vector<vector<int>>used;

时间: 2024-06-02 14:03:53 浏览: 57
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vector 使用方法1

vector<vector<int>> used 是一个二维向量，其中每个元素都是一个整数向量。它通常用于记录某种状态或标记在算法或程序中的使用情况。 例如，可以使用 used[i][j] 来表示第 i 行第 j 列的元素是否被使用过。这样的数据结构在解决一些问题时非常有用，比如图的遍历、迷宫问题等。
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#include 的用法

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vector的用法.doc

前几天一个同学问我c++里面的vector的使用，我研究了一下，先总结如下： 1.vector 的数据的存入和输出： #include #include #include using namespace std;

帮我改成可运行的c++程序：class Solution {public: vector<vector<int>> result; vector<int> path; void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) { if (path.size() == nums.size()) { // 找到了一组排列（path.size表示递归深度） result.push_back(path); return; } for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (used[i] == true) continue; // 第 i 个数字已经被占用，直接跳过 used[i] = true; path.push_back(nums[i]); backtracking(nums, used); path.pop_back(); used[i] = false; } } vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) { vector<bool> used(nums.size(), false); //used数组表示每个数字是否被占用 backtracking(nums, used); return result; } };

void backtracking (vector<int>& nums, vector<bool>& used) { if (path.size() == nums.size()) { result.push_back(path); return; } for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { if (used[i] == true) ...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<int> temp; // 临时保存已经选择的数 // backtracking：回溯 void backtracking(vector<vector<int> > &res, vector<bool> &isused, vector<int> &nums) { // 当temp数组的长度等于期望数组的长度时 return if (temp.size() == nums.size()) { res.push_back(temp); return; } // 遍历所有选择 for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { // 对没有选择过的元素再进行抉择：选择它｜不选择它 if (isused[i]) { // 选择该元素 选择后标记该元素为已选择 同时进行下一元素的抉择 temp.push_back(nums[i]); isused[i] = false; backtracking(res, isused, nums); // 回复原来状态：未选择 同时从temp中pop出 isused[i] = true; temp.pop_back(); } } } // permute：返回nums数组构成的全排列 vector<vector<int> > permute(vector<int> &nums) { vector<vector<int> > res; vector<bool> isused(nums.size(), true); backtracking(res, isused, nums); return res; } // 主函数 int main() { // 初始化nums=[1,2,3] vector<int> nums; for (int i = 1; i <= 3; ++i) { nums.push_back(i); } // 结果返回值 vector<vector<int> > ans; ans = permute(nums); // 打印结果 for (int i = 0; i < ans.size(); ++i) { for (int j = 0; j < ans[i].size(); ++j) { cout << ans[i][j] << " "; } cout << endl; } return 0; }

这段代码是一个求解给定数组的全排列的程序，使用了回溯算法来枚举所有可能的情况。 首先定义了一个全局变量temp来保存当前已经选择的数，然后定义了一个backtracking函数来进行回溯。在backtracking函数中，首先...

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; vector<int> perm; vector<bool> used; void dfs(int n, int q, int depth, vector>& constraints) { if (depth == n) { for (int i = 0; i < n; i++) { cout << perm[i] << " "; } cout << '\n'; return; } for (int i = n; i >= 1; i--) { if (!used[i]) { bool flag = true; for (int j = 0; j < q; j++) { if (constraints[j].first == depth + 1 && constraints[j].second == i) { flag = false; break; } } if (flag) { used[i] = true; perm[depth] = i; dfs(n, q, depth + 1, constraints); used[i] = false; } } } } int main() { int n, q; cin >> n >> q; perm.resize(n); used.resize(n + 1); vector> constraints(q); for (int i = 0; i < q; i++) { int pos, val; cin >> pos >> val; constraints[i] = make_pair(pos, val); } sort(constraints.begin(), constraints.end()); dfs(n, q, 0, constraints); return 0; }

具体地，我们可以用一个 boolean 数组 used 来记录数字是否已经被使用过，用一个 vector<pair<int, int>> 来记录限制条件。在 dfs 中，我们首先检查当前位置上可以放置的数字，然后检查这个数字是否和限制条件冲突，...

