vector<edge>> graph; vector<vector<edge>> rev_graph; vector<int> dist; vector<int> prev; vector<int> heuristic; }; class Astar { }; #endif;AStar.cpp:#include "AStar.h" #include <vector> #include <queue> #include using namespace std; AStar::AStar(int n) : n(n), graph(n), rev_graph(n), dist(n, numeric_limits<int>::max()), prev(n, -1), heuristic(n, 0) {} void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); rev_graph[v].push_back(edge(u, w)); } void AStar::set_heuristic(vector<int>& h) { heuristic = h; } void AStar::shortest_path(int s, int t) { priority_queue, vector>, greater>> pq; dist[s] = 0; pq.push(make_pair(heuristic[s], s)); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (u == t) return; for (auto& e : graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } for (auto& e : rev_graph[u]) { int v = e.to; int w = e.weight; if (dist[v] > dist[u] + w) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; pq.push(make_pair(dist[v] + heuristic[v], v)); } } } } vector<int> AStar::get_dist() { return dist; } vector<int> AStar::get_prev() { return prev; }

dist(n, numeric_limits<int>::max()), //初始化为无穷大 prev(n, -1), //初始化为-1 heuristic(n, 0) {} //初始化为0 void AStar::add_edge(int u, int v, int w) { graph[u].push_back(edge(v, w)); //添加...

QCPAxis *yAxis = ui->customPlot->yAxis; double minY = std::numeric_limits<double>::max(); double maxY = std::numeric_limits<double>::min(); for (int i = 0; i < ui->customPlot->graphCount(); i++) { QCPGraph *graph = ui->customPlot->graph(i); if (graph->dataCount() == 0) { continue; } QCPGraphDataContainer::const_iterator it = graph->data().constBegin(); for (; it != graph->data().constEnd(); ++it) { double value = it->value; if (value < minY) { minY = value; } if (value > maxY) { maxY = value; } } } double range = qMax(qAbs(minY), qAbs(maxY)) * 2; double center = (minY + maxY) / 2; yAxis->setRange(center - range, center + range); 多条y轴，不是所有曲线共用y轴

double minY = std::numeric_limits<double>::max(); double maxY = std::numeric_limits<double>::min(); for (int i = 0; i < yAxisList.length(); i++) { QCPAxis *yAxis = yAxisList[i]; minY = std::numeric_...

pcl::CorrespondencesPtr correspondences(new pcl::Correspondences); for (int i = 0; i < model_descriptors_shot->size(); ++i) { int minIndex = -1; uint64_t minDistance = std::numeric_limits<uint64_t>::max(); pcl::SHOT352 descriptor1; for (int j = 0; j < 352; j++) descriptor1.descriptor[j] = shot1[i][j]; //pcl::SHOT352 descriptor1 = shot1->at(i); //pcl::FPFHSignature33& target = fpfhs1->points[i]; for (int j = 0; j < scene_descriptors_shot->size(); ++j) { pcl::SHOT352 descriptor2; for (int k = 0; k < 352; k++) descriptor2.descriptor[k] = shot2[j][k]; //pcl::SHOT352 descriptor2 = shot2->at(i); //pcl::FPFHSignature33& candidate = fpfhs2->points[j]; uint64_t distance = 0; for (int k = 0; k < 352; ++k) { uint64_t diff = static_cast<int>(descriptor1.descriptor[i]) ^ static_cast<int>(descriptor2.descriptor[i]); while (diff) { ++distance; diff &= diff - 1; } } if (distance < minDistance) { minDistance = distance; minIndex = j; } } if (minIndex >= 0) { correspondences->push_back(pcl::Correspondence(i, minIndex, minDistance)); } } // 输出匹配结果 for (int i = 0; i < correspondences->size(); ++i) { pcl::Correspondence& correspondence = correspondences->at(i); std::cout << "correspondence " << i << ": cloud1[" << correspondence.index_query << "] <-> cloud2[" << correspondence.index_match << "] (distance: " << correspondence.distance << ")" << std::endl; }

这段代码是使用两个点云的SHOT特征进行匹配，并输出匹配结果。具体流程如下： 1. 首先创建一个pcl::CorrespondencesPtr类型的指针，用于存储匹配结果。 2. 对于第一个点云中的每个SHOT描述子，遍历第二个点云中的...

详细解释：float TrackObjectDistance::ComputeRadarRadar( const SensorObjectPtr& fused_object, const SensorObjectPtr& sensor_object, const Eigen::Vector3d& ref_pos, int range) { double center_distance = (sensor_object->GetBaseObject()->center - fused_object->GetBaseObject()->center) .head(2) .norm(); if (center_distance > s_radar2radar_association_center_dist_threshold_) { ADEBUG << "center distance exceed radar2radar tight threshold: " << "center_dist@" << center_distance << ", " << "tight_threh@" << s_radar2radar_association_center_dist_threshold_; return (std::numeric_limits<float>::max)(); } float distance = ComputePolygonDistance3d(fused_object, sensor_object, ref_pos, range); ADEBUG << "ComputeRadarRadar distance: " << distance; return distance; }

这段代码是一个用于计算雷达与雷达之间距离的函数。函数名为ComputeRadarRadar，接受三个参数。第一个参数fused_object表示融合后的雷达数据，第二个参数sensor_object表示单个雷达的数据，第三个参数ref_pos表示...

float TrackObjectDistance::ComputeCameraCamera( const SensorObjectConstPtr& fused_object, const SensorObjectPtr& sensor_object,int range) { double center_distance = (sensor_object->GetBaseObject()->center - fused_object->GetBaseObject()->center) .head(2) .norm(); if (center_distance > s_camera2cameraassociation_center_dist_threshold_) { ADEBUG << "center distance exceed camera2camera tight threshold: " << "center_dist@" << center_distance << ", " << "tight_threh@" << s_camera2camera_association_center_dist_threshold_; return (std::numeric_limits<float>::max)(); } float distance = ComputePolygonDistance(fused_object, sensor_object, ref_pos, range); AINFO << "Computecameracamera distance: " << distance;//计算两个物体之间的距离详细解释

这段代码是一个计算两个相机之间物体距离的函数。具体的解释如下： 1. 首先，函数接受两个参数：fused_object和sensor_object，分别表示融合后的物体和传感器探测到的物体；range表示计算距离时的范围。...

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