指针是如何运用的 auto ebits = ebs.begin(); while (ebits != ebs.end()) { //敌机子弹和主机碰撞模拟,HP-- if (RectDuangRect((*ebits)->GetRect(), hero.GetRect())) { delete(*ebits); ebits = ebs.erase(ebits); HP--; if (HP == 0) is_play = false; RECT a = hero.GetRect(); putimg(NULL, a.left, a.top, &sbombimg); break; }
时间: 2024-04-19 18:27:12 浏览: 20
在上述代码中,指针的运用如下:
1. 首先,使用`auto`关键字声明了一个名为`ebits`的变量,并将其初始化为`ebs`容器的起始迭代器。
2. 使用`while`循环遍历`ebs`容器中的元素,直到`ebits`迭代器等于`ebs.end()`,即到达容器的末尾。
3. 在循环中,通过解引用指针迭代器`(*ebits)`获取指向敌机子弹对象的指针,并调用其成员函数`GetRect()`获取敌机子弹的矩形区域。
4. 利用函数`RectDuangRect()`判断敌机子弹的矩形区域与主机的矩形区域是否相交,如果相交则进行碰撞模拟。
5. 如果发生碰撞,首先删除敌机子弹对象,通过`delete`关键字释放内存。
6. 调用容器的`erase()`函数删除指向该敌机子弹对象的迭代器,并返回指向下一个元素的迭代器。
7. 主机的HP减少1,如果HP减少到0,将`is_play`标志设置为`false`,表示游戏结束。
8. 获取主机的矩形区域,并使用函数`putimg()`在该区域绘制爆炸效果。
9. 使用`break`语句退出循环,只处理第一个碰撞的敌机子弹。
相关问题
Starting MySQL.. ERROR! The server quit without updating PID file (/home/mysql/data/ebs-30822.pid)
Starting MySQL时出现了错误,导致服务器没有更新PID文件(/home/mysql/data/ebs-30822.pid)。
这个错误可能由多种原因引起,比如权限问题、配置错误或者文件损坏等。为了解决这个问题,你可以尝试以下步骤:
1. 检查权限:确保MySQL进程有足够的权限来更新PID文件。你可以使用命令"ls -l /home/mysql/data/ebs-30822.pid"来查看文件的权限。
2. 检查配置:确保MySQL配置文件中的路径信息是正确的。你可以查看配置文件中关于PID文件路径的设置,比如"pid-file=/home/mysql/data/ebs-30822.pid"。
3. 检查文件:确保PID文件存在并且没有损坏。你可以使用命令"ls -l /home/mysql/data/ebs-30822.pid"来检查文件是否存在,并使用"cat /home/mysql/data/ebs-30822.pid"命令来查看文件内容。
4. 重新安装MySQL:如果上述步骤都没有解决问题,你可以尝试重新安装MySQL。你可以先卸载MySQL,然后再重新安装并配置。在重新安装之前,确保备份好重要的数据。
希望以上信息对你有所帮助,如果问题仍然存在,请提供更多的详细信息以便我能够给出更准确的解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [启动mysql报错解决问题过程](https://blog.csdn.net/weixin_35843410/article/details/113291151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
Apply the NMF to electrical brain signals data clustering. If possible, please give the visualization results (or any other analytical results) for clustering, where the dataset file can be downloaded from the ***\*‘./dataset/ebs/waveform-5000.csv’\****.
Sure, I can help you with that. Here's an example code to apply NMF to the electrical brain signals data clustering using the dataset file 'waveform-5000.csv':
```python
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import NMF
import matplotlib.pyplot as plt
# Load the dataset
data = pd.read_csv('./dataset/ebs/waveform-5000.csv', header=None)
# Apply NMF with 5 components
nmf = NMF(n_components=5, init='random', random_state=0)
W = nmf.fit_transform(data)
H = nmf.components_
# Visualize the clustering results
plt.scatter(W[:, 0], W[:, 1], c=W.argmax(axis=1), cmap='viridis')
plt.xlabel('Component 1')
plt.ylabel('Component 2')
plt.show()
```
In this code, we first load the dataset using pandas and then apply NMF with 5 components. We then visualize the clustering results using a scatter plot, where the x-axis represents the first component and the y-axis represents the second component. The color of each data point represents the cluster membership, which is determined by the component with the highest weight for that data point.
Please note that the above code is just an example and you may need to tune the number of components or try different initialization methods to get better clustering results.
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