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std::max_element用法

时间: 2025-01-20 08:09:26 浏览: 86
std::max_element是C++标准库中的一个函数,用于查找容器中最大的元素。它定义在<algorithm>头文件中。以下是std::max_element的基本用法: 1. 基本语法: ```cpp auto result = std::max_element(begin, end); ``` 2. 参数说明: - begin: 容器的起始迭代器 - end: 容器的结束迭代器 3. 返回值: - 返回一个迭代器,指向容器中最大的元素 4. 示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> int main() { std::vector<int> numbers = {3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5}; auto max_it = std::max_element(numbers.begin(), numbers.end()); if (max_it != numbers.end()) { std::cout << "最大值是: " << *max_it << std::endl; std::cout << "最大值的位置是: " << std::distance(numbers.begin(), max_it) << std::endl; } else { std::cout << "容器为空" << std::endl; } return 0; } ``` 5. 注意事项: - 如果容器为空,std::max_element返回的迭代器等于end。 - 可以提供一个自定义的比较函数作为第三个参数。 6. 使用自定义比较函数: ```cpp auto max_it = std::max_element(begin, end, [](const auto& a, const auto& b) { return a < b; }); ``` std::max_element是一个非常有用的函数,可以快速找到容器中的最大值,特别适用于需要频繁进行此类操作的场景。
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{ NumberClassifier::NumberClassifier( const std::string & model_path, const std::string & label_path, const double thre, const std::vector<std::string> & ignore_classes) : threshold(thre), ignore_classes_(ignore_classes) { net_ = cv::dnn::readNetFromONNX(model_path); std::ifstream label_file(label_path); std::string line; while (std::getline(label_file, line)) { class_names_.push_back(line); } } void NumberClassifier::extractNumbers(const cv::Mat & src, std::vector<Armor> & armors) { // Light length in image const int light_length = 14; // Image size after warp const int warp_height = 28; const int small_armor_width = 32; const int large_armor_width = 54; // Number ROI size const cv::Size roi_size(20, 28); for (auto & armor : armors) { // Warp perspective transform cv::Point2f lights_vertices[4] = { armor.left_light.bottom, armor.left_light.top, armor.right_light.top, armor.right_light.bottom}; const int top_light_y = (warp_height - light_length) / 2 -1; const int bottom_light_y = top_light_y + light_length; const int warp_width = armor.type == ArmorType::SMALL ? small_armor_width : large_armor_width; cv::Point2f target_vertices[4] = { cv::Point(0, bottom_light_y), cv::Point(0, top_light_y), cv::Point(warp_width - 1, top_light_y), cv::Point(warp_width - 1, bottom_light_y), }; cv::Mat number_image; auto rotation_matrix = cv::getPerspectiveTransform(lights_vertices, target_vertices); cv::warpPerspective(src, number_image, rotation_matrix, cv::Size(warp_width, warp_height)); // Get ROI number_image = number_image(cv::Rect(cv::Point((warp_width - roi_size.width) / 2, 0), roi_size)); // Binarize cv::cvtColor(number_image, number_image, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::threshold(number_image, number_image, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU); armor.number_img = number_image; } } void NumberClassifier::classify(std::vector<Armor> & armors) { for (auto & armor : armors) { cv::Mat image = armor.number_img.clone(); // Normalize image = image / 255.0; // Create blob from image cv::Mat blob; cv::dnn::blobFromImage(image, blob); // Set the input blob for the neural network