Boost库Iterator_adaptor详解

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Iterator
需积分: 9 1 下载量 153 浏览量 更新于2024-08-05 收藏 98KB PDF 举报
"Boost库中的iterator_adaptor.pdf文档主要介绍了Boost.Iterator_adaptor模板类，这是一个用于构建自定义迭代器的工具，由David Abrahams、Jeremy Siek和Thomas Witt编写。这个文档涵盖了iterator_adaptor的基本概念、接口以及如何使用它来适应不同类型的迭代器行为。" 在C++编程中，Boost.Iterator_adaptor是一个强大的工具，它允许程序员通过继承和重载基本接口函数，快速构造符合特定需求的自定义迭代器。这个库设计的主要目的是简化迭代器的实现，尤其是当需要创建复合或适配已有迭代器行为时。 `iterator_adaptor`是基于`iterator_facade`模板类的特殊化，`iterator_facade`提供了一组核心接口，这些接口在`iterator_adaptor`中被实现。`iterator_adaptor`的基类参数`Base`通常是一个已有的迭代器类型，而派生自`iterator_adaptor`的类会重写部分核心接口函数，以调整`Base`类型的行为。派生类是否符合标准迭代器的概念，取决于`Base`类型支持的操作以及在派生类中重定义了`iterator_facade`的哪些核心接口。 `iterator_adaptor`的使用通常包括以下步骤： 1. 定义一个新类，继承自`iterator_adaptor`。 2. 选择一个基础迭代器类型作为`Base`模板参数。 3. 根据需求重写`iterator_adaptor`提供的核心接口，如`operator*`, `operator++`, `operator--`, `difference_type`, `value_type`等。 4. 可选地，如果需要，可以为新迭代器提供额外的操作或成员函数。 这个文档的“Overview”部分可能会提供关于`iterator_adaptor`的基本使用和设计理念的概述。而“Reference”部分则详细列出了`iterator_adaptor`的接口和要求，包括对基类参数的解释，以及公共成员和函数的描述。此外，可能还有“iterator_adaptor requirements”和“iterator_adaptor base class parameters”，这部分内容详细讨论了使用`iterator_adaptor`时必须满足的要求以及基类参数的设定。 通过`iterator_adaptor`，程序员可以方便地构建各种复杂逻辑的迭代器，例如双向迭代器、随机访问迭代器或者适配只读数据结构的只读迭代器。这大大增强了C++代码的灵活性和可扩展性，特别是在处理容器和算法时。

stl_algobase.h

2010-10-16 上传
#ifndef __SGI_STL_INTERNAL_ALGOBASE_H #define __SGI_STL_INTERNAL_ALGOBASE_H #ifndef __STL_CONFIG_H #include <stl_config.h> #endif #ifndef __SGI_STL_INTERNAL_RELOPS ...#include <stl_iterator.h> #endif

iterator_facade.pdf

2021-08-14 上传
《iterator_facade》 在C++编程中，迭代器（iterator）是访问容器元素的关键工具，它提供了类似于指针的接口来遍历序列。`iterator_facade`是Boost库提供的一种设计模式，它是一个基类模板，用于简化自定义迭代器的...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以用共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航片中的像素值行列号( r,c),当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当原始航片该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽并打印出遮蔽点

2023-05-25 上传
c = int((x - spiral_iterator.x_origin) / spiral_iterator.pixel_width) r = int((y - spiral_iterator.y_origin) / spiral_iterator.pixel_height) if dsm_array[r][c] == 0: # 修改像素值为255 dsm_array[r...

x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将打印的坐标保存为文档

2023-06-03 上传
while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}): {z}') # 将坐标和对应的值写入文件 f.write(f'({x},{y}): {z}\n') print('Done!') ``` 在这个例子中，我们...

devc++出现stl_iterator.h

2023-05-22 上传
"stl_iterator.h" 是 C++ STL (Standard Template Library) 的头文件之一，包含了 STL 迭代器的相关定义和实现。如果你在使用 Dev-C++ 编译程序时出现了 "stl_iterator.h" 相关的错误，可能是因为你的代码中使用了 ...

vector<Book*>::iterator it = find(borrowed_books.begin(), borrowed_books.end(), &book);逐字解释

2023-06-08 上传
这行代码的含义是：定义了一个名为"it"的变量，类型为"vector*>::iterator"，这个变量将用于迭代名为"borrowed_books"的vector容器中的元素。在这个vector容器中，我们要查找一个指向"book"对象的指针，并返回这个...

retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope)

2023-07-09 上传
这是一个使用 TensorFlow 的 AutoGraph 转换的代码片段。`converted_call` 函数用于将 `step_function` 转换为 TensorFlow 图形计算图的形式。`ld` 函数用于加载变量，并将其传递给 `converted_call` 函数进行计算。...

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

2023-07-11 上传
最后，通过调用`data.Iterator.splits`方法创建训练集和验证集的迭代器。迭代器会按照指定的批量大小（`args.batch_size`）和排序键（`sort_key=lambda x: len(x.text)`）对数据进行划分和排序。 最后，函数返回...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0] #第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1] #第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height col = int((x - dsm_data.GetGeoTransform()[0]) / dsm_data.GetGeoTransform()[1]) row = int((y - dsm_data.GetGeoTransform()[3]) / dsm_data.GetGeoTransform()[5]) z = val self.iteSize += 1 return x, y, z, row, col dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z, row, col = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}) ({row},{col}):{z}')这段代码怎么改可以当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 原始航片该位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽

2023-05-24 上传
x, y, z, row, col = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}) ({row},{col}):{z}') ``` 这样，在遍历时，如果遇到原始航片该位置像素值为0，就会将其修改为255；如果遇到原始航片该位置像素值为255，...

org_id_dict.values() 详解

2023-04-28 上传
当调用 `org_id_dict.values()` 时，返回该字典中所有值的迭代器（iterator），即返回所有组织的 ID。可以通过将其转换为列表（list）或元组（tuple）来获取所有值。例如，使用列表转换可以写成 `list(org_id_dict....
键盘独行侠
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