return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end());是强制类型转换吗

时间: 2023-10-06 08:09:21 浏览: 283
是的,`return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end())` 是一种强制类型转换的语法形式。在这里,它将 `result_set` 中的元素转换为 `vector<int>` 类型,并将其作为函数的返回值返回。 `result_set.begin()` 和 `result_set.end()` 是迭代器,分别表示 `result_set` 容器中第一个元素和最后一个元素之后的位置。通过将迭代器范围传递给 `vector<int>` 的构造函数,可以将 `result_set` 中的元素复制到一个新的 `vector<int>` 对象中。 这种方式可以方便地将 `unordered_set<int>` 转换为 `vector<int>`,以符合函数的返回类型。需要注意的是,这种转换可能会导致元素顺序发生变化,因为 `unordered_set` 不保持元素的顺序,而 `vector` 会按照插入顺序进行存储。
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class Solution { public: vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { unordered_set<int> result_set; // 存放结果,之所以用set是为了给结果集去重 unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end()); for (int num : nums2) { // 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过 if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) { result_set.insert(num); } } return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end()); } };

这是一个求两个数组的交集的问题。这段代码定义了一个名为`Solution`的类,其中有一个公有成员函数`intersection`,它接受两个整数数组`nums1`和`nums2`作为参数,并返回一个整数数组作为结果。 在函数内部,首先创建了一个无序集合`result_set`,用于存放结果。然后使用`nums1`数组初始化了另一个无序集合`nums_set`。 接下来,通过遍历`nums2`数组中的每个元素,检查该元素是否存在于`nums_set`集合中。如果存在,则将该元素插入到`result_set`集合中。 最后,将`result_set`集合转换为一个整数数组,并返回结果。 注意,这段代码使用了无序集合来实现去重的功能,确保结果集中不会包含重复的元素。

class Solution { public: vector<int> intersection(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { unordered_set<int> result_set; // 存放结果 unordered_set<int> nums_set(nums1.begin(), nums1.end()); for (int num : nums2) { // 发现nums2的元素 在nums_set里又出现过 if (nums_set.find(num) != nums_set.end()) { result_set.insert(num); } } return vector<int>(result_set.begin(), result_set.end()); } };这难道不考虑哪个集合里的元素数量多吗

在给出的代码中,`intersection`函数用于找到两个向量`nums1`和nums2`的交集,并将结果向量的形式返回。 代码中并没有明确考虑哪个集合中的元素数量多。它只是将`nums1`中的元素存储在`nums_set`中,然后遍历`nums2`的元素,检查它们是否在`nums_set`中出现过,如果出现过,则将其插入到`result_set`中。 因此,代码中的逻辑是基于元素是否在`nums_set`中出现过来判断是否为交集的一部分,而不是根据集合的大小来判断。 如果你想考虑哪个集合中的元素数量多,可以在代码中添加额外的逻辑。例如,你可以比较两个集合的大小,然后根据情况选择遍历元素较少的集合,以提高效率。这取决于具体的应用场景和需求。
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对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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