#include <iostream> #include <vector> int main() { int n, x; std::cin >> n >> x; std::vector<std::vector<int>> matrix(n, std::vector<int>(n)); // 读取矩阵元素 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { std::cin >> matrix[i][j]; } } // 更新主对角线元素 for (int i = 0; i < n; i++) { matrix[i][i] += x; } // 更新次对角线元素 for (int i = 0; i < n; i++) { matrix[i][n - 1 - i] += x; } // 输出矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { std::cout << matrix[i][j] << " "; } std::cout << std::endl; } return 0; } 把这段代码改成用二维数组实现

Certainly! Here's the modified code using a two-dimensional array: cpp #include <iostream> ...Please note that in this modified version, a two-dimensional array matrix is used instead of a vector.

vector<int>& res

A vector<int> is a vector that stores integer values. It can be used to store a sequence of integers that can be accessed using an index. Here is an example of how to create and use a vector<int>: ...

int N=tracks.size(); // the number of tracks int M=detections.size(); // the number of points detected // Matrix distance from track N-th to point detected M-th vector< vector<double> > Cost(N,vector<double>(M)); vector<int> assignment; // matrix used to determine N-th track will be join with point detected M-th based on Hungarian algorithm // matrix distance double dist; for(int i=0;i<tracks.size();i++) { for(int j=0;j<detections.size();j++) { Point2d diff=(tracks[i]->prediction-detections[j]); //euclid distance dist=sqrtf(diff.x*diff.x+diff.y*diff.y); Cost[i][j]=dist; } }

这段代码实现了一个轨迹跟踪算法中的匈牙利算法部分，用于将已有轨迹和新检测到的点匹配。首先，得到了已有轨迹的数量N和新检测到的点的数量M。然后，创建了一个二维的Cost矩阵，用于存储从第i个轨迹到第j个点的距离...

vector<int>&的用法

vector<int> v; This creates an empty vector of integers named v. Elements can be added to the vector using the push_back() function: v.push_back(4); v.push_back(5); v.push_back(6); This adds the ...

return vector<int>();

It is equivalent to writing vector<int> v; return v; or simply return {};. It can be used in functions where there is no meaningful value to return or when an error occurs and no valid result can...

如何创建以下c++类的析构函数：class Manage { int total; int used; int unitPrice; vector<Vehicle *> parking; queue<Vehicle *> waiting; public: Manage(int, int); int vehicle_in(Vehicle); int vehicle_in(string, Color, int); bool in_park(Vehicle *); bool in_wait(Vehicle *); bool vehicle_out(Vehicle *); bool vehicle_out(int); int price(Vehicle *); bool change(string, Vehicle); vector<Vehicle> get_all(); int get_num(); };

vector<Vehicle *> parking; queue<Vehicle *> waiting; public: Manage(int, int); ~Manage(); // 析构函数 int vehicle_in(Vehicle); int vehicle_in(string, Color, int); bool in_park(Vehicle *); ...

