find(1:2:20>15)掵婸揜是
时间: 2024-03-31 17:32:47 浏览: 15
首先,1:2:20 是一个等差数列,表示从 1 开始,以 2 为公差,不超过 20 的所有奇数。
那么,1:2:20>15 的结果是一个逻辑数组,表示该等差数列中每个元素是否大于 15,即 `[false, false, false, true, true]`。
最后,find 函数会返回逻辑数组中值为 true 的元素的下标,因此,find(1:2:20>15) 的结果是 `[4, 5]`,表示等差数列中第 4 和第 5 个元素大于 15。
因此,答案为 `[4, 5]`。
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std::vector<std::pair<std::string, int>> myVec;怎么使用find函数
std::vector<std::pair<std::string, int>>是存储了std::string和int类型的pair的vector。对于这种情况,我们可以使用std::find_if函数和lambda表达式来查找满足条件的元素。lambda表达式可以让我们自定义查找条件。以下是一个示例:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <utility>
#include <algorithm>
int main() {
std::vector<std::pair<std::string, int>> myVec = {{"apple", 3}, {"banana", 2}, {"cherry", 5}};
auto it = std::find_if(myVec.begin(), myVec.end(), [](const std::pair<std::string, int>& p) {
return p.first == "banana";
});
if (it != myVec.end()) {
std::cout << "Found! The value of " << it->first << " is " << it->second << "." << std::endl;
} else {
std::cout << "Not found." << std::endl;
}
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用了std::find_if函数和lambda表达式来查找键为"banana"的元素。lambda表达式接受一个std::pair<std::string, int>类型的参数p,并返回一个bool类型的值。如果p的第一个元素等于"banana",则返回true,否则返回false。使用std::find_if函数可以找到第一个满足条件的元素,如果找到了,就输出这个元素的值,否则输出"Not found"。
void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>> shot2(model_descriptors_shot->size()),std::vector<std::bitset<352>> shot2(scene_descriptors_shot->size()); pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)这种表达有问题吗
是的,这种表达是有问题的。首先,函数定义中的参数名应该去掉类型定义,即应该改为:
```
void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)
```
其次,函数定义中的参数数量不匹配。在函数定义中,scene_descriptors_shot参数的数量应该为1,而不是2。因此,应该将其改为:
```
void find_match_shot(std::vector<std::bitset<352>>& model_descriptors_shot, std::vector<std::bitset<352>>& scene_descriptors_shot, pcl::CorrespondencesPtr model_scene_corrs)
```
最后,函数定义中的函数体应该根据二进制描述子的特点进行修改,例如遍历每个模型描述子,计算它与场景描述子的Hamming距离,将Hamming距离最小的场景描述子与模型描述子进行匹配。具体实现可以参考以下示例代码:
```
for (size_t i = 0; i < model_descriptors_shot.size(); ++i) {
size_t best_index = 0;
size_t best_distance = 352;
for (size_t j = 0; j < scene_descriptors_shot.size(); ++j) {
size_t distance = (model_descriptors_shot[i] ^ scene_descriptors_shot[j]).count();
if (distance < best_distance) {
best_distance = distance;
best_index = j;
}
}
pcl::Correspondence correspondence(i, best_index, 1.0f - (float)best_distance / 352.0f);
model_scene_corrs->push_back(correspondence);
}
```
注意,在这个实现中,我们使用了bitset的count函数计算二进制描述子之间的Hamming距离,然后用1减去距离的比例,作为匹配的相似度得分。