stl vector 和 STL入门书籍求推荐_怎么在不更改图片属性的情况下，旋转图片的方向用于查看_有关@RequestParam这个注解的有关问题__脚本百事通
稍等，加载中……
^_^请注意，有可能下面的2篇文章才是您想要的内容：
stl vector 和 STL入门书籍求推荐
怎么在不更改图片属性的情况下，旋转图片的方向用于查看
有关@RequestParam这个注解的有关问题
stl vector 和 STL入门书籍求推荐
stl vector求助 和 STL入门书籍求推荐之前我用一个固定大小数组存储数据，后来感觉这样不够灵活，就用了STL 里的vector容器，但是我是初学的，不是很懂，遇到一些问题，现在请教下：
我之前这么用的：
CV_DIFFUSE vc[10];
//这里的10只是个例子
.................
//其他操作，不影响
memcpy(pData , vc , sizeof(vc))；
现在我改用vector，
vector&CV_DIFFUSE& m_
.................
那么我要怎样才能将m_stl里的数据拷贝到指针pData所指向的缓冲区，希望各位大神支支招，同时也替我推荐一两门STL的入门书籍，我之前买过侯捷的《stl源码剖析》，但是我对stl并不懂，因此也没有怎么看，希望大神推荐的要多以入门实例为主，理论可以少些。
------解决方案--------------------推荐一个很不错的STL站点，英文的。
/tech/stl/------解决方案--------------------对于入门而言，推荐"the c++ standard library", "effective stl"，而不是"stl源码剖析"------解决方案--------------------一句话搞定。vector&CV_DIFFUSE& m_stl(vc, vc+sizeof(vc));
------解决方案--------------------/------解决方案--------------------
//从vector到buffer
std::copy(m_stl.begin(), m_stl.end(), pData);
//从buffer到vector
std::copy(pData, pData + size, std::back_inserter(m_stl));
引用:一句话搞定。
C/C++ code?1vector&CV_DIFFUSE& m_stl(vc, vc+sizeof(vc));
我是已经在m_stl中填充好数据了，要把它复制到pData指向的缓冲区，就是类似memcpy（pData , vc , sizeof(vc)）将vc 的数据复制到 pData指向的缓冲区。
------解决方案--------------------std::copy
怎么在不更改图片属性的情况下，旋转图片的方向用于查看
如何在不更改图片属性的情况下，旋转图片的方向用于查看不知道我说的大家能理解不？！
服务器上传一张图片，只不过是倒着的（就像我们照照片的时候可能由于手机方向问题，照片不是正的。）或者是顺时针90度亦或者是逆时针90度旋转方向。但是客户想要在不更改图片属性的情况下，在系统中可以正常浏览这张图片。
不知这样的功能如何实现，或者有第三方工具可以实现吗？
------解决方案--------------------imageio可以实现 就是做矩阵的旋转------解决方案--------------------引入下方的jquery.rotate.js文件，然后通过$("选择器").rotate(角度);可以旋转任意角度，
例如$("#rotate-image").rotate(45);把这句放在$(document).ready(function(){ });中
就是将id为rotate-image的图片旋转45度。------解决方案--------------------http://blog.csdn.net/awl910213/article/details/8503997------解决方案--------------------
谢谢楼上两位，如果我用在swing中，不知有木有更好的方法啊。imageio这个我了解一下哈，先谢谢了
very easy!
显示的时候取出像素，矩阵转90度而已，一点不夸张的说，me 1～2mins就可以搞定
你可以看我博客！------解决方案--------------------AffineTransformation+BufferedImage------解决方案--------------------
引用:引用:谢谢楼上两位，如果我用在swing中，不知有木有更好的方法啊。imageio这个我了解一下哈，先谢谢了
very easy!