将下面代码写成matlab形式 int runBm3d( const Mat image_noisy, Mat& image_basic, Mat& image_denoised ) { int Height = image_noisy.rows; int Width = image_noisy.cols; int Channels = image_noisy.channels(); vector<Mat> block_noisy;//store the patch vector<int>row_idx;//patch idx along the row direction vector<int>col_idx; GetAllBlock(image_noisy, Width, Height, Channels, kHard, pHard, block_noisy, row_idx, col_idx); int bn_r = row_idx.size(); int bn_c = col_idx.size(); tran2d(block_noisy, kHard); vector<int> sim_num;//index number for the selected similar patch in the block vector vector<int> sim_idx_row;//index number for the selected similar patch in the original Mat vector<int> sim_idx_col; vector<Mat>data;//store the data during transforming and shrinking Mat kaiser = gen_kaiser(beta, kHard);//2-D kaiser window float weight_hd = 1.0;//weights used for current relevent patch Mat denominator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); Mat numerator_hd(image_noisy.size(), CV_32FC1, Scalar::all(0)); for (int i = 0; i < bn_r; i++) { for (int j = 0; j < bn_c; j++) { //for each pack in the block sim_num.clear(); sim_idx_row.clear(); sim_idx_col.clear(); data.clear(); getSimilarPatch(block_noisy, data, sim_num, i, j, bn_r, bn_c, int((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard);//block matching for (int k = 0; k < sim_num.size(); k++)//calculate idx in the left-top corner { sim_idx_row.push_back(row_idx[sim_num[k] / bn_c]); sim_idx_col.push_back(col_idx[sim_num[k] % bn_c]); } tran1d(data, kHard);//3-D transforming DetectZero(data, lambda3d * sigma);//shrink the cofficient weight_hd = calculate_weight_hd(data, sigma); Inver3Dtrans(data,kHard);//3-D inverse transforming aggregation(numerator_hd, denominator_hd, sim_idx_row, sim_idx_col, data, weight_hd, kHard, kaiser);//aggregation using weigths } } image_basic = numerator_hd / denominator_hd;

[data,sim_num] = getSimilarPatch(block_noisy, i, j, bn_r, bn_c, int32((nHard - kHard) / pHard) + 1, NHard, tao_hard); %block matching for k = 1:length(sim_num) %calculate idx in the left-top ...

将下列代码转换为Javausing namespace std; ADDRINT currentLocks [64]; // not all will be used and is to serve for programs with up to 64 worker threads. This is to catch real lock acquisitions std::unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> >, bool> > memoryMap; std::unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> >, bool> > readMemoryMap; std::unordered_map<ADDRINT, std::pair<vector<std::pair<THREADID, UINT32> >, bool> > lockMap; std::unordered_map<OS_THREAD_ID,THREADID> threadMap; std::unordered_map<THREADID, std::pair<UINT32, UINT32> > threadAbstract;

private static Map<ADDRINT, Pair<List<Pair<THREADID, UINT32>>, Boolean>> memoryMap = new HashMap<>(); private static Map<ADDRINT, Pair<List<Pair<THREADID, UINT32>>, Boolean>> readMemoryMap = new ...

vector<string>& GetVecStrSerial()

The vector<string> is a data structure in C++ that is used to store a collection of strings. It is a dynamic array that can grow or shrink as needed, and provides efficient random access to its ...

int longestConsecutive(const vector<int> &nums) { unordered_map<int, bool> used; for (auto i : nums) used[i] = false; int longest = 0; for (auto i : nums) { if (used[i]) continue; int length = 1; used[i] = true; for (int j = i + 1; used.find(j) != used.end(); ++j) { used[j] = true; ++length; } for (int j = i - 1; used.find(j) != used.end(); --j) { used[j] = true; ++length; } longest = max(longest, length); } return longest；分析以上代码

这段代码计算给定无序整数数组中最长连续序列的长度。它使用了哈希表 unordered_map 来记录是否使用了每个数字，然后对于每个数字，进行向上和向下的扩展，直到找到不在数组中的数字为止，计算其长度并更新最长长度...

vector<double>& old_P；cout<<old_P[1];输出为什么不是.0

This is a C++ data type ...The vector<double> type provides a convenient way to store and manipulate sequences of floating point numbers, and is often used in scientific and mathematical applications.

