c++ 分割一个列表，取前20项放到一个新的列表中

可以使用 STL 中的 `std::vector` 来实现。假设原列表为 `std::vector<int> oldList`，新列表为 `std::vector<int> newList`，可以按如下方式实现：

// 按要求分割列表
if (oldList.size() > 20) {
    std::vector<int>::const_iterator first = oldList.begin();
    std::vector<int>::const_iterator last = oldList.begin() + 20;
    std::vector<int> subList(first, last);

    // 将前20项放入新列表中
    newList = subList;
} else {
    newList = oldList;
}

首先判断原列表的大小是否大于 20，如果是，则使用 STL 中的 `std::vector` 的迭代器分割出前 20 项，存储到临时的 `std::vector<int>` 中。然后将临时的列表赋值给新列表。如果原列表大小小于等于 20，则直接将原列表赋值给新列表即可。

相关问题

c++定义string str=“123Aab”，如何分割成单个的字符并放到容器里

可以使用STL中的容器`vector<char>`来存储分割后的字符。具体实现如下：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>

using namespace std;

int main() {
    string str = "123Aab";
    vector<char> vec;

    // 将字符串中的字符逐个加入vector中
    for (int i = 0; i < str.size(); i++) {
        vec.push_back(str[i]);
    }

    // 输出vector中的字符
    for (int i = 0; i < vec.size(); i++) {
        cout << vec[i] << " ";
    }

    return 0;
}

输出结果为：

1 2 3 A a b

注意，这种方法会将字符串中的所有字符都逐个存储到vector中，包括数字、字母和其他特殊字符。如果需要过滤掉不需要的字符，可以在加入vector前进行判断或过滤。

tnn c++分割图像的神经网络代码

以下是一个使用 TNN 框架和 OpenCV 库实现的 C++ 代码示例，用于将输入的图像按照指定的方式进行分割：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "tnn/core/macro.h"
#include "tnn/core/context.h"
#include "tnn/device/cpu/cpu_device.h"
#include "tnn/interpreter/tnn/tnn_interpreter.h"
#include "tnn/utils/mat_utils.h"

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace TNN_NS;

int main() {
    // 加载模型和配置文件
    TNN_NS::ModelConfig config;
    config.model_type = TNN_NS::MODEL_TYPE_TNN;
    config.params.push_back("model.tnnproto");
    config.params.push_back("model.tnnmodel");
    TNN_NS::TNN_Interpeter interpreter;
    TNN_NS::Status status = interpreter.Init(config);
    if (status != TNN_NS::TNN_OK) {
        std::cerr << "Error: Init TNN Interpreter failed: " << status.description() << endl;
        return -1;
    }

    // 创建 CPU 上下文
    TNN_NS::CPUDevice cpu_device;
    TNN_NS::Context context;
    context.device_list.push_back(&cpu_device);
    context.memory_type = TNN_NS::DEVICE_MEMORY_TYPE_AUTO;

    // 加载输入图像
    Mat input_image = imread("input.jpg");
    if (input_image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Load input image failed" << endl;
        return -1;
    }

    // 预处理输入图像
    Mat input_mat;
    input_image.convertTo(input_mat, CV_32FC3);
    cv::cvtColor(input_mat, input_mat, cv::COLOR_BGR2RGB);
    auto input_dims = interpreter.GetInputShape(0);
    input_dims[0] = 1;
    TNN_NS::MatUtils::ConvertCVMatToTNNMat(input_mat, interpreter.GetInputMat(0));

    // 运行神经网络
    status = interpreter.Interpret(&context);
    if (status != TNN_NS::TNN_OK) {
        std::cerr << "Error: Run TNN Interpreter failed: " << status.description() << endl;
        return -1;
    }

    // 获取分割结果
    TNN_NS::Mat output_mat;
    status = interpreter.GetOutputMat(output_mat, 0);
    if (status != TNN_NS::TNN_OK) {
        std::cerr << "Error: Get TNN output failed: " << status.description() << endl;
        return -1;
    }

    // 后处理分割结果
    auto output_dims = output_mat.GetDims();
    int num_classes = output_dims[1];
    int height = output_dims[2];
    int width = output_dims[3];
    vector<Mat> output_images(num_classes);
    for (int i = 0; i < num_classes; i++) {
        output_images[i] = Mat(height, width, CV_32FC1, output_mat.GetData() + i * height * width);
        output_images[i] = output_images[i] * 255;
        output_images[i].convertTo(output_images[i], CV_8UC1);
    }

    // 保存分割结果
    for (int i = 0; i < num_classes; i++) {
        string output_filename = "output_" + to_string(i) + ".jpg";
        imwrite(output_filename, output_images[i]);
    }

    return 0;
}

本代码使用 TNN 框架和 OpenCV 库来实现图像分割。首先，我们加载模型和配置文件，并创建一个 TNN_Interpeter 对象，以便在 CPU 上下文中运行神经网络。然后，我们加载输入图像，并使用 OpenCV 库进行预处理。在预处理过程中，我们将输入图像转换为 TNN 支持的格式，并将其设置为神经网络输入。接下来，我们调用 Interpret() 函数运行神经网络，并使用 GetOutputMat() 函数获取分割结果。最后，我们对分割结果进行后处理，并使用 imwrite() 函数将输出图像保存到文件中。

请注意，本示例仅适用于输入单个图像的情况。如果您需要处理多个图像，请将代码放入循环中，并替换 input_image 和输出路径。同时，请根据您的网络架构和数据集自定义后处理代码。