size_t pos = ret.find_first_not_of('0');

时间: 2025-03-19 17:23:02 浏览: 36
### C++ `std::string` 的 `find_first_not_of` 方法详解 在 C++ 中，`std::string` 提供了一个名为 `find_first_not_of` 的成员函数。该方法用于查找第一个不在指定字符集合中的字符位置，并返回其索引值（类型为 `size_t`）。如果未找到满足条件的字符，则返回 `std::string::npos`。 以下是有关此方法的具体描述及其用法： #### 函数签名 ```cpp size_t find_first_not_of(const char* s, size_t pos = 0) const; size_t find_first_not_of(char c, size_t pos = 0) const; size_t find_first_not_of(const std::string& str, size_t pos = 0) const; ``` - 参数解释： - `s`: 字符数组或字符串字面量。 - `c`: 单个字符。 - `str`: 另一个字符串对象。 - `pos`: 起始搜索位置，默认为 0。 - 返回值：返回第一个不匹配字符的位置（索引），如果没有找到则返回 `std::string::npos`[^2]。 #### 使用示例 下面是一个完整的代码示例展示如何使用 `find_first_not_of` 方法： ```cpp #include <iostream> #include <string> int main() { std::string str = "abc123xyz"; // 查找第一个不是 'a' 到 'z' 的字符位置 size_t index = str.find_first_not_of("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"); if (index != std::string::npos) { std::cout << "First non-alphabetic character is '" << str[index] << "' at position " << index << std::endl; } else { std::cout << "No non-alphabetic characters found." << std::endl; } return 0; } ``` 运行上述程序会输出如下结果： ``` First non-alphabetic character is '1' at position 3 ``` 在此案例中，`find_first_not_of` 找到了首个不属于字母范围内的字符 `'1'` 并返回它的索引位置 `3`[^3]。 #### 特殊情况处理 当调用 `find_first_not_of` 方法而找不到任何符合条件的字符时，它将返回特殊常量 `std::string::npos` 表明未能定位目标子串或者单个字符[^4]。 例如，在空字符串上调用此方法始终无法得到有效结果因为根本不存在可比较的内容；又比如给定整个输入都由排除列表里的元素构成也会触发同样的情形。 --- ###
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下述代码含义以及实现细节。std::vector<std::string> Split(const std::string& value, const char* delims) { std::vector<std::string> ret; size_t start = value.find_first_not_of(' ', 0); while (start != std::string::npos) { size_t pos = value.find_first_of(delims, start); if (pos == std::string::npos) { ret.push_back(value.substr(start)); break; } else { ret.push_back(value.substr(start, pos - start)); if (value[pos] == ' ' && strchr(delims, ' ')) start = value.find_first_not_of(' ', pos); else start = pos + 1; } } return ret; }

4. 定义一个std::string::size_type类型的变量pos，用于表示当前分割符的位置。 5. 使用std::string的find函数查找字符串中第一个分隔符的位置，若找到则执行以下步骤，否则将剩余的字符串作为最后一个子字符串添加...

