std::vector添加数组数据
时间: 2025-02-01 16:20:24 浏览: 69
### 将数组数据添加到 `std::vector` 中的方法
在 C++ 中，可以通过多种方式将数组的数据复制或移动到 `std::vector` 容器中。以下是几种常见方法：
#### 方法一：使用构造函数初始化
可以直接利用 `std::vector` 的构造函数来创建并初始化向量对象。
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5};
size_t arr_size = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
// 使用两个迭代器作为参数传递给 vector 构造函数
std::vector<int> vec(arr, arr + arr_size);
for (const auto& elem : vec) {
std::cout << elem << " ";
}
}
```
此代码片段展示了如何通过指定范围的方式构建一个新的 `std::vector` 实例[^1]。
#### 方法二：借助标准算法库中的 copy 函数
也可以采用 `<algorithm>` 头文件下的 `copy()` 来实现相同的效果。
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm> // For std::copy()
int main(){
double source_array[] = {1.1, 2.2, 3.3};
std::vector<double> destination_vector;
// 预留空间以提高性能
destination_vector.reserve(sizeof(source_array)/sizeof(*source_array));
// 执行拷贝操作
std::copy(std::begin(source_array), std::end(source_array), std::back_inserter(destination_vector));
for(auto value : destination_vector){
std::cout<<value<<" ";
}
}
```
这里先预留足够的内存空间再执行实际的元素插入动作有助于提升效率。
#### 方法三：遍历赋值法
最简单直接的办法莫过于逐一遍历原生数组并将每一个元素依次加入目标容器内。
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
int main(){
char str_arr[]="hello";
std::vector<char> vect;
for(char c:str_arr){
if(c!='\0')//忽略字符串结尾符'\0'
vect.push_back(c);
}
for(const auto &ch:vect)
cout<< ch ;
}
```
这种方法虽然直观易懂但是当处理大量数据时可能会显得不够高效。
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
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### 标签知识点
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- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
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- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
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- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
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