这个问题在这里已经有了答案:whynosort(v)inC++?(6个答案)关闭8年前。标准库中有很多函数的结构如下:std::foo(begin(x),end(x),bar);令我困扰的是，99%的时间里，参数都是开始和结束。为什么这些函数不都具有肯定会更频繁使用的重载，例如:std::foo(x,bar);这是语言或设计限制还是疏忽？谢谢。
您能解释一下这段代码是如何工作的吗？它成功计算了具有偶数值的vector元素，但我不清楚在这种特殊情况下绑定(bind)是如何工作的。count_if(vec.begin(),vec.end(),std::bind(logical_not(),std::bind(modulus(),placeholders::_1,2))); 最佳答案 请注意，您发布的代码计算vector中的偶数数，不是奇数:count_if(vec.begin(),vec.end(),bind(logical_not(),bind(modulus(),place
我有一个很大的图(顶点数可以在50,000-100,000之间，邻接矩阵不需要稀疏)。可以删除/添加图中的边，我想在此类更改后更新生成的连接组件结构。我自己在C++中通过BFS搜索以一种直接的方式实现了这一点(跟踪unordered_map连接的组件id的顶点并更新它们)，但我想知道是否有更有效的方法使用Boost的图形库来做到这一点。我能够在Stackoverflow中找到一些与此类似的问题，并开始了解filtered_graph(和connected_components函数)，但我担心开销每次我们添加或删除边缘时，都会参与创建此类过滤实例。(或者这应该是一个问题吗？!)
structRect{doubleleft,right,top,bottom;};std::vectorvec;现在我们有N(N>1000)个矩形，判断其中任意两个是否重叠的有效算法是什么？更新:所有这些矩形都平行于坐标系。 最佳答案 您可以用两个线段表示一个矩形:开线段(x1,y1)到(x1,y2)和闭线段(x2,y1)到(x2,y2)，其中x1首先，我们可以在O(nlogn)时间内根据其x坐标对所有这些段进行排序。其次，我们逐个处理每个段，如果我们遇到一个开放段，我们将该段的interval(y1,y2)添加到intervalt
我有一个矩形列表(它们不能旋转):structRectangle{doublecenterX;doublecenterY;doublewidth;doubleheight;Rectangle(doublex,doubley,doublew,doubleh):centerx(x),centery(y),width(w),height(h){}};std::vectorrectangles;rectangles.push_back(Rectangle(0,0,1,1);rectangles.push_back(Rectangle(0.5,0.5,1,1);rectangles.push_b
从历史上看，我知道最好使用标准算法(例如for_each)而不是for循环，因为它们更具可读性。但我只是觉得在c++11中，常规的for循环比具有相应回调仿函数的众多标准算法要简洁得多。我这样想有错吗？许多标准算法是否已过时？这些方法有哪些不同的好处？ 最佳答案 根据您的判断。由于lambda和更好的绑定(bind)表达式，许多算法在C++11中变得更容易使用，它们允许您以相对简洁的方式指定仿函数。然而，基于范围的for循环也是一个完全合法的选择。如果您只需要循环体中的一两个语句，那么一定要使用基于范围的循环。如果您需要在对象集合上
我正在尝试解决ADijkstra问题Alpha#20ProbC并在Case31上获得TLE，它有100000节点和99999边。我假设我的代码的复杂度为O(ElgV)，大约为499995。我认为它足够快，但由于结果不成功，我通过使用内联代码进行回溯和一些优化(例如在目标节点从队列中删除后立即中断dijkstra)来加快速度。我认为这不会影响结果，就像删除一个节点一样，这意味着找到了最佳路径，我们可以继续享受了。我现在已经没有优化此代码的想法，因此来到这里。代码如下:#include#include#include#include#include#includeusingnamespac
关于MarchingCubes，我对它的算法和实现有一些疑问。我已经阅读了关于MarchingCubes的优秀PaulBourke文章以及网站上可用的源代码，但是，在理解以及如何以我自己的方式实现算法方面，我仍然遇到了一些问题。问题如下:网格单元大小-我了解到网格单元大小会影响生成的3D模型的质量。例如，如果我有一堆大小为(200*200*200)的X射线图像集，那么，将由2个相邻的图像切片构建一个网格单元板。因此，平板中的网格单元总数将为(200-1)*(200-1)，其中每个网格单元角对应于图像的像素值/密度。这个对吗？？此外，我们如何为网格单元实现不同的大小？？体素大小-我已经阅
因此，如果我有一个有向无环图，其中每条边的成本为0或大于0，如果它大于0，它将具有负权重(所以你可以花5美元得到它，它会缩短例如，按您的方式-20)。我知道我们可以很容易地在DAG中找到最短/最便宜的方式，但是如果我们的钱有限怎么办？那么想象下一种情况:我们有8block钱。该算法会找到最短路径，即-10+-3=-13，但它会花费12，但我们只有8block钱，所以它不是一个选项。理想的路径是-10+0，只花费7钱。有没有一种算法可以用来解决这个问题？ 最佳答案 这个问题是NP-Hard，减少了Knapsack-Problem.简短
我在比赛的某个地方发现了这个问题，但还没有想出解决方案。ThereistheNcitieswithcoordinates(x,y).Ihavetogofromfirstcityandreachthesecondcity.Thereisagasstationineachcity.SoIhavetofindminimumnecessaryvolumeofgascontainertoreachthefinalcity.Forexample:Input:3174194185Output:1.414在这里，我的方法是:1->3->2我正在使用简单的暴力破解方法，但速度太慢了。如何优化我的代码？也