namespace hash_bucket { template<class T> struct HashBucketNode { T _data; HashBucketNode<T>* _next; HashBucketNode(const T& data) :_data(data) ,_next(nullptr) {} }; // K 为 T 中key的类型 // T 可能是键值对，也可能是K // KeyOfT: 从T中提取key // Hash将key转化为整形，因为哈市函数使用除留余数法 template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash> class HashBucket { typedef HashBucketNode<T> Node; public: HashBucket() { _tables.resize(10, nullptr); } // 哈希桶的销毁 ~HashBucket() { for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[cur]; while (cur) { Node* next = cur->_next; delete cur; cur = next; } } } /********************************************************************/ unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n) { // Note: assumes long is at least 32 bits. static const int __stl_num_primes = 28; static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] = { 53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593, 49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457, 1610612741, 3221225473, 4294967291 }; const unsigned long* first = __stl_prime_list; const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes; const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n); return pos == last ? *(last - 1) : *pos; } /********************************************************************/ // 插入值为data的元素，如果data存在则不插入 bool Insert(const T& data) { KeyOfT kot; Hash hash; if (_n == _tables.size()) { vector<Node*> newTables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[cur]; while (cur) { Node* next = cur->_next; size_t hashi = hash(kot(cur->_data)) % newTables.size(); cur->_next = newTables[hashi]; newTables[hashi] = cur; cur = next; } _tables[hashi] = nullptr; } _tables.swap(newTables); } size_t hashi = hash(kot(data)) % _tables.size(); Node* newnode = new Node(data); newnode->_next = _tables[hashi]; _tables[hashi] = newnode; ++_n; return true; } // 在哈希桶中查找值为key的元素，存在返回true否则返回false bool Find(const K& key) { KeyOfT kot; Hash hash; size_t hashi = hash(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi]; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { return true; } cur = cur->_next; } return false; } // 哈希桶中删除key的元素，删除成功返回true，否则返回false bool Erase(const K& key) { KeyOfT kot; Hash hash; size_t hashi = hash(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi]; Node* prev = nullptr; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { if (prev == nullptr) { _tables[hashi] = nullptr; } else { prev->_next = cur->_next; delete cur; --_n; return true; } } prev = cur; cur = cur->_next; } return false; } private: vector<Node*> _tables; // 指针数组 size_t _n = 0; // 表中存储数据个数 }; /***************************************************************************************************************************/ // 为了实现简单，在哈希桶的迭代器类中需要用到hashBucket本身， template<class K, class V, class KeyOfValue, class HF> class HashBucket; // 注意：因为哈希桶在底层是单链表结构，所以哈希桶的迭代器不需要--操作 template <class K, class V, class KeyOfValue, class HF> struct HBIterator { typedef HashBucket<K, V, KeyOfValue, HF> HashBucket; typedef HashBucketNode<V>* PNode; typedef HBIterator<K, V, KeyOfValue, HF> Self; HBIterator(PNode pNode = nullptr, HashBucket* pHt = nullptr) :_pNode(PNode) ,_pHt(pHt) {} Self& operator++() { // 当前迭代器所指节点后还有节点时直接取其下一个节点 if (_pNode->_pNext) _pNode = _pNode->_pNext; else { // 找下一个不空的桶，返回该桶中第一个节点 size_t bucketNo = _pHt->HashFunc(KeyOfValue()(_pNode->_data)) + 1; for (; bucketNo < _pHt->BucketCount(); ++bucketNo) { if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) break; } } return *this; } Self operator++(int) { } V& operator*(); V* operator->(); bool operator==(const Self& it) const; bool operator!=(const Self& it) const; PNode _pNode; // 当前迭代器关联的节点 HashBucket* _pHt; // 哈希桶--主要是为了找下一个空桶时候方便 }; // unordered_map中存储的是pair<K, V>的键值对，K为key的类型，V为value的类型，HF哈希函数类型 // unordered_map在实现时，只需将hashbucket中的接口重新封装即可 template<class K, class V, class HF = DefHashF<K>> class unordered_map { typedef HashBucket<K, pair<K, V>, KeyOfValue, HF> HT; // 通过key获取value的操作 struct KeyOfValue { const K& operator()(const pair<K, V>& data) { return data.first; } }; public: typename typedef HT::Iterator iterator; public: unordered_map() : _ht() {} //////////////////////////////////////////////////// iterator begin() { return _ht.begin(); } iterator end() { return _ht.end(); } //////////////////////////////////////////////////////////// // capacity size_t size()const { return _ht.size(); } bool empty()const { return _ht.empty(); } /////////////////////////////////////////////////////////// // Acess V& operator[](const K& key) { pair<iterator, bool> ret = _ht.InsertUnique(pair<K, V>(key, V())); return ret.fisrt->second; } const V& operator[](const K& key)const; ////////////////////////////////////////////////////////// // lookup iterator find(const K& key) { return _ht.Find(key); } size_t count(const K& key) { return _ht.Count(key); } ///////////////////////////////////////////////// // modify pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& valye) { return _ht.Insert(valye); } iterator erase(iterator position) { return _ht.Erase(position); } //////////////////////////////////////////////////////////// // bucket size_t bucket_count() { return _ht.BucketCount(); } size_t bucket_size(const K& key) { return _ht.BucketSize(key); } private: HT _ht; };如何编写Self operator++(int)

size_t bucketNo = _pHt->HashFunc(KeyOfValue()(_pNode->_data)) + 1; for (; bucketNo < _pHt->BucketCount(); ++bucketNo) { if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) break; } } return *this; } 这里有...