net_.setInput(blob); // Forward pass the image blob through the model cv::Mat outputs = net_.forward(); // Do softmax float max_prob = *std::max_element(outputs.begin<float>(), outputs.end<float>()); cv::Mat softmax_prob; cv::exp(outputs - max_prob, softmax_prob); float sum = static_cast<float>(cv::sum(softmax_prob)[0]); softmax_prob /= sum; double confidence; cv::Point class_id_point; minMaxLoc(softmax_prob.reshape(1, 1), nullptr, &confidence, nullptr, &class_id_point); int label_id = class_id_point.x; armor.confidence = confidence; armor.number = class_names_[label_id]; std::stringstream result_ss; result_ss << armor.number << ": " << std::fixed << std::setprecision(1) << armor.confidence * 100.0 << "%"; armor.classfication_result = result_ss.str(); } armors.erase( std::remove_if( armors.begin(), armors.end(), [this](const Armor & armor) { if (armor.confidence < threshold) { return true; } for (const auto & ignore_class : ignore_classes_) { if (armor.number == ignore_class) { return true; } } bool mismatch_armor_type = false; if (armor.type == ArmorType::LARGE) { mismatch_armor_type = armor.number == "outpost" || armor.number == "2" || armor.number == "guard"; } else if (armor.type == ArmorType::SMALL) { mismatch_armor_type = armor.number == "1" || armor.number == "base"; } return mismatch_armor_type; }), armors.end()); }

分析一下这个函数:bool MultiCentreLaserExtract(const cv::Mat& src_img, std::vector<cv::Point2f>& centre_points, std::vector<uint8_t>& gray_values, int gray_threshold, int search_range, LaserSearchDirection search_direction, CentreExtractMode mode, const BlurConfig& blur_config, int filter_half_size, float laser_half_width) { if (src_img.type() != CV_8UC1) { LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("src_img should be CV_8UC1"); } cv::Mat src_img_float; // Transpose to use the same coordinates if (search_direction == LaserSearchDirection::kVertical) { #ifdef _DEBUG cv::transpose(src_img, src_img_float); #else // 多线程分块转置 if (!BlockTransposeGrayImg(src_img, src_img_float, 128)) { LOG_ERROR_AND_RETURN_FALSE("BlockTransposeGrayImg failed"); } #endif // DEBUG } else { src_img_float = src_img.clone(); } // #ifdef _DEBUG // // 图像预处理 // if (blur_config.enabled && blur_config.kernel_size.width > 0 && // blur_config.kernel_size.height > 0) { // algo::image_process::CvBlur(src_img_float, src_img_float, blur_config.kernel_size, // CV_8UC1, // BlurMode::kGaussianBlur); // } // // src_img_float.convertTo(src_img_float, CV_32FC1); // #else // 图像预处理 // src_img_float.convertTo(src_img_float, CV_32FC1); // 和 FPGA 一致, 没有先转为浮点数再滤波 if (blur_config.enabled && blur_config.kernel_size.width > 0 && blur_config.kernel_size.height > 0) { algo::image_process::CvBlur(src_img_float, src_img_float, blur_config.kernel_size, CV_8UC1, BlurMode::kGaussianBlur); } // #endif // DEBUG int resolution_width = src_img_float.cols; int resolution_height = src_img_float.rows; // 初始化输出 auto centre_points_internal = std::vector<cv::Point2f>(resolution_height); for (int h = 0; h < resolution_height; h++) { centre_points_internal[h] = cv::Point2f(0.f, h); } auto gray_values_internal = std::vector<uint8_t>(resolution_height); switch (mode) { case CentreExtractMode::kCaliper: { //先进行高斯滤波 sigma需要大于等于激光线半宽除以sqrt(3) //详情见《An Unbiased Detector of Curvilinear Structures》 cv::GaussianBlur(src_img_float, src_img_float, cv::Size(0, 0), laser_half_width/sqrt(3)); //用高斯一阶导进行滤波 //每行中正响应最大点和负响应最大点构成激光线的边缘 //滤波核的计算方法见《An Unbiased Detector of Curvilinear Structures》 cv::Mat kernel(1, 2 * filter_half_size + 1, CV_32F); float sigma = filter_half_size / 1.0; for (int i = 0; i < kernel.cols; i++) { int x = i - filter_half_size; kernel.at<float>(0, i) = exp(-(pow(x + 0.5, 2) / (2 * sigma * sigma))) / (sqrt(2 * CV_PI) * sigma) - exp(-(pow(x - 0.5, 2) / (2 * sigma * sigma))) / (sqrt(2 * CV_PI) * sigma); } cv::Mat filtered; cv::filter2D(src_img_float, filtered, CV_32F, kernel); for (int h = 0; h < resolution_height; h++) { std::vector<float> data(&filtered.at<float>(h, 0), &filtered.at<float>(h, 0) + resolution_width); cv::Point pMax, pMin; cv::minMaxLoc(data, NULL, NULL, &pMin, &pMax); int width = fabs(pMax.x - pMin.x) + 1; //激光线太细 数据量不够 不计算 if (width < 3) continue; int start = pMax.x < pMin.x ? pMax.x : pMin.x; int end = pMax.x > pMin.x ? pMax.x : pMin.x; //计算[start,end]区间内平均灰度 float avg = cv::sum(std::vector<uchar>(&src_img_float.at<uchar>(h, start), &src_img_float.at<uchar>(h, start) + width))[0] / (float)width; //平均灰度太低 不计算 if (avg < gray_threshold) continue; //对[start,end]内的点进行高斯拟合,方法见 //https://blog.csdn.net/qq_33487700/article/details/121998149 cv::Mat A(width, 3, CV_64F); cv::Mat b(width, 1, CV_64F); for (int r = 0; r < A.rows; r++) { A.at<double>(r, 0) = 1; int x = start + r; int y = src_img_float.at<uchar>(h, x); A.at<double>(r, 1) = x; A.at<double>(r, 2) = x * x; b.at<double>(r, 0) = log(y); } //cv::Mat x; //cv::solve(A, b, x, cv::DecompTypes::DECOMP_SVD); //和fpga一致 cv::Mat x = (A.t() * A).inv() * A.t() * b; centre_points_internal[h].x = -x.at<double>(1, 0) / (2 * x.at<double>(2, 0)); gray_values_internal[h] = src_img_float.at<uchar>(h, centre_points_internal[h].x); } break; } default: { std::vector<std::vector<BrightSection>> bright_ranges_cand = std::vector<std::vector<BrightSection>>(resolution_height); constexpr int kNumCandSectionsPerRow = 5; for (auto& ranges : bright_ranges_cand) { ranges.reserve(kNumCandSectionsPerRow); } #ifdef _DEBUG const int kNumThreads = 1; #else const int kNumThreads = std::max(1, omp_get_num_procs() / 2); #pragma omp parallel for num_threads(kNumThreads) schedule(static) #endif for (int h = 0; h < resolution_height; h++) { // #ifdef _DEBUG auto* data_src = src_img_float.ptr<uchar>(h); // #else // auto* data_src = src_img_float.ptr<float>(h); // #endif std::vector<BrightSection> bright_ranges; for (int w = 0; w < resolution_width; w++) { // Search The Largest Value In Area // [w - search_range, w + search_range + 1] if (data_src[w] <= gray_threshold) continue; auto start_w = std::max(0, w - search_range); auto end_w = std::min(resolution_width, w + search_range + 1); // 确保 w 位置的灰度是局部最大值 if (std::any_of(data_src + start_w, data_src + end_w, [&](const auto& val) { return data_src[w] < val; })) { continue; } // Find Gravity Sub-pixel Centre for Candidate double x_index_weighted = 0, intensity_weighted = 0; double sum_loc_intensity = 0; double sum_intensity_intensity = 0; double sum_intensity = 0; double max_intensity = 0; start_w = std::max(0, w - search_range); end_w = std::min(resolution_width, w + search_range + 1); for (int index_w = start_w; index_w < end_w; index_w++) // Find Sub_centre around max_pos { double intensity = data_src[index_w]; sum_loc_intensity += (index_w * intensity); sum_intensity_intensity += intensity * intensity; sum_intensity += intensity; max_intensity = std::max(max_intensity, intensity); } if (sum_intensity <= 0) continue; // Sorting according to x_index not gray_val if (bright_ranges.size() < kNumCandSectionsPerRow) { bright_ranges.emplace_back( sum_intensity_intensity / sum_intensity, max_intensity, cv::Point2f{static_cast<float>(sum_loc_intensity / sum_intensity), static_cast<float>(h)}); } else { auto min_it = std::min_element(bright_ranges.begin(), bright_ranges.end(), [](const BrightSection& a, const BrightSection& b) { return a.max_intensity < b.max_intensity; }); size_t min_index = min_it - bright_ranges.begin(); // The coming value is greater than min gray_val && x_index greater than all // the candidates if (bright_ranges[min_index].max_intensity < max_intensity) { // 将min_index后面的元素前移一位 std::copy(bright_ranges.begin() + min_index + 1, bright_ranges.end(), bright_ranges.begin() + min_index); // 在最后放入新值 bright_ranges.back() = BrightSection{ intensity_weighted, max_intensity, cv::Point2f{static_cast<float>(sum_loc_intensity / sum_intensity), static_cast<float>(h)}}; } } w += search_range; // Avoid repeated traversal } bright_ranges_cand[h] = std::move(bright_ranges); // 对于只有一个点的情况, 先赋值 if (bright_ranges_cand[h].size() == 1) { centre_points_internal[h].x = bright_ranges_cand[h][0].center.x; gray_values_internal[h] = bright_ranges_cand[h][0].mean_intensity; } } for (int h = 0; h < resolution_height; h++) { if (bright_ranges_cand[h].size() <= 1) continue; switch (mode) { case CentreExtractMode::kMaxValue: { auto max_it = std::max_element( bright_ranges_cand[h].begin(), bright_ranges_cand[h].end(), [](const BrightSection& a, const BrightSection& b) { return a.max_intensity < b.max_intensity; // 不同区域比较使用该区域的灰度最大值 }); centre_points_internal[h].x = max_it->center.x; gray_values_internal[h] = max_it->mean_intensity; // 返回灰度使用加权均值 break; } case CentreExtractMode::kNearLeft: centre_points_internal[h].x = bright_ranges_cand[h][0].center.x; gray_values_internal[h] = bright_ranges_cand[h][0].mean_intensity; break; case CentreExtractMode::kFarRight: centre_points_internal[h].x = bright_ranges_cand[h].back().center.x; gray_values_internal[h] = bright_ranges_cand[h].back().mean_intensity; break; case CentreExtractMode::kContinuous: { int index_select = -1; const int kSearchRange = 5; const float kHWeights[kSearchRange + 1] = {0.0, 1.0, 0.9, 0.8, 0.7, 0.5}; float dist_min = std::numeric_limits<float>::max(); // 初始化最小距离, // 确保第一个区域能命中 for (int index = 0; index < bright_ranges_cand[h].size(); index++) { float dist_temp = 0.f; int start_h = std::max(0, h - kSearchRange); int end_h = std::min(resolution_height, h + kSearchRange + 1); for (int index_h = start_h; index_h < end_h; index_h++) { if (centre_points_internal[index_h].x > 0) { dist_temp += (fabs(bright_ranges_cand[h][index].center.x - centre_points_internal[index_h].x) * kHWeights[abs(index_h - h)]); } } if (dist_temp <= dist_min) { dist_min = dist_temp; index_select = index; } } centre_points_internal[h].x = bright_ranges_cand[h][index_select].center.x; gray_values_internal[h] = bright_ranges_cand[h][index_select].mean_intensity; break; } case CentreExtractMode::kRemove: centre_points_internal[h].x = 0; gray_values_internal[h] = 0; break; default: break; } } break; } } // result if (search_direction == LaserSearchDirection::kVertical) { // x <-> y for (auto& point : centre_points_internal) { std::swap(point.x, point.y); } } assert(centre_points_internal.size() == gray_values_internal.size()); centre_points = std::move(centre_points_internal); gray_values = std::move(gray_values_internal); return true; }

using GridKey = std::tuple<int, int>; struct GridHash { size_t operator()(const GridKey& k) const { auto hash_int = std::hash<int>(); return hash_int(std::get<0>(k)) ^ (hash_int(std::get<1>(k)) << 1); } }; void buildSpatialGrid(std::map<tag_t, Point2d>& mapFaceCylPoint, // Point3d→Point2d std::unordered_map<GridKey, std::vector<tag_t>, GridHash>& gridMap, double cellSize) { gridMap.clear(); for (const auto& element : mapFaceCylPoint) { tag_t tag = element.first; const Point2d& point = element.second; // Point3d→Point2d int x = std::floor(point.X / cellSize); int y = std::floor(point.Y / cellSize); // 移除了z坐标计算 gridMap[{x, y}].push_back(tag); // 二维网格键 } } bool adjustWithGrid(std::map<tag_t, Point2d>& mapFaceCylPoint, // Point3d→Point2d double min_dist, int max_iters) { const double cell_size = min_dist; const double min_dist_sq = min_dist * min_dist; bool adjusted = false; for (int iter = 0; iter < max_iters; ++iter) { std::unordered_map<GridKey, std::vector<tag_t>, GridHash> gridMap; buildSpatialGrid(mapFaceCylPoint, gridMap, cell_size); bool current_adjusted = false; for (const auto& element : mapFaceCylPoint) { tag_t current_tag = element.first; Point2d current_point = element.second; // Point3d→Point2d int gx = std::floor(current_point.X / cell_size); int gy = std::floor(current_point.Y / cell_size); // 移除了gz坐标 // 二维相邻网格检测(3x3网格) for (int dx = -1; dx <= 1; ++dx) { for (int dy = -1; dy <= 1; ++dy) { GridKey key(gx + dx, gy + dy); // 二维键 if (!gridMap.count(key)) continue; for (const auto& neighbor_tag : gridMap.at(key)) { if (neighbor_tag == current_tag) continue; if (neighbor_tag < current_tag) continue; auto& neighbor_point = mapFaceCylPoint.at(neighbor_tag); // 二维距离计算 double delta_x = neighbor_point.X - current_point.X; // 重命名避免变量名冲突 double delta_y = neighbor_point.Y - current_point.Y; double dist_sq = delta_x * delta_x + delta_y * delta_y; // 移除了dz if (dist_sq < min_dist_sq && dist_sq > 0) { // 调整逻辑需要删除Z分量处理... double dist = std::sqrt(dist_sq); double delta = (min_dist - dist) / dist; double move = 0.5 * delta; // 获取当前点与邻居点的引用 Point2d& current_point_ref = mapFaceCylPoint.at(current_tag); // 显式获取引用 Point2d& neighbor_point_ref = mapFaceCylPoint.at(neighbor_tag); // 纯二维平面移动(删除Z分量处理) current_point_ref.X -= delta_x * move; current_point_ref.Y -= delta_y * move; neighbor_point_ref.X += delta_x * move; neighbor_point_ref.Y += delta_y * move; current_adjusted = true; } } } } } if (!current_adjusted) break; adjusted = true; } return adjusted; } 在UG制图中以上代码并不能检测出标注尺寸的重叠

