PAT basic 1012

本文介绍了一个使用C++编写的程序,该程序读取一组整数,并根据这些整数的特征进行统计。统计内容包括:能被10整除的数之和、以5为基数余数为1的数经过特定运算后的结果、以5为基数余数为2的数的数量、以5为基数余数为3的数的平均值以及以5为基数余数为4的最大值。

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#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
    int A1 = 0, A2 = 0, A3 = 0, A5 = 0;
    float A4 = 0.0;
    int N;
    cin >> N;
    int *a = new int [N];
    int *b = new int [N];
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cin >> a[i];
        b[i] = 0;
    }
    int flag1 = 0, flag2 = 0, flag3 = 0, flag4 = 0, flag5 = 0;
    int t = 0, count = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        if (a[i] % 10 == 0) {
            A1 = A1 + a[i];
            flag1 = 1;
        }
        if (a[i] % 5 == 1) {
            b[t++] = a[i];
            flag2 = 1;
        }
        if (a[i] % 5 == 2) {
            A3++;
            flag3 = 1;
        }
        if (a[i] % 5 == 3) {
            A4 = A4 + a[i];
            count++;
            flag4 = 1;
        }
        if (a[i] % 5 == 4) {
            if (A5 < a[i]) {
                A5 = a[i];
                flag5 = 1;
            }
        }
    }
    for (int i = 0; i < t; i++) {
        if (i == 0 || i % 2 == 0) {
            A2 = A2 + b[i];
        } else {
            A2 = A2 - b[i];
        }
    }
    A4 = A4 / count;
    if (flag1 == 0)
        cout << "N ";
    else
        cout << A1 << " ";
    if (flag2 == 0)
        cout << "N ";
    else
        cout << A2 << " ";
    if (flag3 == 0)
        cout << "N ";
    else
        cout << A3 << " ";
    if (flag4 == 0)
        cout << "N ";
    else
        printf("%.1f ",A4);
    if (flag5 == 0)
        cout << "N";
    else
        cout << A5;
    delete [] a;
    delete [] b;
    return 0;
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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