vector<uint8_t>给std::string赋值

`vector<uint8_t>`是一个包含无符号8位整数（uint8_t）的动态数组容器，在C++中，它可以用于存储二进制数据，如字符串的字节序列。如果你想要将一个`std::string`转换成`vector<uint8_t>`并赋值，通常会先将`std::string`的内容转换为字节数组，然后存入`vector`。这可以通过`std::string`的`data()`和`size()`成员函数来完成，因为`data()`返回的是指向内部字符数组的指针，`size()`给出的是字符数，即字节数。

示例代码如下：

std::string str = "Hello, World!";
size_t len = str.size(); // 获取字符串长度，单位是字符
vector<uint8_t> byteVector(len);
// 将字符串复制到字节向量
copy(str.begin(), str.end(), byteVector.begin());

在这个例子中，`byteVector`现在包含了`str`的所有字节表示。需要注意的是，如果`std::string`存储的是非ASCII字符，比如UTF-8编码的，那么每个字符可能会占用多个字节。

相关问题

std::string给vector<uint8_t>赋值

在C++中，`std::string`通常代表字符序列，而`std::vector<uint8_t>`是一个字节向量，用于存储二进制数据。如果你想将一个字符串的内容转换成字节数组并赋值给`vector<uint8_t>`，你可以这样做：

#include <string>
#include <vector>

std::string str = "Hello, World!"; // 假设我们有一个字符串

// 将字符串转换为字节向量
std::vector<uint8_t> byteVector;
byteVector.reserve(str.size()); // 预先分配空间以避免频繁扩容
for (char c : str) {
    byteVector.push_back(static_cast<uint8_t>(c));
}

// 或者更简洁的方式使用标准库函数
// byteVector = {str.begin(), str.end()};

这里，我们遍历字符串中的每个字符，将其转换为`uint8_t`类型的字节并添加到`vector`中。注意，如果字符串包含非ASCII字符，它们可能会被编码为多字节。

std::vector<std::vector<double>> computeJaccardMatrix(const std::vector<std::string>& data, int numHashes) { int numData = data.size(); MinHash minHash(numHashes); std::vector<std::vector<uint32_t>> minHashValues(numData); for (int i = 0; i < numData; ++i) { std::unordered_set<std::string> dataSet(data[i].begin(), data[i].end()); minHashValues[i] = minHash.compute(dataSet); } std::vector<std::vector<double>> jaccardMatrix(numData, std::vector<double>(numData, 0.0)); for (int i = 0; i < numData; ++i) { for (int j = i+1; j < numData; ++j) { int intersection = 0; for (int k = 0; k < numHashes; ++k) { if (minHashValues[i][k] == minHashValues[j][k]) { intersection++; } } jaccardMatrix[i][j] = jaccardMatrix[j][i] = (double) intersection / numHashes; } } return jaccardMatrix; }

这段代码的作用是计算给定数据集中每对数据之间的 Jaccard 相似度，并将结果存储在一个二维矩阵中。

首先，代码定义了一个 `computeJaccardMatrix` 函数，该函数接受一个 `std::vector<std::string>` 类型的数据集和一个 `numHashes` 参数，表示要使用的哈希函数数量。

然后，代码创建了一个 `MinHash` 对象 `minHash`，并使用它来计算每个数据集的 MinHash 值。`MinHash` 是一个自定义的类，它接受哈希函数数量作为参数，并提供了 `compute` 函数来计算给定数据集的 MinHash 值。

接下来，代码创建了一个二维向量 `minHashValues`，用于存储每个数据集的 MinHash 值。其中，外层向量的大小为 `numData`，内层向量的大小为 `numHashes`。

然后，代码创建了一个二维矩阵 `jaccardMatrix`，用于存储每对数据之间的 Jaccard 相似度。矩阵的大小为 `numData` × `numData`，并初始化所有元素为 0.0。

接下来，代码使用两层循环遍历所有数据对的组合。对于每对数据 `(i, j)`，代码计算它们的 MinHash 值之间的交集数量，并将交集数量除以 `numHashes` 得到 Jaccard 相似度。然后，将该相似度分别赋值给矩阵中对应的位置 `(i, j)` 和 `(j, i)`。

最后，代码返回计算得到的 Jaccard 相似度矩阵。

如果你有关于代码的具体问题或需要进一步的解释，请随时提问。