upperbound找不到_upper_bound 和lower_bound 的返回值问题

时间: 2023-07-10 07:23:38 浏览: 160
在 C++ 中,`upper_bound` 和 `lower_bound` 是 STL 中的两个函数,它们用于在有序的容器(如 vector、set、map)中查找某个元素的位置。它们的返回值是一个迭代器,指向第一个大于(或等于)查找元素的位置(`upper_bound`),或者第一个大于查找元素的位置(`lower_bound`)。如果查找元素不存在,那么它们的返回值就是指向该元素应该插入的位置的迭代器。 如果你在使用 `upper_bound` 和 `lower_bound` 函数时遇到了找不到返回值的问题,可能是以下几个原因导致的: 1. 容器没有按照从小到大的顺序排列,导致函数无法正确查找元素。 2. 查找元素不存在,导致函数返回插入位置的迭代器。 3. 函数的返回值被你的代码忽略或者错误处理,导致无法正确获取返回值。 你可以检查一下你的代码,看看是不是出现了以上的问题。如果还有其他问题,请提供更多的信息,我会尽力帮助你解决问题。
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np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w)

`np.concatenate`函数用于将多个数组沿指定轴连接在一起。在这个特定的情况下,`np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))`用于将两个数组连接成一个新的数组,以构成约束条件函数的返回值。 在这里,`w - upper_bound`表示将向量`w`的每个分量与`upper_bound`相减,得到一个新的数组。`lower_bound - w`表示将`lower_bound`与向量`w`的每个分量相减,得到另一个新的数组。然后,使用`np.concatenate`将这两个数组连接在一起,形成一个包含所有约束条件的数组。 这样做的目的是构建一个满足约束条件的向量,在这个向量中,每个分量都满足对应的约束条件。 请注意,这里假设`w`、`upper_bound`和`lower_bound`都是NumPy数组。确保它们的维度和尺寸是匹配的,以确保正确地进行相减和连接操作。 希望这样解释清楚了这一部分,请根据您的实际问题和约束条件进行适当调整和修改。

ST语言中upper_bound lower_bound的用法

在 ST 语言中,`upper_bound` 和 `lower_bound` 也用于在一个已排序的序列中查找指定值的位置。它们的使用方法与 C++ 中的函数类似,但有一些细节需要注意。 1. `upper_bound` 函数 `upper_bound` 函数的语法如下: ``` pos:= upper_bound(array, value [, compare]) ``` 其中,`array` 是要查找的已排序数组,`value` 是要查找的特定值,`compare` 是一个可选参数,用于指定比较函数。返回值 `pos` 是一个整数,它表示第一个大于 `value` 的元素的位置。 需要注意的是,与 C++ 不同,ST 语言中的 `upper_bound` 函数返回的位置是从 0 开始计数的,而不是从 1 开始。此外,如果 `value` 大于等于数组中的所有元素,则返回数组长度。 下面是一个使用 `upper_bound` 函数的例子: ``` array := [1, 2, 2, 3, 4, 5] pos := upper_bound(array, 2) // pos 的值为 3,表示第一个大于 2 的元素在数组中的位置为 3 ``` 2. `lower_bound` 函数 `lower_bound` 函数的语法与 `upper_bound` 函数类似,但它返回的是第一个大于等于 `value` 的元素的位置。即,如果数组中存在元素等于 `value`,则返回第一个等于 `value` 的元素的位置;否则返回第一个大于 `value` 的元素的位置。 ``` pos:= lower_bound(array, value [, compare]) ``` 需要注意的是,ST 语言中的 `lower_bound` 函数也返回从 0 开始计数的位置,而不是从 1 开始。如果 `value` 大于数组中的所有元素,则返回数组长度。 以下是一个使用 `lower_bound` 函数的例子: ``` array := [1, 2, 2, 3, 4, 5] pos := lower_bound(array, 2) // pos 的值为 1,表示第一个大于等于 2 的元素在数组中的位置为 1 ```
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它的具体实现是这样的,再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

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