遍历vector printf示例代码

如果你想遍历一个 `std::vector` 并使用 `printf` 函数打印其元素，你需要使用索引来访问每个元素。下面是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdio>

int main() {
    std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

    for (size_t i = 0; i < numbers.size(); i++) {
        printf("%d ", numbers[i]);
    }

    printf("\n");

    return 0;
}

在这个例子中，我们定义了一个 `std::vector`，其中包含整数元素。然后，我们使用 `for` 循环遍历向量的每个元素。在循环体内部，我们使用 `printf` 函数打印当前元素的值。请注意， `%d` 是用于打印整数的格式化说明符。循环结束后，我们打印一个换行符以换行。

请确保在使用 `printf` 函数时包含 `<cstdio>` 头文件。另外，注意使用索引 `i` 来访问向量的每个元素，并使用 `%d` 格式化说明符打印整数值。如果要遍历包含其他类型的向量，可以相应调整格式化说明符。

相关问题

遍历窗口句柄获取窗口大小

可以使用Windows API中的`EnumWindows`和`GetWindowRect`函数来遍历窗口句柄并获取窗口大小。

首先，定义一个回调函数作为参数传递给`EnumWindows`函数。这个回调函数会被枚举到的每一个窗口都调用一次。在这个函数中，我们可以使用`GetWindowRect`函数获取窗口的位置和大小信息。

下面是一个示例代码：

#include <windows.h>
#include <vector>

BOOL CALLBACK EnumWindowsProc(HWND hwnd, LPARAM lParam)
{
    std::vector<RECT>* windowRects = reinterpret_cast<std::vector<RECT>*>(lParam);

    RECT rect;
    if (GetWindowRect(hwnd, &rect))
    {
        windowRects->push_back(rect);
    }

    return TRUE;
}

int main()
{
    std::vector<RECT> windowRects;

    if (EnumWindows(EnumWindowsProc, reinterpret_cast<LPARAM>(&windowRects)))
    {
        for (const auto& rect : windowRects)
        {
            printf("Window: (%d, %d) - (%d, %d)\n", rect.left, rect.top, rect.right, rect.bottom);
        }
    }

    return 0;
}

这个示例代码会遍历所有窗口句柄，并将每个窗口的位置和大小信息存储在一个`RECT`结构体中，最终输出到控制台。

遍历哈夫曼树的叶子节点

### 如何遍历哈夫曼树的所有叶子节点

为了有效地遍历哈夫曼树并访问所有的叶子节点，通常会使用递归的方式。这种方法可以从根节点开始，逐步深入到每一个分支，直到到达叶子节点为止。

下面是一个具体的算法描述以及相应的C++代码示例：

#### 算法说明
- 定义一个辅助函数`traverseLeaves`接收当前处理的节点作为参数。
- 如果当前节点是叶子节点，则执行所需的操作（比如打印数据或保存编码）。
- 否则，分别对左子树和右子树调用此辅助函数继续探索[^1]。

// 假设已经定义好了TreeNode类及其成员变量
void traverseLeaves(TreeNode* node, std::vector<int>& codes, const char* currentCode = "") {
    if (node != nullptr) { // 非空判断
        if (node->lchild == NULL && node->rchild == NULL) { // 叶子节点条件
            printf("Character %d : Code %s\n", node->weight, currentCode);
            return;
        }
        
        // 左边路径加'0'
        traverseLeaves(node->lchild, codes, strcat((char*)currentCode, "0"));
        // 右边路径加'1'
        traverseLeaves(node->rchild, codes, strcat((char*)currentCode, "1"));
    }
}

需要注意的是，在上述例子中使用的字符串拼接操作并不是最优的选择；对于更高效的实现，建议考虑使用动态分配内存或者其他高级特性来构建编码串[^2]。

此外，考虑到效率问题，还可以利用队列来进行层次遍历来获取所有叶子节点的信息，这与广度优先搜索(BFS)的思想相吻合[^3]。