抱歉，如果这很明显，我是C++的新手。stackoverflow上似乎有相关的答案，只是我所理解的不足以适用于我的情况。我有一个代表视觉补丁的类实例列表。当特征之间的距离低于阈值时，我想合并这些项目，用合并后的输出替换parent。像这样:使用嵌套for循环遍历所有项目(将每个项目与其他所有项目进行比较)当找到匹配项时(不是同一个实例):从匹配对构造一个新的(子)实例，附加到新列表。从列表中删除两个(父)项继续遍历列表以查找其他匹配项将新列表附加到原始列表。我知道如何使用迭代器在单个for循环中从列表中删除项目，但我不清楚它如何在嵌套循环中工作，因为erase()递增到下一个项目。我可

boost中是否有任何函数对象是std::equal_to、std::greater等函数对象家族的通用等价物？本质上，std::equal_to应该变成类似structgeneric_equal_to{templatebooloperator()(constT&t,constU&u)const{returnt==u;}};我可以看到由于返回类型的问题，std::plus等的通用版本可能会更加棘手(尽管decltype可以解决这个问题)。不过，我看不出std::equal_to函数对象本身需要模板参数的任何可能原因。这些版本肯定存在于boost或STL中的某个地方吗？当然，编写它们很简

我正在尝试用C++编写一种树状结构。就像每棵树都有Twig和树叶一样。一个分支可以包含其他分支以及叶子。现在我的实现要求每个分支和叶子具有不同的功能。例如。走树状结构Root||Branch1Branch2Branch3|||Leaf1Leaf2Branch4NowEachLeafandbranchhasadifferentfunctiontoexecutesoLeaf1willhaveafunctioncalledleaf1_func,Leaf2willhaveleaf2_func,Branch4hasBranch4_func.我最初尝试实现复合设计模式。但这意味着我将拥有与叶子一样

目录1->算法效率1.1->如何衡量一个算法的好坏？1.2->算法的复杂度2->时间复杂度2.1->时间复杂度的概念2.2->大O的渐进表示法2.3->常见时间复杂度计算3->空间复杂度4->常见复杂度对比1->算法效率1.1->如何衡量一个算法的好坏？对于以下斐波那契数列：#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeusingnamespacestd;longlongfib(intN){ if(N用递归实现斐波那契数列，看上去代码十分简洁，但简洁一定就是好算法吗？如何衡量一个算法的好坏？1.2->算法的复杂度算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空

问题背景:在使用pyecharts的map中国地图当中，数据结构已经构成，但是运行时候之后数据并没有显示出来，如下图：  原因分析：新版pyecharts的map中国地图，省份参数需要加上"省“，例如：“安徽”，就必须要是安徽省，这样数据才能在地图中显示问题解决首先定义一个方法，我这边起名province，然后在方法中定义出一个含有中国34个省自治区的全称的列表，使用for循环遍历所有的列表中的省份，依次判断传入的参数是否包含在列表元素中，如果包含，则返回对应的列表元素，我这里用了两个方法，一个是find函数，一个是in函数defprovince(pro):provinces=["北京市","

我正在将之前围绕pthreads的线程包装器转换为std::thread。但是c++11没有办法取消线程。尽管如此，我还是需要取消线程，因为它们可能正在外部库中执行非常冗长的任务。我正在考虑在我的平台中使用给我pthread_id的native_handle。我在Linux(Ubuntu12.10)中使用gcc4.7。这个想法是:#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){cout线程被pthreads抛出的异常取消。我的问题是:这种做法会不会有什么问题(除了不可移植)？

GPU在通用中的使用现在很普遍。最基本的是，矩阵乘法是OpenCL教程中的第一个。而不是针对特定的gpu编写代码和内核代码。是否可以从MKL之类的库中调用它们。Arrayfire在那里但不是免费的。我正在尝试将我的模拟软件移植到具有MatrixMul、LU分解、FFT等的GPU。我正在为这些寻找健壮的代码，而不是从头开始编写它们。我已经有了一个可用的matmulopencl程序，但只是缺乏将它与我的代码集成的知识。下一步我正在尝试使用LU，是否有任何LU代码可以帮助我。 最佳答案 查看ViennaCLhttp://viennacl.

我正在处理数百万个要按顺序访问的数据元素。元素很少增长和收缩，但会以可预测的方式以已知block大小增长和收缩。我正在寻找类似于std::vector的高效集合，它不会重新分配但将数据保存在多个内存块中。每当我将更多对象放入集合中时，如果最后一个block已用完，则会创建并填充一个新block。我不希望有一个随机访问运营商。由于性能问题和一些超出手头问题范围的其他问题，我无法使用std::list。是否有适合我在boost或任何其他库中的要求的现成集合。在尝试自己做饭之前，我想确保货架上没有可用的东西。 最佳答案 在我看来，最好的选

我正在使用如下代码:constintMY_SIZE=100000;std::vectorv;v.reserve(MY_SIZE);//addnomorethanMY_SIZEelementstothevectorf(v);v.clear();//again,addnomorethanMY_SIZEelementstothevectorf(v);v.clear();////etc...//我的代码的重点是存储MY_SIZEdouble的然后执行操作f(std::vector)在那些元素上。在我填满vector并执行操作后，我想去掉所有元素(并将std::vector::size()重置为

我经常在CUDA中使用复杂的算术，需要定义自己的实现，例如超越函数(sin、cos、exp,...)在复数上。我现在想通过编写一个包含此类函数的库来明确解决问题，以便考虑“大量”情况并避免在任何时候因新实现而陷入困境。我知道，对于他们中的一些人来说，从准确性和计算复杂性之间权衡的角度来看，编写代码可能并非易事。不过，我也知道C++有自己的complexmathlibrary.是否有可能为CUDA目的“回收”现有的C++解决方案？ 最佳答案 可能你已经找到了答案，但这是我的答案:有可能“回收”sourcesforcomplexC++I