显示的时候取出像素，矩阵转90度而已，一点不夸张的说，me 1～2mins就可以搞定
你可以看我博客！
谢谢这位朋友，但是有一点我想问，……
你弄个框让别人输入或者弄个下拉框让别人选
有关@RequestParam这个注解的有关问题
有关@RequestParam这个注解的问题请教各位高手一个问题，我已经被这个问题折磨了一天了。我用的是Spring 3.0，用Restful。我的controller里有个方法是这样写的。@RequestMapping(value = "/category", method = RequestMethod.GET)public void getPublicationsByCategory(@RequestParam("category_id") String category_id, Model model) {......我在外面模仿htpp request的GET方法，问题出现了，如果我去掉@RequestParam("category_id") String category_id,运行正常，debug的时候可以进来，如果我修改成POST方法（外面发POST，java里也修改成method = RequestMethod.POST），也没问题，可以进来，但是如果我用GET的话，不去掉 @RequestParam("category_id") String category_id,就进不来，有http status 400的问题，急啊，有没有会的啊。谢谢了，我分很少，希望大家不吝赐教为什么GET方法就不能用 @RequestParam("category_id") String category_id 呢，我看Spring官方网站的例子上可以这么用啊。已经解决，要结贴咯，跟贴有分啊。。。。。。------解决方案--------------------不太清楚Spring3.0
帮你顶下 嘿嘿
------解决方案--------------------POST，用-d "parameter=" $param \GET用-G -d "parameter=" $param \
如果您想提高自己的技术水平，欢迎加入本站官方1号QQ群：&&，&&2号QQ群：，在群里结识技术精英和交流技术^_^
本站联系邮箱：做算法是否最好使用stl呢?
使用原生的C,算法实现比较麻烦呢:(牛人们都是直接用c,不用stl的么?
按时间排序
ACM一般来说能用则用，也有大神不用stl自己写效率比较高这样的传说。工程上分情况，举个游戏开发的例子，如果是pc平台的一般能用stl则用stl，如果是面向主机平台就一般不用stl了，因为会造成麻烦。
不说比赛, 说生产吧.大多数时候是用stl的, 传统行业中.但是有很多的专有情况下, 使用stl的运行效率不如自己灵活的实现, 所以,那些时候就自己码了.我虽然也有排他情节, 不过, 大多数时候很懒, 如果一个三方好用才懒得去自己扣
感觉这个问题需要分情况, 合理的使用stl可以极大地提高比赛中coding的效率.一般来讲,algorithm里的算法都是可以用的,比如什么next_permutation,sort,stable_sort,reverse,nth_element,random_shuffle,lower_bound, upper_bound....这些算法基本上都达到了能达到的时间复杂度下限.自己去实现这些算法也没有太大的提高空间.需要注意的是stl的容器.queue,stack,priority_queue这种一般都是ok的.需要注意的有:1.vector.vector比较常用在建图上,但注意最好不要用在类晒法求1..n所有数的因子这个问题上(在这里用vector非常非常慢,甚至再有的题目里因子还没晒完就超时了).主要的原因是因子数的数量级是O(n^4/3)(这个值得商榷..反正这个做上界肯定是没有问题啦&_&),push_back的操作非常多,导致了vector在这里效率非常低2.map,set 这两个容器我自己在比赛中使用的时候一般遵循两个原则:
1.如果map,set操作不是时间复杂度瓶颈,就放心大胆用
2.如果map,set是时间复杂的的瓶颈,但需要用到其中的比较相关的方法(lower_bound,upper_bound),也会使用map和set如果这两个条件都不满足,一般就不会使用map和set当然还有一些特殊的情况会选择用或者不用map和set.比如要实现可以erase任意元素的堆,我就会用set来弄..map上跑树状数组这种在cf偶尔会用用..别的oj就算了..然而树套树什么的不会使用set/map,太慢了..