template<class T> struct HashBucketNode { T _data; HashBucketNode<T>* _next; HashBucketNode(const T& data) :_data(data) ,_next(nullptr) {} }; // K 为 T 中key的类型 // T 可能是键值对，也可能是K // KeyOfT: 从T中提取key // Hash将key转化为整形，因为哈市函数使用除留余数法 template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash> class HashBucket { template<class K, class V, class HF> friend class unordered_map; typedef HashBucketNode<T> Node; typedef HBIterator<K, T, KeyOfT, Hash> Iterator; typedef HBIterator<K, const T, KeyOfT, Hash> const_Iterator; public: HashBucket() { _tables.resize(10, nullptr); } Iterator begin() { for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[i]; if (cur) return { cur,*this }; } return { nullptr,*this }; } Iterator end() { return { nullptr,*this }; } size_t size() { return _n; } bool emptr() { return _n; } // 哈希桶的销毁 ~HashBucket() { for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[i]; while (cur) { Node* next = cur->_next; delete cur; cur = next; } } } /********************************************************************/ /********************************************************************/ unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n) { // Note: assumes long is at least 32 bits. static const int __stl_num_primes = 28; static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] = { 53, 97, 193, 389, 769, 1543, 3079, 6151, 12289, 24593, 49157, 98317, 196613, 393241, 786433, 1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843, 50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457, 1610612741, 3221225473, 4294967291 }; const unsigned long* first = __stl_prime_list; const unsigned long* last = __stl_prime_list + __stl_num_primes; const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n); return pos == last ? *(last - 1) : *pos; } /********************************************************************/ // 插入值为data的元素，如果data存在则不插入 pair<iterator, bool> Insert(const T& data) { KeyOfT kot; Hash hash; Iterator it = Find(kot(data)); if (it._pHt) return { it., *this }; if (_n == _tables.size()) { vector<Node*> newTables(__stl_next_prime(_tables.size() + 1), nullptr); for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++) { Node* cur = _tables[cur]; while (cur) { Node* next = cur->_next; size_t hashi = hash(kot(cur->_data)) % newTables.size(); cur->_next = newTables[hashi]; newTables[hashi] = cur; cur = next; } _tables[hashi] = nullptr; } _tables.swap(newTables); } size_t hashi = hash(kot(data)) % _tables.size(); Node* newnode = new Node(data); newnode->_next = _tables[hashi]; _tables[hashi] = newnode; ++_n; return { iterator{ newnode,*this }, ture }; } // 在哈希桶中查找值为key的元素，存在返回true否则返回false iterator Find(const K& key) { KeyOfT kot; Hash hash; size_t hashi = hash(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi]; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { return { cur,*this }; } cur = cur->_next; } return { nullptr,*this }; } // 哈希桶中删除key的元素，删除成功返回true，否则返回false bool Erase(const