for (std::size_t i = 0; i < in_ori_path.size() - 1; ++i)为什么in_ori_path数组容量是0时,依然会执行for函数,该怎样修改呢

时间: 2024-03-28 18:41:45 浏览: 15
如果数组 `in_ori_path` 的容量是0,那么循环条件 `i < in_ori_path.size() - 1` 中的 `in_ori_path.size() - 1` 将会计算为一个非正数,因为 `size()` 方法返回类型是 `std::size_t`,是一个无符号整型,因此结果可能为0或更大。在这种情况下,循环条件始终不成立,因此for循环不会执行。 如果您希望在数组为空时不执行for循环,您可以在循环之前增加一个判断条件,例如: ``` if (in_ori_path.empty()) { // 数组为空,不执行for循环,可以直接返回或做其他处理 return; } // 数组不为空,执行for循环 for (std::size_t i = 0; i < in_ori_path.size() - 1; ++i) { // 循环体 } ``` 这个改动可以确保当数组为空时,不会执行for循环,从而避免访问空数组导致的问题。
相关问题

for (std::size_t i = 0; i < in_ori_path.size() - 1; ++i)为什么in_ori_path数组容量是0时,依然会执行for函数

如果数组 `in_ori_path` 的容量是0,那么循环条件 `i < in_ori_path.size() - 1` 中的 `in_ori_path.size() - 1` 将会计算为一个无符号整数,其值为 `SIZE_MAX`,因为减1之后会出现整数下溢。在这种情况下,循环条件始终成立,因为任何一个非负整数都小于 `SIZE_MAX`。因此,即使数组 `in_ori_path` 的容量是0,for循环也会至少执行一次,直到 `i` 的值达到 `SIZE_MAX-1`。这种情况下会发生未定义行为,因为数组 `in_ori_path` 没有任何元素,访问数组元素会导致越界。

for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x)

这段代码是一个循环,用于将长度为seq_len的子序列从ori_data中提取出来,并将其添加到temp_data列表中。 循环的范围是从0到len(ori_data) - seq_len。这样可以保证在提取子序列时不会超出ori_data的边界。 在每次循环中,通过切片操作ori_data[i:i + seq_len],将从索引i开始,长度为seq_len的子序列提取出来,并赋值给变量_x。 然后,将_x添加到temp_data列表中,用于存储所有提取出的子序列。 循环结束后,temp_data中就包含了所有长度为seq_len的子序列,可以在后续的代码中使用。

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function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

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