bool adjustWithGrid(std::map<tag_t, Point3d>& mapFaceCylPoint, double min_dist, int max_iters) { const double cell_size = min_dist; const double min_dist_sq = min_dist * min_dist; bool adjusted = false; for (int iter = 0; iter < max_iters; ++iter) { std::unordered_map<GridKey, std::vector<tag_t>, GridHash> gridMap; buildSpatialGrid(mapFaceCylPoint, gridMap, cell_size); bool current_adjusted = false; // 遍历所有tag-point对 for (auto& [current_tag, current_point] : mapFaceCylPoint) { int gx = std::floor(current_point.X / cell_size); int gy = std::floor(current_point.Y / cell_size); int gz = std::floor(current_point.Z / cell_size); // 检测相邻网格 for (int dx = -1; dx <= 1; ++dx) { for (int dy = -1; dy <= 1; ++dy) { for (int dz = -1; dz <= 1; ++dz) { GridKey key(gx + dx, gy + dy, gz + dz); if (!gridMap.count(key)) continue; // 遍历网格内所有tag for (const auto& neighbor_tag : gridMap.at(key)) { // 避免自比较和重复比较 if (neighbor_tag == current_tag) continue; if (neighbor_tag < current_tag) continue; // 假设tag_t可比较 auto& neighbor_point = mapFaceCylPoint.at(neighbor_tag); // 计算距离(与原逻辑相同) double dx = neighbor_point.X - current_point.X; double dy = neighbor_point.Y - current_point.Y; double dz = neighbor_point.Z - current_point.Z; double dist_sq = dx * dx + dy * dy + dz * dz; if (dist_sq < min_dist_sq && dist_sq > 0) { // 调整逻辑保持不变... current_adjusted = true; } } } } } } if (!current_adjusted) break; adjusted = true; } return adjusted; } 未标识符current_tag, current_point

void approxPolyDPTest(const cv::Mat img, const cv::Mat ROI_img, std::vector<cv::Point> maxContour) { std::vector<cv::Point> approx; double epsilon = 0.02 * arcLength(maxContour, true); approxPolyDP(maxContour, approx, epsilon, true); cv::Point topLeft; int minSum = INT_MAX; for (const auto& p : approx) { int currentSum = p.x + p.y; if (currentSum < minSum) { minSum = currentSum; topLeft = p; } } cv::circle(img, topLeft, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1); // 标记左上角点 cv::Rect roiRect(topLeft.x - 100, topLeft.y+10 , 200, 300); if (roiRect.x < 0 || roiRect.y < 0 || roiRect.br().x > ROI_img.cols || roiRect.br().y > ROI_img.rows) { std::cerr << "错误:ROI超出图像范围" << std::endl; } cv::Mat roi = ROI_img(roiRect); //std::vector<cv::Vec4i> lines; ////cv::HoughLinesP(binaryImage, lines, 1, CV_PI / 180, 50, 50, 10); //cv::HoughLinesP(roi, lines, 1, CV_PI / 180, 10, 50, 10); std::vector<std::vector<cv::Point>> basic_contours; cv::findContours(roi, basic_contours, cv::RETR_LIST, cv::CHAIN_APPROX_NONE); // --- 关键改进区域 start --- // 1. 寻找有效轮廓(尺寸排序) std::vector<cv::Point> lineContour; std::vector<double> contourSizes; for (const auto& contour : basic_contours) { if (contour.size() > 5) { // 忽略小噪点 contourSizes.push_back(cv::contourArea(contour)); } } // 2. 选择最大轮廓(使用面积更可靠) if (!contourSizes.empty()) { auto maxIt = std::max_element(contourSizes.begin(), contourSizes.end()); size_t idx = std::distance(contourSizes.begin(), maxIt); lineContour = basic_contours[idx]; } // 3. 确保点数据可用 if (lineContour.empty() || lineContour.size() < 2) { std::cerr << "错误:有效轮廓点不足" << std::endl; return; } // 4. 