C++ 聚类和调整大小

我有一台大型的点云矢量电脑可以使用。我需要识别集群，将它们移动到新的向量中，并调整原始向量的大小。在运行代码时，我没有得到任何输出

for(int j=0; j< pc.points.size(); j++)
{
      int k= rand() % pc.points.size();

        ref_point = pc.points[k];

        for (int i = 0; i < pc.points.size(); i++)              {
            {if (pc.points[i].x - ref_point.x < 10 && pc.points[i].y - ref_point.y < 10)

               {
                    Cluster.push_back(pc.points[i]);
                    pc.points.erase(pc.points.begin() + i);
                    pc.points.shrink_to_fit();
                }

            }
                    Cluster.push_back(ref_point);
                    pc.points.erase(pc.points.begin()+k);
                    pc.points.shrink_to_fit();
}

---

在第五次迭代中，尝试从原始点云向量pc中删除参考点时出错。

如何定义簇？在循环中调用

shrink\u to\u fit（）

效率很低。你最好以后再调用它。我正在处理的数据是，某个阈值距离内的任何点都是集群的成员。我之所以提前调用

shrink\u to\u fit（）

，是因为下次循环查找新的随机点时，检查它是否是非集群的一部分，原始向量需要更新。我不知道我在这里应用的逻辑是否错误。你的意思是

ref\u point

？这并没有改变整个循环的思想，所以我不明白为什么需要在它里面调用

shrink\u to\u fit（）

。请重新格式化代码，使其可读并插入整个函数好吗？我希望附加的代码能有所帮助。每次遍历一个簇，我必须围绕这些簇创建边界框，并将它们移动到边界框向量中。你能告诉我是应该创建一个外循环来实现这个目的，还是应该把它放在j循环中？

do
        {
            int rand1 = rand() % pc.points.size();

            ref_point = pc.points[rand1];

            for (int i = 0; i < pc.points.size(); i++)
            {
                if (pc.points[i].x - ref_point.x < 5.5 && pc.points[i].y - ref_point.y < 5.5)

                {
                    Cluster.push_back(pc.points[i]);
                    pc.points.erase(pc.points.begin() + i);
                    pc.points.shrink_to_fit();
                }

            }
            Cluster.push_back(ref_point);
            pc.points.erase(pc.points.begin() + rand1);
            pc.points.shrink_to_fit();
} while(true);