比赛用stl是用来加快编码速度的，但是不会手敲的话，很多题可能会被卡。
以下情况仅适用于算法竞赛：牛人们都是直接用c,不用stl的么?答：不。而且目测，在使用C或者C++语言类中，99%的选手都是用的带STL版本的C语言，1%的在用纯C。牛人是在能用STL的时候会用各种STL来缩短代码，不能用STL的时候，也能写出非常精湛的代码来解决，在非常短的时间解决掉了这道题。做算法是否最好使用stl呢?你让我回答 是 还是 否，我肯定是回答 否。因为有一些题是会卡STL的，比如，题目中就举了一个使用STL被卡了的例子。什么时候使用STL？算法竞赛中，大多数时候都是使用STL，因为懒得写那么长的代码。手写STL，时间复杂度一般会低一点，然而仅仅只是低一点而已。所以，如果对整个程序的时间复杂度没太大影响的话，放心大胆的使用STL。如果有影响的话，就得用平时做题的经验去判断了。总之，题做多了，经验丰富了，你就知道什么时候该用，什么时候不该用。
已有帐号？
社交帐号登录
无法登录？
社交帐号登录2-20位字母，数字，下划线组合，支持中文
提示：若邮箱里没有发现验证邮件，请到垃圾邮件内查找
邮件送达可能会有一定延迟，请耐心等待一下:)
希望接收来自花魁小站的最新信息
验证码发送中
还没有账号？
验证码发送中
欢迎来到花魁小站！2016加油各位！
共签到次，已连续签到天
签到1天，财富+2连续签到，财富双倍连续签到大于10次，每次财富+20连续签到30天，获得30天VIP
ZB如何导入STL格式的文件啊
ZB如何导入STL格式的文件啊 &想导入ZB修图 然后再导出 &求解答
里面有个stl 导入的选项，点那个 就可以导入了，导出也是同样的，在3D PRINT
下面有3个格式的导出选项，如果你要打印，记得，计算物体尺寸比例，计算完了之后
在高度上，输入自己想要的高度就行了。导出的话，这个尺寸是必须的
里面有个stl 导入的选项，点那个 就可以导入了，导出也是同样的，在3D PRINT
下面有3个格式的导出选项，如果你要打印，记得，计算物体尺寸比例，计算完了之后
在高度上，输入自己想要的高度就行了。导出的话，这个尺寸是必须的
刚学习ZB不久 好多不懂的地方
Zplugin下面有个3D
2 条记录 1/1 页标准模板库（STL）使用入门（下） - 博客 - 伯乐在线
& 标准模板库（STL）使用入门（下）
在这篇教程中我们将会使用的一些宏和预定义类型。
利用 map 创建 vector
正如你所知，map实际上包含的是元素对。因此你可以这样写：
map&string, int& M;
vector& pair&string, int& & V(all(M)); // remember all(c) stands for
(c).begin(),(c).end()
现在vector中包含着和map 中相同的元素。当然，和map一样，向量也是有序的。在你既不想改变map中的元素，又想以map所不允许的方式使用元素索引时，这个特性就派上用场了。
容器间拷贝数据
让我们看一下 copy(…) 算法。算法的原型如下：
copy(from_begin, from_end, to_begin);
这个算法从第一个区间向第二个区间拷贝元素。第二个区间中应该有足够的可用空间。请看下面的代码：
vector&int& v1;
vector&int& v2;
// Now copy v2 to the end of v1
v1.resize(v1.size() + v2.size());
// 确保 v1 有足够空间
copy(all(v2), v1.end() - v2.size());
// Copy v2 elements right after v1 ones
译者注：教程中有宏定义：#define all(c) c.begin(), c.end()
copy 还有另一个用于连接的好特性是inserters。由于篇幅限制，不多加赘述。请看下面的代码：
vector&int&
// add some elements to set
copy(all(v), inserter(s));
最后一行代码等价于：
tr(v, it) {
// remember traversing macros from Part I
s.insert(*it);
既然已经有了标准函数，那么我们还有什么理由要使用自定义的宏（这些宏定义只能够在 GCC 环境下运行）呢？使用诸如 copy 的标准算法是 STL 的一个有效应用，因为可以使别人更容易理解你的代码。
push_back 使用 back_inserter 向 Vector 中插入元素 ，或者使用f ront_inserter 向 deque 容器中插入元素。在某些情况下，需要知道，不只 begin/end 可以作为 copy 的前两个参数，rbegin/ren d也可以。使用 rbegin/rend，将会逆序拷贝元素。
归并队列是对有序 list 的另一个常见操作。假设你有两个有序 list，分别是 A 和 B。你想将这两个 list 归并成一个新列表。通常会有四种方式：
‘union’ the lists, R = A+B
intersect the lists, R = A*B
set difference, R = A*(~B) or R = A-B
set symmetric difference, R = A XOR B
STL为这类任务提供了四种算法：set_union(…)、set_intersection(…)、set_difference(…) 和 set_symmetric_difference(…)。它们的调用方式相同，因此我们以 set_intersection 为例。一个常用原型如下：
end_result = set_intersection(begin1, end1, begin2, end2, begin_result);