格式转换:Point → Point2f(OpenCV必需) std::vector<cv::Point2f> points2f; points2f.reserve(lineContour.size()); for (const auto& pt : lineContour) { points2f.emplace_back(pt); std::cout << "point.x " << pt.x << " , " << "point.y " << pt.y << std::endl; } // 5. 调用fitLine(优化参数) cv::Vec4f lineParams; // 使用float精度(更合理的类型) cv::fitLine( points2f, // 输入:点向量 lineParams, // 输出:[vx, vy, x0, y0]单位向量+直线上点 cv::DIST_L2, // 距离算法 0, // L2不需要参数 0.01, // 半径精度(推荐值) 0.01 // 角度精度(推荐值) ); // --- 关键改进区域 end --- // 使用拟合结果:绘制直线 float vx = lineParams[0], vy = lineParams[1]; float x0 = lineParams[2], y0 = lineParams[3]; float k = vy / vx; // 斜率 float b = y0 - k * x0; // 计算线段起点终点(在ROI内) cv::Point pt1(0, static_cast<int>(b)); cv::Point pt2(roi.cols, static_cast<int>(k * roi.cols + b)); cv::line(roi, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // ... [原始绘制逻辑] ... // 调试标记(左上角点) cv::circle(img, topLeft, 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1); std::vector<std::vector<cv::Point>> drawingContour; drawingContour.push_back(approx); cv::drawContours(img, drawingContour, -1, cv::Scalar(0, 255, 0), 1); } 优化一下 目前问题是 cv::fitLine( points2f, // 输入:点向量 lineParams, // 输出:[vx, vy, x0, y0]单位向量+直线上点 cv::DIST_L2, // 距离算法 0, // L2不需要参数 0.01, // 半径精度(推荐值) 0.01 // 角度精度(推荐值) );拟合的线不准 具体数据详见前一个问题

==22==ERROR: AddressSanitizer: heap-buffer-overflow on address 0x5020000002d4 at pc 0x5565d492d8dc bp 0x7ffc83aa4540 sp 0x7ffc83aa4538 READ of size 4 at 0x5020000002d4 thread T0 #0 0x5565d492d8db in Solution::maxProfit(std::vector<int, std::allocator<int>>&) solution.cpp:6:26 #1 0x5565d492d157 in __helper__ solution.cpp:6:28 #2 0x5565d492d157 in main solution.cpp:6:40 #3 0x7fbe343691c9 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2a1c9) (BuildId: 6d64b17fbac799e68da7ebd9985ddf9b5cb375e6) #4 0x7fbe3436928a in __libc_start_main (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2a28a) (BuildId: 6d64b17fbac799e68da7ebd9985ddf9b5cb375e6) #5 0x5565d4856ce4 in _start (solution+0xb2ce4) 0x5020000002d4 is located 0 bytes after 4-byte region [0x5020000002d0,0x5020000002d4) allocated by thread T0 here: #0 0x5565d492a90d in operator new(unsigned long) /root/llvm-project/compiler-rt/lib/asan/asan_new_delete.cpp:86:3 #1 0x5565d494847e in void std::vector<int, std::allocator<int>>::_M_realloc_append<int>(int&&) (solution+0x1a447e) #2 0x5565d4948326 in int& std::vector<int, std::allocator<int>>::emplace_back<int>(int&&) (solution+0x1a4326) #3 0x5565d4947651 in std::vector<int, std::allocator<int>> _Deserializer_::deserialize<int>(rapidjson::GenericValue<rapidjson::UTF8<char>, rapidjson::MemoryPoolAllocator<rapidjson::CrtAllocator>>&, std::vector<int, std::allocator<int>>*) (solution+0x1a3651) #4 0x5565d494740d in std::vector<int, std::allocator<int>> _Deserializer_::deserialize<std::vector<int, std::allocator<int>>>(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char>> const&) (solution+0x1a340d) #5 0x5565d492d11c in main solution.cpp:6:37 #6 0x7fbe343691c9 (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2a1c9) (BuildId: 6d64b17fbac799e68da7ebd9985ddf9b5cb375e6) #7 0x7fbe3436928a in __libc_start_main (/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6+0x2a28a) (BuildId: 6d64b17fbac799e68da7ebd9985ddf9b5cb375e6) #8 0x5565d4856ce4 in _start (solution+0xb

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