未定义标识符vector

时间: 2023-09-29 11:08:36 浏览: 101
vector 是 C++ STL(标准模板库)中的一个容器,需要包含头文件`<vector>`才能使用。例如: ```cpp #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> nums; // 定义一个 int 类型的 vector nums.push_back(1); // 向 vector 中添加元素 nums.push_back(2); nums.push_back(3); for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { // 遍历 vector cout << nums[i] << " "; } return 0; } ``` 这段代码定义了一个 int 类型的 vector,并向其中添加了三个元素。通过遍历 vector,输出了所有元素。注意要使用 `nums.size()` 来获取 vector 中元素的个数。
相关问题

未定义标识符QByteArray

`QByteArray`是Qt库中的一个类,它是C++中用来处理字节数组的一种高效数据结构。它提供了一种方便的方式来操作二进制数据,类似于C++标准库中的`std::vector<char>`,但是功能更为强大,支持直接进行数据读写和I/O操作,特别适合处理网络通信、文件系统等场景中的二进制数据。 在你的代码示例中,如果提到`QByteArray`未定义,那可能是因为你在使用`QByteArray`之前没有包含相应的Qt头文件`#include <QByteArray>`。确保在代码开头包含了这个头文件,以便能够正常使用`QByteArray`类。此外,如果是在非Qt环境中,或者使用的Qt版本过旧而不包含这个类,那么你需要寻找替代方案或升级你的Qt环境。

accumulate未定义标识符

`accumulate` 是 C++ 标准库中的一个算法,通常在 `<numeric>` 头文件中找到,用于对容器(如 `std::vector`, `std::array`, `std::list`, 等)中的元素进行累加操作。 如果你遇到了 "undefined identifier" 错误提示,说明编译器无法识别 `accumulate` 这个标识符,这可能是以下几个原因: 1. **头文件包含错误**:确保你在使用 `accumulate` 前包含了正确的头文件,例如: ```cpp #include <numeric> // 或者 std::accumulate所在的特定头文件 ``` 2. **命名空间冲突**:如果在项目中有其他同名的函数或变量,可能会导致这个标识符被覆盖。检查一下周围是否有冲突的命名空间或函数定义。 3. **类型不匹配**:`accumulate` 需要一个迭代器范围和一个二元操作符。确保传给它的参数类型正确,比如: ```cpp int sum = std::accumulate(numbers.begin(), numbers.end(), 0); // numbers 是一个整数序列 ``` 4. **版本差异**:对于旧版本的 C++(如 C++98),`accumulate` 可能不在 `<numeric>` 中,你需要使用 `<algorithms>` 或 `<algorithm>`。 5. **编译器限制**:某些旧的、非标准的编译器可能不支持 `<numeric>` 中的 `accumulate`,在这种情况下,你可以自己编写一个累加函数。 如果你能提供具体的代码片段,我可以帮助你找到问题所在。现在,请确认你是否已经按照上述步骤进行了检查。如果问题依然存在,请提供更多的上下文信息。
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#include <iostream> #include <string> #include <vector> using namespace std; struct RoutingEntry { string ip; string nextHop; }; class RoutingTable { public: void add (string ip, string nextHop) { RoutingEntry entry = { ip, nextHop }; container.push_back(entry); } void remove (string ip) { for (size_t i = 0; i < container.size(); i++) { if (ip == container[i].ip) { container.erase(container.begin() + i); break; } } } void modify (string ip, string nextHop) { for (size_t i = 0; i < container.size(); i++) { if (ip == container[i].ip) { container[i].nextHop = nextHop; break; } } } string search(string ip) { for (size_t i = 0; i < container.size(); i++) { if (ip == container[i].ip) { return container[i].nextHop; } } return "Not Found"; } private: vector <RoutingEntry> container; }; int main() { RoutingTable table; table.add("223.1.1.1", "200.23.16.1"); table.add("223.1.1.2", "200.23.16.2"); table.add("223.1.1.3", "200.23.16.3"); // 循环查找 while (true) { // 显示菜单 cout << "1. Lookup route" << endl; cout << "2. Add route" << endl; cout << "3. Remove route" << endl; cout << "4. Modify route" << endl; cout << "5. Quit" << endl; int choice; cout << "Please enter your choice: "; cin >> choice; if (choice == 1) { string ip; cout << "Please enter destination IP address: "; cin >> ip; string nextHop = table.search(ip); cout << "Next Hop: " << nextHop << endl; return 0; } else if (choice == 2) { string ip, nextHop; cout << "Please enter destination IP address to add: "; cin >> ip; cout << "Please enter next route address to add: "; cin >> nextHop; add(ip, nextHop); } else if (choice == 3) { string ip; cout << "Please enter destination IP address to remove: "; cin >> ip; remove(ip); } else if (choice == 4) { string ip, nextHop; cout << "Please enter destination IP address to modify: "; cin >> ip; cout << "Please enter next route address to modify: "; cin >> nextHop; modify(ip, nextHop); } else if (choice == 5) { break; } else { cout << "Invalid input, please re-enter" << endl; } } return 0; } 修改代码解决未定义标识符add,remove,modify的问题并作出解释

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ,怎么解决

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