一、vector中的find 注意find不属于vector的成员,而存在于算法中,应加上头文件#include <algorithm> 1#include <vector>2#include <algorithm>3#include <iostream>4usingnamespacestd;5intmain( )6{7vector<int>L;8L.push_back(1);9L.push_back
string s3 = s1 + ", " + s2 + "\n";。 注意:当进行 string 对象和字符串字面值混合连接操作时,+ 操作符的左右操作数必须至少有一个是 string 类型的【想象下级联也就知道这确实是有道理的】。---1、也就是说+连接必须保证前两个有一个为string类型!2、字符串字面值不能直接相加,字符串字面值和str...
int strncmp(const char *string1, const char *string2, size_t count); 比较字符串string1和string2大小,只比较前面count个字符. 比较过程中, 任何一个字符串的长度小于count, 则count将被较短的字符串的长度取代. 此时如果两串前面的字符都相等, 则较短的串要小. 返回值< 0, 表示string1的子串小于strin...
#include<string> #include<iostream> using namespace std; int main() { string s("dog bird chicken bird cat"); //字符串查找---找到后返回首字母在字符串中的下标 // 1. 查找一个字符串 cout << s.find("chicken") << endl;// 结果是:9 // 2. 从下标为6开始找字符'i',返回找到的第一...
从set中查找同样可以使用count()函数和find()函数,两者的区别在之前的map中已经总结。 例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include <stdio.h> #include <vector> #include <set> using namespace std; int main(){ vector<int> v; for (int i = 0; i < 10; i++){ v.pus...
STL中的容器有队列容器和关联容器,容器适配器(congtainer adapters:stack,queue,priority queue),位集(bit_set),串包(string_package)等等。 (1)序列式容器(Sequence containers),每个元素都有固定位置--取决于插入时机和地点,和元素值无关,vector、deque、list; Vector:将元素置于一个动态数组中加以管理,可以随机...
{ auto iter = nmap.find(nums[i]); if (iter != nmap.end()) { if (i - iter->second <= k) return true; else iter->second = i; } else nmap[nums[i]] = i; } return false; } }; int main() { Solution s; vector<int> nums = {1,2,3,1}; cout << (s.containsNearby...
vector 数组 随机读改、尾部插入、尾部删除 O(1)头部插入、头部删除 O(n) 无序 可重复 支持快速随机访问 list 双向链表 插入、删除 O(1)随机读改 O(n) 无序 可重复 支持快速增删 deque 双端队列 头尾插入、头尾删除 O(1) 无序 可重复 一个中央控制器 + 多个缓冲区,支持首尾快速增删,支持随机访问 stac...
hfile— Name of C header file character vector Name of C header file, specified as a character vector. The name is case-sensitive and must match the file on your system. If you do not include a file extension in the file name, loadlibrary uses .h for the extension. Data Types: char...
model_dir = {模型文件目录}; // step 2: 创建并初始化Predictor;在这里选择合适的引擎 auto predictor = global_controller()->CreateEdgePredictor(config); // step 3-1: 预测图像 auto img = cv::imread({图片路径}); std::vector<EdgeResultData> results; predictor->infer(img, results); // ...