K& key) { KeyOfT kot; Hash hash; size_t hashi = hash(key) % _tables.size(); Node* cur = _tables[hashi]; Node* prev = nullptr; while (cur) { if (kot(cur->_data) == key) { if (prev == nullptr) { _tables[hashi] = nullptr; } else { prev->_next = cur->_next; delete cur; --_n; return true; } } prev = cur; cur = cur->_next; } return false; } Iterator Erase(Iterator position) { KeyOfT kot; Iterator it = Find(kot(position.)) if() } private: vector<Node*> _tables; // 指针数组 size_t _n = 0; // 表中存储数据个数 };编写下面namespace bit { // 为了实现简单，在哈希桶的迭代器类中需要用到hashBucket本身， template<class K, class V, class KeyOfValue, class HF> class HashBucket; // 注意：因为哈希桶在底层是单链表结构，所以哈希桶的迭代器不需要--操作 template <class K, class V, class KeyOfValue, class HF> struct HBIterator { typedef HashBucket<K, V, KeyOfValue, HF> HashBucket; typedef HashBucketNode<V>* PNode; typedef HBIterator<K, V, KeyOfValue, HF> Self; HBIterator(PNode pNode = nullptr, HashBucket* pHt = nullptr); Self& operator++() { // 当前迭代器所指节点后还有节点时直接取其下一个节点 if (_pNode->_pNext) _pNode = _pNode->_pNext; else { // 找下一个不空的桶，返回该桶中第一个节点 size_t bucketNo = _pHt->HashFunc(KeyOfValue()(_pNode->_data))+1; for (; bucketNo < _pHt->BucketCount(); ++bucketNo) { if (_pNode = _pHt->_ht[bucketNo]) break; } } return *this; } Self operator++(int); V& operator*(); V* operator->(); bool operator==(const Self& it) const; bool operator!=(const Self& it) const; PNode _pNode; // 当前迭代器关联的节点 HashBucket* _pHt; // 哈希桶--主要是为了找下一个空桶时候方便 }; // unordered_map中存储的是pair<K, V>的键值对，K为key的类型，V为value的类型，HF哈希函数类型 // unordered_map在实现时，只需将hashbucket中的接口重新封装即可 template<class K, class V, class HF = DefHashF<K>> class unordered_map { typedef HashBucket<K, pair<K, V>, KeyOfValue, HF> HT; // 通过key获取value的操作 struct KeyOfValue { const K& operator()(const pair<K, V>& data) { return data.first;} }; public: typename typedef HT::Iterator iterator; public: unordered_map(): _ht() {} //////////////////////////////////////////////////// iterator begin(){ return _ht.begin();} iterator end(){ return _ht.end();} //////////////////////////////////////////////////////////// // capacity size_t size()const{ return _ht.size();} bool empty()const{return _ht.empty();} /////////////////////////////////////////////////////////// // Acess V& operator[](const K& key) { pair<iterator, bool> ret = _ht.InsertUnique(pair<K, V>(key, V())); return ret.fisrt->second; } const V& operator[](const K& key)const; ////////////////////////////////////////////////////////// // lookup iterator find(const K& key){ return _ht.Find(key);} size_t count(const K& key){ return _ht.Count(key);} ///////////////////////////////////////////////// // modify pair<iterator, bool> insert(const pair<K, V>& valye) { return _ht.Insert(valye);} iterator erase(iterator position) { return _ht.Erase(position);} //////////////////////////////////////////////////////////// // bucket size_t bucket_count(){ return _ht.BucketCount();} size_t bucket_size(const K& key){ return _ht.BucketSize(key);} private: HT _ht; }; }

