CCF 201803-1 跳一跳

本文解析了简化版跳一跳小游戏的得分规则,并提供了一段C++代码实现,用于计算玩家根据游戏过程的输入得到的最终得分。通过分析跳跃是否达到方块中心及其连续性,实现了得分的动态计算。
试题编号:201803-1
试题名称:跳一跳
时间限制:1.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:

问题描述

  近来,跳一跳这款小游戏风靡全国,受到不少玩家的喜爱。
  简化后的跳一跳规则如下:玩家每次从当前方块跳到下一个方块,如果没有跳到下一个方块上则游戏结束。
  如果跳到了方块上,但没有跳到方块的中心则获得1分;跳到方块中心时,若上一次的得分为1分或这是本局游戏的第一次跳跃则此次得分为2分,否则此次得分比上一次得分多两分(即连续跳到方块中心时,总得分将+2,+4,+6,+8...)。
  现在给出一个人跳一跳的全过程,请你求出他本局游戏的得分(按照题目描述的规则)。

输入格式

  输入包含多个数字,用空格分隔,每个数字都是1,2,0之一,1表示此次跳跃跳到了方块上但是没有跳到中心,2表示此次跳跃跳到了方块上并且跳到了方块中心,0表示此次跳跃没有跳到方块上(此时游戏结束)。

输出格式

  输出一个整数,为本局游戏的得分(在本题的规则下)。

样例输入

1 1 2 2 2 1 1 2 2 0

样例输出

22

数据规模和约定

  对于所有评测用例,输入的数字不超过30个,保证0正好出现一次且为最后一个数字。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn=35;
int a[maxn];

int main()
{
	//int temp;
	int ans=0;
	int score;
	
	//第一次单独处理! 
	cin>>a[0];
	if(a[0]==1)
	{
		ans+=1;
		score=1;
	}
	else if(a[0]==2)
	{
		ans+=2;
		score=2;
	}	
	else
	{
		cout<<ans;
		return 0;
	}
	
	//这是后面几次 
	for(int i=1;i<30;i++)
	{
		cin>>a[i];
		if(a[i]==0) break;
		if(a[i]==1)
		{
			ans+=1;
			score=1;
		}
		if(a[i]==2&&a[i-1]==1)
		{
			ans+=2;
			score=2;
		}
		if(a[i]==2&&a[i-1]==2)
		{
			score+=2;
			ans+=score;
		}
	}
	cout<<ans;
	return 0;
}

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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