[begin1,end1) 和 [begin2,end2) 是输入的两个list。
'begin_result'
是只是输出结果起点的迭代器。但是输出结果list的大小是未知的。所以这个函数返回输出结果终点的迭代器（这决定了在输出结果中有多少个元素）。 关于使用细节，请看下面的例子：
int data1[] = { 1, 2, 5, 6, 8, 9, 10 };
int data2[] = { 0, 2, 3, 4, 7, 8, 10 };
vector&int& v1(data1, data1+sizeof(data1)/sizeof(data1[0]));
vector&int& v2(data2, data2+sizeof(data2)/sizeof(data2[0]));
vector&int& tmp(max(v1.size(), v2.size());
vector&int& res = vector&int& (tmp.begin(), set_intersection(all(v1), all(v2), tmp.begin());
最后一行，我们创建了一个新向量 res。它通过区间构造函数创建。区间以 tmp 的起点作为起点，以 set_intersection 算法结果作为结尾。这个算法会取 v1 和 v2 的交集，并将交集写到输出迭代器，从'tmp.begin()'开始写入。set_intersection 算法的返回值是结果数据集终点。
补充说明一点可能会帮助你深入地理解：如果你只是想得到交集中元素的数量，则使用 int cnt = set_intersection(all(v1), all(v2), tmp.begin()) – tmp.begin(); 即可。
实际上，我不会使用“vector&int& tmp”这种结构。我认为每调用一次“set_***”算法都开辟一次内存是不明智的。相反，我会定义一个类型合适并且空间充足的全局或者静态变量。请看下面的代码：
set&int& s1, s2;
for(int i = 0; i & 500; i++) {
s1.insert(i*(i+1) % 1000);
s2.insert(i*i*i % 1000);
static int temp[5000]; // greater than we need
vector&int& res = vi(temp, set_symmetric_difference(all(s1), all(s2), temp));
int cnt = set_symmetric_difference(all(s1), all(s2), temp) –
‘res’ 中包含两个输入数据集中存在差异的元素。
注意，使用这些算法，输入的数据集必须是有序的。因此，例外一点也需要牢记，由于set是有序的，我们可以使用set（或者不觉得pair麻烦的话，也可以使用map）作为这些算法的参数。
这类算法从一端开始排序，算法复杂度是 O(N1+N2)，N1 和 N2 是输入数据集的大小。
另外一个有趣的算法是 accumulate(...)。如果我对一个int型的vector调用，并且将第三个参数设为0，accumulate(...) 会返回 vector 中元素之和。
vector&int&
int sum = accumulate(all(v), 0);
accumulate()的返回值类型与第三个参数的类型一致。所以，当你不确定元素之和是否可以采用int型时，直接指定第三个参数的类型就可以了。
vector&int&
long long sum = accumulate(all(v), (long long)0);
Accumulate也可以用来计算乘积。第四个参数标明了计算方法。如果你想获得乘积，则使用如下代码：
vector&int&
double product = accumulate(all(v), double(1), multiplies&double&());
// don’t forget to start with 1 !
另外一个有趣的算法是inner_product(...)，它用来计算两个向量的数量积。例如：
vector&int& v1;
vector&int& v2;
for(int i = 0; i & 3; i++) {
v1.push_back(10-i);
v2.push_back(i+1);
int r = inner_product(all(v1), v2.begin(), 0);
‘r’是这样的计算得来的：(v1[0]*v2[0] + v1[1]*v2[1] + v1[2]*v2[2])，或者说是(10*1+9*2+8*3)，最终计算结果是52.
和“accumulate”算法一样，inner_product的返回值类型是由最后一个参数指定的。最后一个参数是返回结果的初始值。因此inner_product可以用于多维空间的超平面对象，这样调用就可以了：
inner_product(all(normal), point.begin(), -shift)
现在你应该明白，inner_product只需要对迭代器进行递增，因此queue或者set也可以用作参数。用于计算特殊中间值的卷积滤波器可以这样来实现：
set&int& values_ordered_data(all(data));
int n = sz(data); // int n = int(data.size());
vector&int& convolution_kernel(n);
for(int i = 0; i & i++) {
convolution_kernel[i] = (i+1)*(n-i);
double result = double(inner_product(all(ordered_data), convolution_kernel.