解释代码 void getNext(string p, vector<int>& next) { int j = 0, k = -1; next[0] = -1; while (j < p.size() - 1) { if (k == -1 || p[j] == p[k]) { ++j; ++k; if (p[j] != p[k]) next[j] = k; else next[j] = next[k]; } else k = next[k]; } } int kmp(string s, string p) { vector<int> next(p.size()); getNext(p, next); int i = 0, j = 0; while (i < s.size() && j < p.size()) { if (j == -1 || s[i] == p[j]) { ++i; ++j; } else j = next[j]; } if (j == p.size()) return i - j; else return -1; }

The while loop checks for the conditions (i>0 && p[i]!=p[j]), if true, then it resets the value of "j" to the element at position "j-1" in the "next" vector. This is because we are trying to find the ...

请解释下这段代码namespace cros { // FaceTracker takes a set of face data produced by FaceDetector as input, // filters the input, and produces the bounding rectangle that encloses the // filtered input. class FaceTracker { public: struct Options { // The dimension of the active sensory array in pixels. Used for normalizing // the input face coordinates. Size active_array_dimension; // The dimension of the active stream that will be cropped. Used for // translating the ROI coordinates in the active array space. Size active_stream_dimension; // The threshold in ms for including a newly detected face for tracking. int face_phase_in_threshold_ms = 3000; // The threshold in ms for excluding a face that's no longer detected for // tracking. int face_phase_out_threshold_ms = 2000; // The angle range [|pan_angle_range|, -|pan_angle_range|] in degrees used // to determine if a face is looking at the camera. float pan_angle_range = 30.0f; }; explicit FaceTracker(const Options& options); ~FaceTracker() = default; FaceTracker(FaceTracker& other) = delete; FaceTracker& operator=(FaceTracker& other) = delete; // Callback for when new face data are ready. void OnNewFaceData(const std::vector<human_sensing::CrosFace>& faces); // The all the rectangles of all the detected faces. std::vector<Rect<float>> GetActiveFaceRectangles() const; // Gets the rectangle than encloses all the detected faces. Returns a // normalized rectangle in [0.0, 1.0] x [0.0, 1.0] with respect to the active // stream dimension. Rect<float> GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const; void OnOptionsUpdated(const base::Value& json_values); private: struct FaceState { Rect<float> normalized_bounding_box = {0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f}; base::TimeTicks first_detected_ticks; base::TimeTicks last_detected_ticks; bool has_attention = false; }; Options options_; std::vector<FaceState> faces_; }; } // namespace cros

这段代码定义了一个名为 "FaceTracker" 的类，用于对人脸数据进行过滤并生成边界框。该类具有一个嵌套的 "Options" 结构体，用于存储一些选项参数，例如输入坐标的维度、阈值等。类中还定义了一些函数，例如 ...

Add detailed comments to the following code and give the code: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 25; const int MAXM = 45; struct Edge { int to, next, w; } edge[MAXM]; int main() { int head[MAXN], cnt=0; int dis[MAXN][MAXN], vis[MAXN]; int shield[MAXN][MAXN], d[MAXN][MAXN]; int n, m; memset(dis, INF, sizeof(dis)); memset(head, -1, sizeof(head)); memset(shield, 0, sizeof(shield)); cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= m; i++) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; edge[cnt].to = v; edge[cnt].w = w; edge[cnt].next = head[u]; head[u] = cnt++; dis[u][v] = min(dis[u][v], w); } for (int k = 1; k <= n; k++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (i == j) continue; dis[i][j] = min(dis[i][j], dis[i][k] + dis[k][j]); } } } for (int i = 1; i <= n; i++) { int k; cin >> k; for (int j = 1; j <= k; j++) { int x; cin >> x; shield[x][i] = 1; } } for (int s = 1; s <= n; s++) { priority_queue, vector >, greater > > pq; memset(vis, 0, sizeof(vis)); for (int i = 1; i <= n; i++) { d[s][i] = INF; if (shield[s][i]) { for (int j = 1; j <= n; j++) { if (shield[s][j] && j != i) { d[s][i] = min(d[s][i], dis[i][j]); } } } else { d[s][i] = dis[s][i]; } } pq.push({d[s][s], s}); while (!pq.empty()) { int u = pq.top().second; pq.pop(); if (vis[u]) continue; vis[u] = 1; for (int i = head[u]; i != -1; i = edge[i].next) { int v = edge[i].to;

priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int> >, greater<pair<int, int> > > pq; memset(vis, 0, sizeof(vis)); for (int i = 1; i <= n; i++) { d[s][i] = INF; if (shield[s][i]) { for (int j =...

