比如:vector<int> ivec(3).. 当采用下标操作ivec[10]的时候,该操作是未定义的,在自己的机器上输出的值是零．建议使用迭代器进行操作．…

1.vector的下标操作不会添加元素,只能针对已经存在的元素操作. 2.map的下标操作具有副作用,key不存在,会在map中添加一个具有该key的新元素,新元素的value使用默认构造方法. 3.为什么要这样设计? vector是基于连续内存的容器,在尾部操作效率高,使用push_back添加元素,使用下标必须保证下表存在元素. map是基于节点的容器,元素有序.使用下标操作,第一步是查找key是否存在,map的内部实现是二叉树(AVL树或者红黑树),采用二分查找.不管是否存在key,查找k…

C++中,下标操作不添加元素,对于任何使用下标操作的情况,如string类型.vector类型等等,必须是已存在的元素才能用下标操作符进行索引.如果类型为空,通过 下标操作进行赋值时,不会添加任何元素,根本不起作用,验证代码如下: #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { string res; res[] = 'H'; res[] = 'e'; res[] = 'l'; res[]…

C++内置的数组支持容器的机制,但是它不支持容器抽象的语义.要解决此问题我们自己实现这样的类.在标准C++中,用容器向量(vector)实现.容器向量也是一个类模板.标准库vector类型使用需要的头文件:#include <vector>.vector 是一个类模板.不是一种数据类型,vector<int>是一种数据类型.Vector的存储空间是连续的,list不是连续存储的. 一. 定义和初始化vector< typeName > v1;       //默认v1为…

Python  列表下标操作 引用网址: https://www.jianshu.com/p/a98e935e4d46…

insert 含义是: 如果key存在,则插入失败,如果key不存在,就创建这个key-value. 实例: map.insert((key, value)) 利用下标操作的含义是: 如果这个key存在,就更新value:如果key不存在,就创建这个key-value对 实例:map[key] = value 这里需要注意的是,插入元素到一定数目,map会自动扩大内存以放置更多元素,此时,原迭代器失效.…

如果不清楚vector是什么的话就去看我的另一篇随笔吧:https://www.cnblogs.com/buanxu/p/12791785.html 进入正题,vector和string一样,也是一种顺序容器,并且它俩的成员函数及特性也都差不多类似:它俩的区别就在于string只能存放字符,而vector可以存放各种数据类型. vector在标准库中,是一个模板类和函数库,能操作多种数据结构和算法.再说一下vector的特性,由于vector重载了[ ],所以它可以通过下标随机访问:并且它在 末…

//vector< T> vec; //构造一个名为vec的储存数据类型为T的动态数组.其中T为需要储存的数据类型 //初始时vec为空 //push_back 末尾添加一个元素 //pop_back 在末尾弹出一个元素 //size 获取长度 size_type size() const; Return size Returns the number of elements in the vector. This is the number of actual objects held in…

1. 数组的集合运算 1.1. 并集 np.union1d(a,b)计算数组的并集: In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.array([1,2,3]) In [3]: b = np.array([3,4,5]) In [4]: np.union1d(a,b) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5]) 1.2. 交集 np.intersect1d(a,b)计算数组的交集: In [10]: import numpy as np I…

技术背景 本文所使用的Numpy版本为:Version: 1.20.3.基于Python和C++开发的Numpy一般被认为是Python中最好的Matlab替代品,其中最常见的就是各种Numpy矩阵类型的运算.对于矩阵的运算而言,取对轴和元素是至关重要的,这里我们来看看一些常见的Numpy下标取法和标记. 二维矩阵的取法 这里我们定义一个4*4的矩阵用于取下标,为了方便理解,这个矩阵中所有的元素都是不一样的: In [1]: import numpy as np In [2]: x = np.a…