vector源码分析
时间: 2023-10-12 15:06:07 浏览: 44
在分析vector的源码时,我们可以按照以下几个方面进行思考:
1. allocator的作用是什么?为什么所有的内存分配相关内容都经由allocator处理?
2. _Vector_val是存储着vector操作数据的地方。我们可以进一步了解它的结构和功能。
3. typedef typename 的定义是什么意思?它在vector中的作用是什么?
4. 迭代器iterator的定义是什么?我们可以了解一下_Vector_iterator在vector中的作用。
通过对vector的源码分析,我们可以更好地理解vector的实现原理,从而能够更灵活地使用它。
相关问题
stl分配器源码分析
STL(Standard Template Library)是C++标准库中的一个重要组成部分,它提供了一系列的容器(如vector、list、map等)和算法(如排序、查找等)用于方便地处理数据。
在STL中,分配器(allocator)是用来分配和管理内存的组件。每个容器都使用一个分配器来进行内存分配操作。STL的分配器使用了模板编程的思想,可以通过特化来适应不同类型的对象。
STL分配器的源码主要包括以下几个部分:
1. `std::allocator`:这是STL内置的通用分配器,它通过调用`new`和`delete`来进行内存的分配和释放。
2. 分配器接口:STL分配器一般都实现了一些接口函数,如`allocate()`用于分配内存,`deallocate()`用于释放内存,`construct()`用于构造对象,`destroy()`用于销毁对象等。
3. 内存管理:STL分配器可能会使用一些内存管理策略,如使用内存池、使用自由链表等来提高内存分配和释放的效率。
4. 分配器适配器:STL还提供了一些分配器适配器,如`std::allocator_traits`,它可以用来获取分配器的属性和特性。
具体的STL分配器源码实现因不同的编译器和标准库实现而异,你可以根据具体的环境和需求去查看对应的源码实现。在了解源码时,可以参考C++标准库的实现,如libc++、libstdc++等。
希望以上内容对你有所帮助!如有其他问题,请继续提问。
connectedComponentsWithStats源码
`connectedComponentsWithStats` 是 OpenCV 中用于连通域分析的函数,它能够将图像中的所有连通域标记出来,并返回每个连通域的面积、重心、边界框等信息。下面是 `connectedComponentsWithStats` 的源码实现:
```cpp
int cv::connectedComponentsWithStats(InputArray _image, OutputArray _labels,
OutputArray _stats, OutputArray _centroids,
int connectivity, int ltype, int ctype)
{
Mat image = _image.getMat();
CV_Assert( image.type() == CV_8UC1 );
cv::Mat binImage;
threshold(image, binImage, 0, 1, THRESH_BINARY);
int nLabels = 0;
cv::Mat labels(image.size(), CV_32S);
labels = Scalar(-1);
std::vector<int> sizes;
std::vector<int> x1, y1, x2, y2;
std::vector<int> localArea;
const int bd[2] = { (int)image.elemSize(), (int)image.step[0] };
const int step = (int)(binImage.step[0] / bd[0]);
int* labelsptr = labels.ptr<int>();
int* rowptr = (int*)binImage.data;
int i, j;
int area, x, y;
for( i = 0; i < image.rows; i++, rowptr += step )
{
for( j = 0; j < image.cols; j++ )
{
int idx = j * bd[0] + i * bd[1];
if( !rowptr[idx] || labelsptr[j + i * labels.cols] >= 0 )
continue;
area = 0;
x = 0;
y = 0;
std::vector<cv::Point> contour;
contour.push_back(Point(j, i));
int left = j, right = j, top = i, bottom = i;
while(!contour.empty())
{
cv::Point p = contour.back();
contour.pop_back();
if(p.x < left)
left = p.x;
if(p.x > right)
right = p.x;
if(p.y < top)
top = p.y;
if(p.y > bottom)
bottom = p.y;
x += p.x;
y += p.y;
area++;
int row = p.y;
int col = p.x;
int idx = col * bd[0] + row * bd[1];
if( row >= 1 && !rowptr[idx-bd[1]] && labelsptr[j + (i-1) * labels.cols] < 0 )
{
labelsptr[j + (i-1) * labels.cols] = -2;
contour.push_back(cv::Point(col, row-1));
}
if( col >= 1 && !rowptr[idx-bd[0]] && labelsptr[j-1 + i * labels.cols] < 0 )
{
labelsptr[j-1 + i * labels.cols] = -2;
contour.push_back(cv::Point(col-1, row));
}
if( col < image.cols-1 && !rowptr[idx+bd[0]] && labelsptr[j+1 + i * labels.cols] < 0 )
{
labelsptr[j+1 + i * labels.cols] = -2;
contour.push_back(cv::Point(col+1, row));
}
if( row < image.rows-1 && !rowptr[idx+bd[1]] && labelsptr[j + (i+1) * labels.cols] < 0 )
{
labelsptr[j + (i+1) * labels.cols] = -2;
contour.push_back(cv::Point(col, row+1));
}
}
if (area == 0)
continue;
int r = nLabels + 1;
nLabels = r;
if ((int)sizes.size() < nLabels)
{
sizes.resize(nLabels);
x1.resize(nLabels);
y1.resize(nLabels);
x2.resize(nLabels);
y2.resize(nLabels);
}
sizes[r-1] = area;
x1[r-1] = left;
y1[r-1] = top;
x2[r-1] = right;
y2[r-1] = bottom;
labelsptr[j + i * labels.cols] = r-1;
localArea.push_back(area);
}
}
if(ctype != CV_32S)
labels.convertTo(_labels, ctype);
else
_labels.assign(labels);
if (!_stats.empty())
{
cv::Mat stats(nLabels, 5, CV_32S, Scalar(0));
int* statsptr = stats.ptr<int>();
for (i = 1; i <= nLabels; i++)
{
statsptr[(i-1)*5] = x1[i-1];
statsptr[(i-1)*5+1] = y1[i-1];
statsptr[(i-1)*5+2] = x2[i-1] - x1[i-1] + 1;
statsptr[(i-1)*5+3] = y2[i-1] - y1[i-1] + 1;
statsptr[(i-1)*5+4] = sizes[i-1];
}
if(ltype != CV_32S)
stats.convertTo(_stats, ltype);
else
_stats.assign(stats);
}
if (!_centroids.empty())
{
cv::Mat centroids(nLabels, 2, CV_64F, Scalar(0));
double* centroidsptr = centroids.ptr<double>();
for (i = 0; i < (int)localArea.size(); i++)
{
int r = i + 1;
int x = x1[r-1];
int y = y1[r-1];
int s = localArea[i];
centroidsptr[(r-1)*2] = (double)x + (double)s/2.0;
centroidsptr[(r-1)*2+1] = (double)y + (double)s/2.0;
}
if(ltype != CV_64F)
centroids.convertTo(_centroids, ltype);
else
_centroids.assign(centroids);
}
return nLabels;
}
```
该函数首先将输入图像二值化,然后遍历图像中所有像素,对于每个未标记的前景像素,使用深度优先搜索算法,找到与它联通的所有前景像素,并给它们打上同样的标记。这样,就将一个连通域标记出来了。在标记的过程中,还计算了每个连通域的重心、面积和边界框等信息,最后返回所有连通域的标记和信息。