[C++] std::map을 사용해보자!
By Lusain's Blog ─ Programing & Novel Review + | 2017년 3월 1일 |
std::map은 키와 값이 있는 자료구조인데, 특이한 점은 키들 간 크기 비교가 가능하면(연산자 오버로딩 등의 방법으로) 어떤 구조체라도 상관이 없다는 점이다. 예를 들어 std::string이라던가, 값이 0부터 늘어나지 않거나 순서대로 증가하지 않는 enum 등등. 그리고 크기 비교가 가능하기 때문에 입력 시 자동적으로 정렬이 된다. 이 자료구조는 굉장히 쓰기 쉽게 [] 연산자를 지원하는데, [] 안에키를 입력하면 값에 접근할 수 있다. 심지어, 해당 키에 대한 값이 초기화되어 있지 않아도 접근이 가능하다. 말이 살짝 어려울 수 있으니 예제를 보자. #include <map> … class T { }; std::map<int, T*> m;m[10] = new T{};
프로젝트 시작
By Lim's Studio | 2013년 1월 16일 |
매번 무슨 프로그램 만든다고 프로젝트 시작한 다음 1년정도 지나면 그만두고 그랬었는데, 이번건 진짜 끈질기게 해서 완성시켜봐야겠다. 장르는 RPG고 금산이가 그래픽쪽 맡고있으니 그나마 덜 바빠졌다. 근데 얘 3월에 군대가니까 시간남으면 나도 그래픽작업 같이 해야될 것 같다. 바쁘구나.ㅠ
anaconda, 파이썬 설치와 딥러닝 준비 [keras --> tf.keras]
By Imagination is more important than knowledge (지식보다 상상) | 2020년 11월 15일 |
아나콘다? 아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산을 위해 파이썬과 R 프로그래밍 언어의 자유-오픈 소스 배포판이다. 패키지 버전들은 패키지 관리 시스템 conda를 통해 관리된다. 아나콘다 배포판은 1300만 명 이상의 사용자들이 사용하며 윈도우, 리눅스, macOS에 적합한 1,400개 이상의 유명 데이터 과학 패키지가 포함되어 있다. anaconda, 파이썬 설치와 딥러닝 준비 [keras --> tf.keras] 아나콘다에 텐서플로를 설치하면 곧바로 딥러닝을 시작할 수 있다. Tensorflow 2.0으로 새롭게 시작하는 tensorflow keras --> tf.keras 파이썬 실행환경 구축, 딥러닝 환경구축:anaconda 설치 [32bi
[cocos2d-x] UserData 활용
By Model ISLAND,어떤 의미에선 3차원 | 2018년 4월 19일 |
그동안 이런게 있는 줄 모르고, 추가적인 파라미터(HP, 공격력, 방어력, 드롭템 등)가 필요한 경우가 있으면 Sprite를 상속하는 클래스를 별도로 만들어서 써 왔는데요, BOX2D공부하면서 바디에 연결된 스프라이트를 userData로 지정하는 걸 보다보니, 어 이런 비슷한 api 일반 Node에서도 본 것 같은데? 해서 찾아보니 있길래, 이렇게 쓰면 될려나? 싶어서 해 보니, 되네요.. 이정도면 어지간해서는 굳이 클래스를 새로 만들지 않아도 되겠습니다. 그동안 내 나쁜 머리 때문에 고생한 몸과 코드에게 리스펙. 예를 들어 아래와 같은 구조체가 있다고 하면 typedef struct _ATTR { int hp; int drop; } ATTR;