sortc++那个库

sort函数是C++标准库中的一个函数，用于对给定区间的元素进行排序。默认情况下，sort函数按照升序进行排序，但也可以通过传入less<数据类型>()或greater<数据类型>()作为第三个参数来进行降序排序。sort函数的时间复杂度为n*log2n，比冒泡等排序算法效率更高。

代码示例：

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main() {
int a[] = {5, 2, 8, 1, 3};
int n = sizeof(a) / sizeof(a);

sort(a, a + n); // 升序排序

cout << "升序排序结果：";
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << a[i] << " ";
}
cout << endl;

sort(a, a + n, greater<int>()); // 降序排序

cout << "降序排序结果：";
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << a[i] << " ";
}
cout << endl;

return 0;
}

这段代码中，我们使用了sort函数对数组a进行排序，首先用默认的less<int>()进行升序排序，然后使用greater<int>()进行降序排序。

相关问题

stlc++图书管理系统

STL(C++标准模板库)可以用来实现图书管理系统，其中可以使用vector来存储图书的信息，使用map来实现关键字搜索，使用algorithm来实现排序等功能。

以下是一个简单的图书管理系统的示例代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct Book {
    string name;
    string author;
    int num;
};

// 用vector存储图书信息
vector<Book> books;

// 用map存储关键字
map<string, vector<int>> index;

// 添加图书
void addBook(string name, string author, int num) {
    Book book;
    book.name = name;
    book.author = author;
    book.num = num;
    books.push_back(book);

    // 更新关键字索引
    int index = books.size() - 1;
    string keyword = name + author;
    for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) {
        string sub = keyword.substr(i, 1);
        if (index.find(sub) == index.end()) {
            index[sub] = vector<int>();
        }
        index[sub].push_back(index);
    }
}

// 根据名称和作者搜索图书
void searchBook(string name, string author) {
    string keyword = name + author;
    vector<int> result;
    for (int i = 0; i < keyword.length(); i++) {
        string sub = keyword.substr(i, 1);
        if (index.find(sub) != index.end()) {
            for (int j = 0; j < index[sub].size(); j++) {
                int idx = index[sub][j];
                if (books[idx].name == name && books[idx].author == author) {
                    result.push_back(idx);
                }
            }
        }
    }

    if (result.empty()) {
        cout << "没有找到相关图书" << endl;
    } else {
        cout << "找到了" << result.size() << "本相关图书" << endl;
        for (int i = 0; i < result.size(); i++) {
            cout << "名称：" << books[result[i]].name << endl;
            cout << "作者：" << books[result[i]].author << endl;
            cout << "数量：" << books[result[i]].num << endl;
            cout << endl;
        }
    }
}

// 根据名称排序图书
bool cmpByName(Book a, Book b) {
    return a.name < b.name;
}

// 根据作者排序图书
bool cmpByAuthor(Book a, Book b) {
    return a.author < b.author;
}

// 显示所有图书
void showBooks() {
    cout << "共有" << books.size() << "本图书" << endl;
    for (int i = 0; i < books.size(); i++) {
        cout << "名称：" << books[i].name << endl;
        cout << "作者：" << books[i].author << endl;
        cout << "数量：" << books[i].num << endl;
        cout << endl;
    }
}

int main() {
    // 添加几本图书
    addBook("C++程序设计", "谭浩强", 10);
    addBook("C++高级编程", "侯捷", 5);
    addBook("Java核心技术", "Cay S. Horstmann, Gary Cornell", 3);

    // 按名称排序
    sort(books.begin(), books.end(), cmpByName);

    // 显示所有图书
    showBooks();

    // 根据名称和作者搜索图书
    searchBook("C++程序设计", "谭浩强");

    return 0;
}

该示例代码可以实现添加图书、按名称排序、按作者排序、搜索图书等功能。其中用vector存储图书信息，用map存储关键字索引。

当添加图书时，会将图书信息存储到vector中，并且会更新关键字索引。当搜索图书时，会根据名称和作者的关键字搜索图书，并且会输出搜索结果。当按名称排序或按作者排序时，使用algorithm库中的sort函数来实现排序功能。当显示所有图书时，会遍历vector中的所有图书信息，并且会输出每本图书的名称、作者和数量。

yolov5+deepsort行人跟踪环境配置

以下是 yolov5+deepsort 行人跟踪环境配置的步骤：

1. 安装 Anaconda，可以从官网下载安装包进行安装。

2. 创建一个 Anaconda 环境，可以使用以下命令：

   conda create --name <env_name> python=3.7

其中，`<env_name>` 是你要创建的环境名称。

3. 激活 Anaconda 环境，使用以下命令：

   conda activate <env_name>

4. 安装 PyTorch，可以根据自己的 CUDA 版本和 PyTorch 版本选择相应的安装方式。下面是一个例子：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<cuda_version> -c pytorch

其中，`<cuda_version>` 是你的 CUDA 版本。

5. 安装其它依赖库，可以使用以下命令：

   pip install opencv-python pillow numpy scipy matplotlib tqdm

6. 克隆 yolov5 代码库，可以使用以下命令：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

7. 下载 yolov5 模型文件，可以去 yolov5 代码库的 release 页面下载，也可以使用以下命令：

   python models/download.py --weights yolov5s.pt

8. 克隆 deepsort 代码库，可以使用以下命令：

   git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git

9. 下载 deepsort 模型文件，可以去 deepsort 代码库的 release 页面下载，也可以使用以下命令：

   wget https://github.com/nwojke/deep_sort/releases/download/20200604/deep_sort_model.tar.gz
   tar -xzvf deep_sort_model.tar.gz

10. 运行行人跟踪程序，可以使用以下命令：

   python demo.py --source <video_path> --weights yolov5s.pt --cfg deep_sort.yaml --img-size 640

其中，`<video_path>` 是要处理的视频文件路径。