Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Почему я не могу использовать &(vector‹bool›)[0] по Rvalue для bool*?

#include<vector>
struct TYPE {
    int a, b, g, d;
    bool bl;
};
int main() {
    std::vector<TYPE> i;
    std::vector<bool> b;

    TYPE* ii = &i[0]; // can work with int, double, char and something else
    bool* bb = &b[0]; // compile error
}

почему только bool не может этого сделать? Я проверяю, что TYPE может быть int, double, char и определяемым пользователем типом.

c++ types boolean pointers stdvector
16.10.2020

  • Как указал kmdreko, std::vector‹bool› на самом деле не является непрерывной последовательностью логических значений в памяти, это специализация, которая использует 1 бит на логическое значение 16.10.2020
  • См. также здесь en.cppreference.com/w/cpp/container/vector_bool Больше подробностей. 16.10.2020
  • @kmdreko thx,vector‹bool› — это набор битов, а не массив логических значений! Я понимаю, почему Он не может и как я могу это использовать! большое спасибо. 16.10.2020
  • @tomalbrc, спасибо! Я должен помнить, что этот вектор‹bool› связан с bool[]. 16.10.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..