C++容器深度解析:string对象构造与修改

需积分: 9 5 下载量 26 浏览量 更新于2024-07-20 1 收藏 202KB DOCX 举报
"C++容器的学习笔记,包含构造与修改string对象的方法示例" 在C++中,容器是一种非常重要的概念,它们是标准模板库(STL)的核心组成部分,提供了高效的数据存储和操作机制。本笔记主要关注C++中的string容器,它是一个特殊的容器,用于存储字符序列。 首先,我们来看如何构造string对象。在C++中,可以使用多种方式来创建和初始化一个string对象: 1. 默认构造:`string sl;` 创建一个空字符串。 2. 初始化指定长度和字符:`string s2(5, 'a');` 创建长度为5,全为'a'的字符串。 3. 通过另一个string复制构造:`string s3(s2);` 复制`s2`的内容到`s3`。 4. 从已有的字符串迭代器范围构造:`string s4(s3.begin(), s3.begin() + s3.size() / 2);` 从`s3`的前半部分创建`s4`。 5. 从字符指针构造:`string ssl(cp);` 从字符指针创建字符串。 6. 从字符数组构造:`string ss2(c_array, 5);` 从字符数组的前5个元素创建字符串。 7. 从字符数组的子序列构造:`string ss3(c_array + 5, 4);` 从字符数组的第6个到第9个元素创建字符串。 8. 注意,如果字符数组没有终止符`\0`,直接使用会导致错误,如`string ss4(no_null);`。但可以指定长度来避免这个问题,如`string ss5(no_null, 2);` 9. 从已有的string截取部分构造:`s1 = "Hiya";` `string s7(s1, 0, 2);` 从`s1`的前两个字符创建`s7`,`string s8(s1, 0, 8);` 从`s1`的前8个字符创建`s8`。注意,即使超过实际长度,截取也不会出错。 接下来,我们讨论如何修改string对象: 1. 使用`insert`函数可以在字符串的任何位置插入字符或字符序列。例如,`s.insert(p, 'A');` 在迭代器`p`指向的位置插入'A',`p`不再指向'h'。`s.insert(p, 3, 'B');` 在同一位置插入3个'B'。 2. 另一个示例:`string s2("abccdf");`,`string::iterator b = s2.begin();` 和 `string::iterator e = s2.end();` 分别获取`s2`的起始和结束迭代器。然后,`s2.insert(b, "XYZ");` 在`s2`的开头插入"XYZ",`s2.insert(e, "ABC");` 在末尾插入"ABC"。 这些示例展示了C++中string容器的基本构造和修改方法。通过这些方法,我们可以方便地创建、初始化和操作字符串,满足各种编程需求。在实际项目中,理解并熟练掌握这些操作对于编写高效且易维护的代码至关重要。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行