UVA - 11991 Easy Problem from Rujia Liu?

本文介绍了一种使用C++ STL中的map来高效解决序列中特定元素第k次出现位置的问题。适用于序列长度小于10万的情况。通过实例展示了如何利用map和pair实现二维数组的查找效果,并提出了另一种排序加二分查找的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:问你序列中某个数v出现第k次时的位置。(序列长度小于10万)

题解:

F1:

利用C++的STL

//使用map+pair做到二维数组暴力查找效果
#include<iostream>
#include<map>
#include<cstdio>
#include<utility>
#include<cstring>
using namespace std;
map< pair<int,int>,int>mymap;
int num[1001001];
int main()
{
    int n,m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(num,0,sizeof(num));
        mymap.clear();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            int x;
            scanf("%d",&x);
            num[x]++;
            mymap.insert(make_pair(make_pair(x,num[x]),i));
        }

        for(int i=1;i<=m;i++)
        {
            int t,x;
            scanf("%d%d",&t,&x);
            printf("%d\n",mymap.find(make_pair(x,t))->second);
        }
    }
    return 0;
}


F2:排序之后再二分查找



内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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