但是，在HashBucket中，我们并没有提供BucketCount()方法，因此我们需要在HashBucket中添加一个方法：size_t BucketCount() const { return _tables.size(); }。同时，为了访问_tables，我们还需要在HashBucket中...
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数字温度计供电

<think>好的，我现在需要帮助用户了解数字温度计的供电方式或电源适配设计方案。首先，用户提到的参考引用中有提到使用5V电源，比如计算机的USB接口。所以这可能是一个常见的供电方式。 我需要先回顾用户提供的引用内容。引用[1]中提到使用AT89C51单片机和DS18B20温度传感器，并且提到电源电压在5～5.5V之间，可以使用计算机USB口的5V电源[^2]。这说明USB供电是一个可行的方案，而且设计时需要考虑电压的稳定性。 接下来，供电设计需要考虑几个方面：电源类型、电压稳定性、功耗优化和备用电源。用户可能想知道不同的供电方式，比如电池供电、USB供电或者外部适配器，以及它们各自的优缺
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Java EE 5.03 SDK官方帮助文档

根据给定的文件信息，我们可以推断出相关的知识点主要与Java EE SDK（Java Platform, Enterprise Edition Software Development Kit）版本5.03相关，特别是其帮助文档和Java文档（Javadocs）部分。 首先，Java EE（Java Platform, Enterprise Edition）是Java技术的官方企业计算版。Java EE提供了一个平台，用于开发和运行大型、多层、可伸缩、可靠和安全的网络应用程序。Java EE 5.03版本是Java EE的早期版本之一，它在Java SE（Standard Edition）的基础上添加了企业级服务。 ### 标题知识点：java_ee_sdk-5_03帮助文档 1. **Java EE SDK的构成和作用** - Java EE SDK是包含了一整套用于Java EE开发的工具、API和运行时环境的软件包。 - SDK中包括了编译器、调试器、部署工具等，使得开发者能够创建符合Java EE标准的应用程序。 2. **5.03版本的特性** - 了解Java EE 5.03版本中新增的功能和改进，例如注解的广泛使用、简化开发模式等。 - 掌握该版本中支持的企业级技术，比如Servlet、JavaServer Pages (JSP)、Java Persistence API (JPA)、Enterprise JavaBeans (EJB)等。 3. **帮助文档的作用** - 帮助文档是开发者学习和参考的资源，通常会详细说明如何安装SDK、如何配置开发环境以及各个组件的使用方法。 - 文档中可能还会包含示例代码、API参考和最佳实践，对新手和资深开发者都具有重要价值。 ### 描述知识点：java_ee_sdk-5_03-javadocs 1. **Javadocs的含义** - Javadoc是一个文档生成器，它能够从Java源代码中提取注释，并基于这些注释生成一套HTML格式的API文档。 - Javadocs为Java EE SDK中的每个类、接口、方法和字段提供详细的说明，方便开发者理解每个组件的用途和用法。 2. **使用Javadocs的重要性** - 对于Java EE开发者来说，阅读和理解Javadocs是必须的技能之一。 - Javadocs能够帮助开发者避免在编程时错误地使用API，同时也能更加高效地利用Java EE提供的各项服务。 3. **如何阅读和利用Javadocs** - 学习如何使用Javadocs标签来标记源代码，例如`@author`、`@param`、`@return`、`@throws`等，从而生成结构化和标准化的文档。 - 理解Javadocs生成的HTML文档结构，特别是类和接口的概览页，方法的详细页等，并学会如何通过这些页面快速找到所需信息。 ### 标签知识点：java_ee_sdk 1. **Java EE SDK的版本标识** - 标签中的“java_ee_sdk”表明了文档是与Java EE SDK相关的内容。 - 通常这种标签会用于区分不同版本的SDK文档，便于开发者快速定位到对应的版本信息。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点：docs 1. **文档目录结构** - 从“docs”可以推断出这是SDK中存放帮助文档和Javadocs的目录。 - 目录结构可能包括了不同版本的文档、各种语言版本的文档、不同API模块的文档等。 2. **如何使用文档目录** - 掌握如何根据目录结构快速找到特定的API或组件的Javadoc。 - 学习如何浏览目录以获取完整的开发文档，包括安装指南、编程指南、示例代码和FAQ等。 3. **文件的管理与组织** - 理解文档文件是如何被压缩和打包的，例如是否使用ZIP格式进行压缩。 - 学习如何解压缩文档文件，以便在本地开发环境中使用。 综上所述，Java EE SDK-5.03的文档资料对Java EE开发者来说是不可或缺的参考资料，其中包含了丰富的API信息和开发指导，能够帮助开发者掌握Java EE的应用开发和管理。开发者应充分利用这些文档资源来提高开发效率和代码质量，确保开发的Java EE应用程序能够稳定地运行在企业环境中。
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【制图技术】：甘肃高质量土壤分布TIF图件的成图策略

# 摘要 本文针对甘肃土壤分布数据的TIF图件制作进行了系统研究。首先概述了甘肃土壤的分布情况，接着介绍了TIF图件的基础知识，包括其格式特点、空间数据表达以及质量控制方法。随后，文中构建了成图策略的理论框架，分析了土壤分布图的信息需求与数据处理流程，并探讨了成图原则与标准。在实践操作部分，详细阐述了制图软