当然，这些代码只是一个例子。老实说，将值拷贝到另一个vector然后排序会更快一些。
这样用也是可以的：
vector&int&
int r = inner_product(all(v), v.rbegin(), 0);
上面的代码将会计算 V[0]*V[N-1] + V[1]+V[N-2] + ... + V[N-1]*V[0]，其中N是‘v’中元素的个数。
Nontrivial Sorting重要的排序
实际上，sort(...)采用了与STL相同的技术。
所有的比较都基于运算符‘&’
这意味着你只需重载'operator &'即可。示例代码：
struct fraction {
int n, // (n/d)
bool operator & (const fraction& f) const {
if(false) {
return (double(n)/d) & (double(f.n)/f.d);
// Try to avoid this, you're the TopCoder!
return n*f.d & f.n*d;
vector&fraction&
sort(all(v));
为了以防万一，你的对象应该有默认构造函数和拷贝构造函数（或许，还要重载赋值运算符——这条补充说明并非对TopCoders而言的）。
一定要牢记操作符 ‘ &’ 的原型：返回值是bool类型，有const修饰符，参数是const类型的引用。
另一个实现比较的方法是创建比较函数。特定的比较方式作为sort(...)算法的第三个参数传入。例如：按照极角大小对点排序（点的结构是pair&double,double&）
typedef pair&double, double&
const double epsilon = 1e-6;
struct sort_by_polar_angle {
// Constuctor of any type
// Just find and store the center
template&typename T& sort_by_polar_angle(T b, T e) {
int count = 0;
center = dd(0,0);
while(b != e) {
center.first += b-&
center.second += b-&
double k = count ? (1.0/count) : 0;
center.first *=
center.second *=
// Compare two points, return true if the first one is earlier
// than the second one looking by polar angle
// Remember, that when writing comparator, you should
// override not ‘operator &’ but ‘operator ()’
bool operator () (const dd& a, const dd& b) const {
double p1 = atan2(a.second-center.second, a.first-center.first);
double p2 = atan2(b.second-center.second, b.first-center.first);
return p1 + epsilon & p2;
vector&dd&
sort(all(points), sort_by_polar_angle(all(points)));
这段代码非常复杂，但是证明了STL的强大功能。应当指出，在这个例子中，所有的代码在编译的时候都是内置（inline）的，实际上执行起来是很快的。
也要注意对于两个相等的对象，操作符 ‘ &’ 会返回FALSE。这是非常重要的，接下来会解释为什么如此重要。
在map和set中使用自定义对象
set 和 map 中的元素是有序的。这是一个总体规则。所以，如果想在set或者map中使用你的对象，那么这些对象应该是可比的。你已经了解了STL中的比较规则：
所有的比较都基于运算符 ‘&’
也就是，你应该这样理解：要实现set或者map中元素有序，我只需要实现操作符“&”
假设我们要对point结构体（或者point类）进行操作。我们想让一些线段相交，并且取得这些焦点的集合（有点耳熟？）由于计算机精度有限，当一些点的坐标差别不大时，这些点将会是相同的。我们应该这样编码：
const double epsilon = 1e-7;
struct point {
// Declare operator & taking precision into account
bool operator & (const point& p) const {
if(x & p.x - epsilon)
if(x & p.x + epsilon)
if(y & p.y - epsilon)
if(y & p.y + epsilon)
现在，你可以使用set&point&或者map&point, string&，例如，查找某些点是否已经在交集中存在。更进一步，使用map&point, vector&int& &，获得相交在一点的所有线段索引的列表。
在STL中相等并不意味着相同，这是一个有趣的概念，但是此处我们不予深究。
Vector中的内存管理
据说vector不会在每次push_back()的时候都重新开辟内存。实际上，调用push_back()的时候，vector开辟了多于当前所需的内存空间。当调用push_back()的时候，vector的大部分STL实现都开辟了双倍空间，并不需要每次都开辟分配内存。这或许在实际运用中并不好，因为你的程序占用了双倍的内存空间。有两种简易方法和一种复杂方法来处理这个问题。
第一种方法是使用vector的成员函数reserve()。这个函数使vector开辟多余的内存。在未达到reserve()指定的大小之前，vector不会再次调用push_back()时开辟内存。
考虑一下接下来的例子。你有一个1000个元素的向量，它开辟了1024大小的空间。你打算向vector中追加50个元素。如果你调用50次push_back()，vector开辟的内存控件将会是2048.但是如果在调用push_back()之前加上这句代码：
v.reserve(1050);
Vector开辟的内存空间恰好容纳1050个元素.