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蓝桥杯Python试题解析与答案题库

资源摘要信息:"蓝桥杯Python试题题库及答案解析是面向参加蓝桥杯Python竞赛的学生和Python学习者的一套学习资料。蓝桥杯Python竞赛是一项全国性的计算机专业竞赛，旨在选拔和培养计算机科学与技术领域的优秀人才。作为Python方向的比赛，它不仅考察参赛者的基础编程能力，还包括算法、数据结构、逻辑思维以及软件开发的实际应用能力。因此，这份题库及答案解析是竞赛准备的重要资源，涵盖了各种类型的题目和详细的解题思路。" 知识点详细说明： 1. 蓝桥杯竞赛概述： - 蓝桥杯竞赛分为多个组别，Python是其中一个热门的比赛组别。 - 竞赛每年举办一次，主要面向高校学生和部分社会人士。 - 蓝桥杯竞赛以提高人才素质和促进软件产业发展为宗旨，通过举办比赛选拔优秀的计算机人才。 2. Python编程语言特性： - Python是一种解释型、面向对象、具有动态语义的高级编程语言。 - 它以简洁明了的语法和强大的库支持著称，非常适合初学者快速上手。 - Python广泛应用于数据分析、人工智能、网络爬虫、Web开发等多个领域。 3. 竞赛题目类型： - 编程题目：要求参赛者利用Python编程解决问题，可能涉及算法设计、数据结构的运用等。 - 思维题目：这类题目考查参赛者的逻辑思维能力和问题分析能力，不一定需要编写代码，但需要给出解题思路。 - 实际应用题目：模拟实际开发场景，考察参赛者如何将Python知识应用于实际问题的解决。 4. 答案解析的作用： - 答案解析为参赛者提供了正确解题的思路和方法，有助于加深理解。 - 通过解析，参赛者能够学习到高效、优雅的解题技巧和编程习惯。 - 解析还能帮助参赛者发现自己的知识盲点和思维误区，以便在未来的练习中着重改进。 5. 竞赛准备策略： - 系统学习Python基础，包括数据类型、控制结构、函数、模块等。 - 熟悉常见算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树、图等。 - 定期进行编程练习，包括历届蓝桥杯Python赛题和类似难度的题目。 - 参与讨论和交流，与他人合作解决问题可以提高解题效率和深度。 6. 资源获取与利用： - 从可靠的渠道获取竞赛相关的学习资源，如官方发布的样题、往届题库等。 - 对资源进行分类整理，按照难易程度、知识点分布进行有序学习。 - 结合题库进行模拟测试，检验学习成果，调整学习策略。 7. 关键技术点： - 对于Python竞赛而言，理解编程语言的核心概念是基础。 - 掌握Python标准库中的常用模块，如collections、itertools、math等。 - 学会运用Python进行文件操作、数据处理、网络编程等实际操作。 8. 考试注意事项： - 理解题目的要求，明确解题的目标和限制条件。 - 注意代码的可读性和注释的书写，提高代码的维护性和可测试性。 - 遵守时间限制，合理分配时间给不同难度级别的题目。 - 在练习过程中模拟真实考试环境，调整心态，减少考试焦虑。 通过上述知识点的详细了解，参赛者可以对蓝桥杯Python试题题库及答案解析有一个全面的认识，从而在竞赛中发挥出自己的最佳水平。