我知道可以同时读取std::vector没有“坏”后果，因为这个操作可以被认为是线程安全的。但是写操作就不是这样了。但是，我想知道这是否并不总是正确的，例如考虑我的特定情况。我有一个std::vector，其中所有元素都初始化为false，并且，给定一个索引数组，我需要将这些元素的值(每个索引的vector[index])从false更改为至true.如果我为每个索引使用不同的线程(并且有可能某些索引具有相同的值)，这个操作是否可以被认为是线程安全的？如果vector是std::vector(或任何基本类型)并且分配的值始终相同(例如1)此操作仍可被视为线程安全的吗？
为了给函数提供修改vector的选项我做不到curr=myvec.at(i);doThis(curr);doThat(curr);doStuffWith(curr);但我必须做的是:doThis(myvec.at(i));doThat(myvec.at(i));doStuffWith(myvec.at(i));(正如我另一个问题的答案所指出的)然后我将对myvec.at()进行大量调用。与第一个使用变量存储结果的示例相比，它有多快？我有其他选择吗？我能以某种方式使用指针吗？当它变得严重时，每秒将调用数千次myvec.at()。因此，每一个小的表演者都很重要。
当我调用std::vector::reserve当标识符是std::vector类型时reserve(...)什么都不做:std::vectorbar;bar.reserve(20);//Iexpectbar.sizetoreturn20...std::size_tsz=bar.size();for(std::size_ti=0;i前述for循环恰好运行零次并且bar.size()返回零。我不记得这是否也适用于所有其他STL容器，但如果是的话，包括std::vector的行为:WHY? 最佳答案 .reserve()不会改变vect
我在OpenCV中有一个二维点vectorstd::vectorpoints;我想计算points中x和y坐标的平均值。像这样的东西:cv::Point2fmean_point;//willcontainmeanvaluesforxandycoordinatesmean_point=some_function(points);这在Matlab中很简单。但我不确定我是否可以利用一些高级OpenCV函数来完成相同的任务。有什么建议吗？ 最佳答案 InputArray在这里做得很好。你可以简单地调用cv::Matmean_;cv::red
我有一个template接受constvector&的函数.在所述函数中，我有vectorcbegin(),cend(),size(),和operator[].据我了解，string和vector使用连续空间，所以我想知道我是否可以以一种优雅的方式为两种数据类型重用该函数。可以std::string被重新解释为std::vector的(适当的)char_type？如果可以，限制是什么？ 最佳答案 如果你只为constT&类型制作你的模板，并使用begin()、end()等，这两个函数vector和string共享，那么您的代码将适用
在boost::interprocess文档中，它被认为是容器存储在共享内存中的要求:STL容器可能不会假设用分配器分配的内存可以用相同类型的其他分配器释放。仅当分配给一个对象的内存可以与另一个分配时，所有分配器对象必须比较相等，并且这只能在运行时使用operator==()进行测试。容器的内部指针应该是allocator::pointer类型，并且容器不能假定allocator::pointer是原始指针。所有对象都必须通过allocator::construct和allocator::destroy函数构造-销毁。我正在使用带有-std=c++11(和boost1.53)的gcc4
我想找到一种方法来在连续的内存中存储多个std::vectors，每个不同但已知且相当小的大小。我意识到我可以编写自己的类，比如使用一个非常大的数组，并在更大的数组中将指针指向数组的每个子部分的开头，将其视为一个单独的实体，但似乎应该有一种更聪明的方法来做到这一点.有没有办法使用分配器，例如，创建连续的std::vectors？我不想重新发明轮子只是因为我想要这个正常的std::vectors的内存位置我什至不知道如何开始编码。我需要创建一个分配器，它接受一个指向内存的指针，在那里分配一个vector，然后以某种方式传回该vector末尾的地址，因此下一个std::vector的分配器
我想“收缩以适应”std::vector，以将其容量减小到其确切大小，以便释放额外的内存。标准技巧似乎是描述的那个here:templatevoidshrink_capacity(std::vector&v){std::vector(v.begin(),v.end()).swap(v);}shrink-to-fit的全部意义在于节省内存，但是这种方法不是先创建一个深拷贝然后交换实例吗？所以在某些时候——当复制被构建时——内存使用量加倍了？如果是这样，是否有一种内存更友好的收缩适应方法？(在我的例子中，vector真的很大，我无法承受在任何时候都将原始文件和它的拷贝都放在内存中。)
我是OpenMP的新手，我正在尝试使用OpenMP并行化以下代码:#pragmaompparallelforfor(intk=0;k=0;j--){outX[k+j*m]=inB2[j+n*k]/inA2[j*n+j];for(inti=0;i并行化外循环非常简单，但为了优化它，我还想并行化最内层循环(遍历i的循环)。但是当我尝试这样做时:#pragmaompparallelforfor(inti=0;i编译器不会对内部循环进行矢量化(“由于可能出现别名，循环版本化为矢量化”)，这使得它运行得更慢。我使用gcc-ffast-math-std=c++11-fopenmp-O3-msse2
这是我在C++中计算3D旋转的函数，该旋转由围绕轴的辐射角度定义。Vectorrotate(constVector&axis,constVector&input,constdoubleangle){doublenorm=1/axis.norm();if(norm!=1)axis*=norm;doublecos=std::cos(angle);doublemcos=1-cos;doublesin=std::sin(angle);doubler1[3];doubler2[3];doubler3[3];doublet_x,t_ymt_z;r1[0]=cos+std::pow(axis.x,2