如果你经常使用push_back，那么reserve()会使你受益匪浅。
顺便说一句，对于vector来说，在copy(…, back_inserter(v)) 之后使用v.reserve()是一种很好的模式。
另外一种情况：你希望某些操作之后，vector占用的内存不会增加。该如何摆脱潜在的内存追加呢？解决方案如下：
vector&int&
vector&int&(all(v)).swap(v);
这段代码的含义是：创建一个与 ‘v’ 内容相同的临时向量，然后这个临时向量与 ‘v’ 互换。互换之后v中的多余内存将会相会小时。在SRMs中这个方案很少用到。
恰当但复杂的解决方案是为vector开发自定义的分配符，但这很明显不是本教程该讨论的内容。
用STL实现真正的算法
带着STL知识，我们继续这篇文章中最有意思的部分：如何实现真正高效的算法？
深度优先检索（DFS）
这里不再赘述DFS的原理——可以阅读
所著《》教程中的 ——但是我将会展示STL如何有助于实现DFS。
首先，假设有一个无向图。在STL中，存储这个无向图最简单的方法是保存每个节点的相邻节点。最终生成结构体vector& vector&int& & W ，其中W[i] 是到节点 i 的相邻节点列表。接下来证明一下我们是按照DFS存储的。
Reminder from Part 1:
typedef vector&int&
typedef vector&vi&
int N; // number of vertices
vvi W; // graph
vi V; // V is a visited flag
void dfs(int i) {
if(!V[i]) {
for_each(all(W[i]), dfs);
bool check_graph_connected_dfs() {
int start_vertex = 0;
V = vi(N, false);
dfs(start_vertex);
return (find(all(V), 0) == V.end());
这样就证明完了。STL算法”for_each”为V中的每一个元素调用指定的函数”dfs”。在check_graph_connected()函数中我们首先创建一个访问标记数组（数组大小合适并且以0填充）。DFS调用完成之后，通过检查V中是否有值为0的元素——只需调用一下find()函数就可以实现——就可以确认我们是否访问到了所有结点，。
注意一下for_each：这个函数的最后一个参数，几乎可以是任何具有函数功能的值。不仅可以是全局函数，还可以是函数配接器，标准算法甚至是成员函数。如果是成员函数的话，则需要成员函数或者是成员函数引用的配接器，在此我们不讨论这个问题。
注：不建议使用vector&bool&。尽管在这个特定案例中这样使用没有问题，但最好还是避免这种做法。使用预定义的 ‘vi’
（vector&int&）。将“true”或者“false”作为int类型赋值给vi是没有问题的。尽管这样需要的内存是使用bool型的 8*sizeof(int)=8*4=32 倍，但是可以适应大多数情况并且在TopCoder上运行很快。
关于其他类型容器及其使用方法的简要介绍
Vector由于是最简单的数组容器，因此非常受欢迎。在大多数情况下，你只用到vector的数组功能。但是，有时你可能需要一个更高级的容器。
在 SRM（Single Round Match) 热期间，研究某个STL容器的全部功能并不是一个好的做法。如果不清楚需要使用什么容器，那么你最好使用vector、map或者set。例如，stack可以通过vector实现，并且如果你忘记了stack容器的符号，这种方式可以运行的更快一些。
STL提供了以下容器：list、stack、queue、deque、priority_queue。我发现在SRM中，list和deque很少用到（除了在某些特殊的基于这些容器的任务中会用到）。但是，queue和priority_queue仍然有必要介绍一下。
Queue是一种具有三类操作的数据类型，所有操作的平均时间复杂度都是O(1)：在头部追加一个元素，在尾部移除一个元素，获取第一个无法访问的元素（“tail”）。换言之，queue是一个先进先出（FIFO）的缓冲区。
广度优先检索（BFS）
再次说明，如果你不熟悉BFS算法，请首先参照一下这篇Topcoder教程（）。在广度优先算法（BFS）中使用queue是非常便捷的，如下所示：
Graph is considered to be stored as adjacent vertices list.
