1. pair是一个结构体,有first和second 两个域,可以直接访问 1stringkey="sunquan";2intvalue=123456;3pair <string,int> b(key, value);//这里 pair <string,string>是数据类型,后面是调带参构造方法4cout<<b.first<<endl; 2. 而make_pair是返回一个pair <类型,类型> 的数据, eg:make_pair("asa"...
pair<int,int> p; p=make_pair(10,20); 可以看见,使用make_pair不仅仅让我们免去了对两个变量进行分开来的访问赋值,同时make_pair也智能的接受变量的类型,不需要再度指定,也就是说,make_pair本身是接受隐式类型转换的,比如定义的是一个int类型,使用make_pair传入一个float类型的参数,make_pair不会报错,而是...
pair<T1, T2> p; pair<T1, T2> p(v1, v2); make_pair(v1, v2) 上述第一种方法是定义了一个空的pair对象p,第二种方法是定义了包含初始值为v1和v2的pair对象p。第三种方法是以v1和v2值创建的一个新的pair对象。 1.2、pair对象的一些操作 除此之外,pair对象还有一些方法,如取出pair对象中的每一个...
pair<int,double>p1; //使用默认构造函数 p1.first = 1; p1.second = 2.5; cout << p1.first << ' ' << p1.second << endl; 1. 2. 3. 4. 输出结果:1 2.5 3.赋值operator =: (1)利用make_pair: pair<int,double>p1; p1 = make_pair(1, 1.2); 1. 2. (2)变量间赋值: pair<int...
pair<int, string> p; 其中括号中的int和string分别为p的两个元素的数据类型,p为这个pair的定义名字。 而代码中的make_pair就是给赋值后的p重新赋值。 二、使用pair: pair<string,int> p("Everybodynow",114514);//带初始值的 cout << p.first << " " << p.second << endl; 由于pair相当于是只...
make_pair():此模板函数允许创建值对,而无需显式编写类型。 句法: Pair_name = make_pair(value1,value2); 运算符(=,==,!=,> =,<=):我们也可以使用成对的运算符。 使用equal(=):它为pair对象分配新对象。 句法:pair&运算符=(const pair&pr);这将pr分配为对对象的新内容。为第一个值分配pr的第...
pair介绍: 它是模板 有2个公有成员可供访问。 first和second。 make_pair函数能返回一个pair 可以进行 ==,!=,<=,<, >, >=运算 //由参数1和2推导出类型为<int, int>autoap1 =make_pair(1,2);pair<int,int>ap2(ap1); 小例子: #include<iostream>#include<vector>using namespacestd;pair<string,...
map my_Map; //注意这里的int和int可以是其他类型 或者是 复制代码 代码如下: typedef map MY_MAP; MY_MAP my_Map; 3. 插入数据 (1) my_Map[1] = 1; (2) my_Map.(map::value_type(2,2)); (3) my_Map.(pair(3,3)); (4) my_Map.(make_pair(4,4)); ...
根据C++98/03 和 C++11 标准之间的重大更改,在 Visual Studio 2012 的 Visual C++ 中,使用显式模板参数调用 make_pair()(正如在 make_pair<int, int>(x, y) 中那样)通常不编译。 相关解决方案是始终调用没有显式模板参数的 make_pair(),正如在 make_pair(x, y) 中那样。 提供显式模板参数会破坏函数...
在这个例子中,函数foo返回一个pair,我们使用结构化绑定一次性提取了pair中的所有元素。 2. 并行算法 (Parallel Algorithms):C++17引入了并行版本的STL算法,这对于处理大型数据结构(如大型数组或向量)的性能有着重大的影响。并行算法利用多核处理器的能力,将计算任务分配到多个处理器核心上,从而加快计算速度。以下是一...