Also we considered graph undirected.
vvi is vector& vector&int& &
W[v] is the list of vertices adjacent to v
int N; // number of vertices
vvi W; // lists of adjacent vertices
bool check_graph_connected_bfs() {
int start_vertex = 0;
vi V(N, false);
queue&int& Q;
Q.push(start_vertex);
V[start_vertex] =
while(!Q.empty()) {
int i = Q.front();
// get the tail element from queue
tr(W[i], it) {
if(!V[*it]) {
Q.push(*it);
return (find(all(V), 0) == V.end());
注：#define tr(c,i) for(typeof((c).begin() i = (c).begin(); i != (c).end(); i++)
更确切地说，queue 支持 front()、back()、 push()（==push_back()）和 pop()（ ==pop_front()）操作。如果你会用到push_front()和pop_back()，就使用dequeue。Dequeue提供时间复杂度为O(1)的所有算法。
queue和map有一个有趣的应用，用于在一幅复杂的图中，通过BFS算法实现最短路径的检索。假设我们有一幅图，图中的节点代表着某些复杂的东西。如：
pair& pair&int,int&, pair& string, vector& pair&int, int& & & &
(this case is quite usual: complex data structure may define the position in
some game, Rubik’s cube situation, etc…)
假设已知我们要查找的路径很短，并且路径上的位置节点很少。如果图中所有边的长度都为1，那么我们可以使用BFS在这幅图中检索最短路径。一段伪代码如下：
// Some very hard data structure
typedef pair& pair&int,int&, pair& string, vector& pair&int, int& & & & POS;
int find_shortest_path_length(POS start, POS finish) {
map&POS, int& D;
// shortest path length to this position
queue&POS& Q;
D[start] = 0; // start from here
Q.push(start);
while(!Q.empty()) {
POS current = Q.front();
// Peek the front element
Q.pop(); // remove it from queue
int current_length = D[current];
if(current == finish) {
return D[current];
// shortest path is found, return its length
tr(all possible paths from 'current', it) {
if(!D.count(*it)) {
// same as if(D.find(*it) == D.end), see Part I
// This location was not visited yet
D[*it] = current_length + 1;
// Path was not found
return -1;
然而，如果图中边长不相等，那么BFS算法就无效了。这时我们应该使用Dijkstra算法代替。通过 priority_queue可以实现这样一个Dijkstra算法，请继续看后面的内容。
Priority_Queue
Priority_Queue是一个二进制堆。它是一个可以执行以下操作的数据结构：
压入任意元素
显示头部元素
弹出头部元素
STL中priority_queue的应用请看SRM307中问题。
在本文的最后一节，介绍一下如何利用STL容器实现稀疏图中的Dijkstra算法。请读了解一下Dijkstra算法。
假设我们有一幅带比重的有向图，这幅有向图是以vector&vector&pair&int,int&&&G 存储的，在G中
G.size() 代表有向图中的节点数量
G[i].size() 是从索引为i的节点直接可达的节点数量
G[i][j].first 是从索引为i的节点直接可达的第j个节点的索引
G[i][j].second 是连接索引为i的节点和索引为 G[i][j].first 节点的边长
我们假设在如下两个代码段中这样定义：
typedef pair&int,int&
typedef vector&ii&
typedef vector&vii&
通过 priority_queue 实现 Dijstra 算法
抽出时间给我解释为什么这个算法的时间复杂度很好，尽管没有从queue中移除独立的元素。
vi D(N, );
// distance from start vertex to each vertex
priority_queue&ii,vector&ii&, greater&ii& & Q;
// priority_queue with reverse comparison operator,
// so top() will return the least distance
// initialize the start vertex, suppose it’s zero
Q.push(ii(0,0));
// iterate while queue is not empty
while(!Q.empty()) {
// fetch the nearest element
ii top = Q.top();
// v is vertex index, d is the distance
int v = top.second, d = top.
// this check is very important
// we analyze each vertex only once
// the other occurrences of it on queue (added earlier)
// will have greater distance
if(d &= D[v]) {
// iterate through all outcoming edges from v
tr(G[v], it) {
int v2 = it-&first, cost = it-&
if(D[v2] & D[v] + cost) {
// update distance if possible
D[v2] = D[v] +
// add the vertex to queue
Q.push(ii(D[v2], v2));
本文中我不想点评算法本身，但是你应该注意到priority_queue对象的定义。一般而言，priority_queue&ii&是可以用的，但是成员函数top()将会返回队列中最大的元素，而不是最小的。我常用的简单解决方案之一是在pair的第一个元素不存储偏移量而是存储偏移量的负值。如果你想以合适的方法实现队列的反转，你需要实现priority_queue的反转。priority_queue的第二个模板参数是容器的存储类型，第三个模板参数则是比较函数的指针。
通过 set 实现 Dijkstra
在向请教C#中Dijkstra的有效实现的时候，他给我讲述了这个方法。在Dijkstra算法的实现中，我们使用priority_queue向“已经分析过的结点”队列中追加元素，平均时间复杂度和最差时间复杂度都是O(log N)。但是，除了priority_queue还有一个容器为我们提供这个功能——就是set。经过大量的实践，我得出：基于priority_queue和基于set的Dijkstra算法是一样的效果。
基于set的代码如下：
vi D(N, );
// start vertex
set&ii& Q;
Q.insert(ii(0,0));
while(!Q.empty()) {
// again, fetch the closest to start element
// from “queue” organized via set
ii top = *Q.begin();
Q.erase(Q.begin());
int v = top.second, d = top.
// here we do not need to check whether the distance
// is perfect, because new vertices will always
// add up in proper way in this implementation
tr(G[v], it) {
int v2 = it-&first, cost = it-&
if(D[v2] & D[v] + cost) {
// this operation can not be done with priority_queue,
// because it does not support DECREASE_KEY
if(D[v2] != ) {
Q.erase(Q.find(ii(D[v2],v2)));
D[v2] = D[v] +
Q.insert(ii(D[v2], v2));
另外重要的一点：STL中的priority_queue不支持DECREASE_KEY 操作，如果你需要这个操作，你最好使用于set。
我曾经花费了大量的时间来弄明白为什么从queue（还有set）中移除元素和移除第一个元素一样快。
这两个实现有着同样的复杂度并且花费一样的时间。而且，我进行了实验，两种实现方式的效果几乎相同（时间差大约是%0.1）
对我而言，我更倾向于利用set实现Dijkstra算法，因为从逻辑上更容易理解，并且不需要记住greater&int&预示着重写。
STL 之外的一些东西
读到这里，我希望你已经明白了STL是一个非常强大的工具，尤其对TopCoder SRMs来说。但是，在你使用STL之前，请记住哪些没有包含在STL中。
首先，STL没有BigInteger。如果SRM中的一个任务需要大量的运算，尤其是乘除运算，你有三种选择：
使用预先写好的模板
使用JAVA，如果你很熟练的话
说“啊，这真的不是我能解决的SRM任务”
我建议第一个选项。
在几何库中有一个几乎相同的问题。STL不支持几何学，所以你再次面临着上面的三个选项。
最后一件事情——有时很烦人的事情——是STL没有内部的字符串分割函数。如果这个ExampleBuilder插件的默认C++模板中包含这个函数，就更麻烦了。但是，我发现在一般的案例中使用istringstream(s)，在复杂的案例中使用sscanf(s.c_str(), …)就足够了。
通过这些说明，希望你能够认识到这篇文章的价值，也希望你能发现STL是C++中一个非常有用的附加项。祝你在竞赛中好运。
作者注：在本教程的两部分中，我都建议使用模板来减少实现某些功能的时间。这个建议一直适用于程序员。暂且不谈在SRM中使用模板是不是一个好的策略，在日常生活中，模板对于想理解代码的人来说是一件烦人的事情。我有时会依赖于模板，最终我决定不再使用。我鼓励你权衡使用模板类的利弊，然后做出自己的决定。
关于作者：
可能感兴趣的话题
关于伯乐在线博客
在这个信息爆炸的时代，人们已然被大量、快速并且简短的信息所包围。然而，我们相信：过多“快餐”式的阅读只会令人“虚胖”，缺乏实质的内涵。伯乐在线博客团队正试图以我们微薄的力量，把优秀的原创/译文分享给读者，做一个小而精的精选博客，为“快餐”添加一些“营养”元素。
新浪微博：
推荐微信号
（加好友请注明来意）
– 好的话题、有启发的回复、值得信赖的圈子
– 分享和发现有价值的内容与观点
– 为IT单身男女服务的征婚传播平台
– 优秀的工具资源导航
– 翻译传播优秀的外文文章
– 国内外的精选文章
– UI,网页，交互和用户体验
– 专注iOS技术分享
– 专注Android技术分享
– JavaScript, HTML5, CSS
– 专注Java技术分享
– 专注Python技术分享
& 2016 伯乐在线
赞助云主机