表格计算--第六届蓝桥杯国赛题五

本文介绍了一款类似Excel的表格计算程序,支持SUM、AVG、STD等基本运算,并通过递归解析实现了公式计算。文章提供了完整的Java实现代码。

题目:

某次无聊中, atm 发现了一个很老的程序。这个程序的功能类似于 Excel ,它对一个表格进行操作。
不妨设表格有 n 行,每行有 m 个格子。
每个格子的内容可以是一个正整数,也可以是一个公式。
公式包括三种:
1. SUM(x1,y1:x2,y2) 表示求左上角是第 x1 行第 y1 个格子,右下角是第 x2 行第 y2 个格子这个矩形内所有格子的值的和。
2. AVG(x1,y1:x2,y2) 表示求左上角是第 x1 行第 y1 个格子,右下角是第 x2 行第 y2 个格子这个矩形内所有格子的值的平均数。
3. STD(x1,y1:x2,y2) 表示求左上角是第 x1 行第 y1 个格子,右下角是第 x2 行第 y2 个格子这个矩形内所有格子的值的标准差。

标准差即为方差的平方根。
方差就是:每个数据与平均值的差的平方的平均值,用来衡量单个数据离开平均数的程度。

公式都不会出现嵌套。

如果这个格子内是一个数,则这个格子的值等于这个数,否则这个格子的值等于格子公式求值结果。

输入这个表格后,程序会输出每个格子的值。atm 觉得这个程序很好玩,他也想实现一下这个程序。

「输入格式」
第一行两个数 n, m 。
接下来 n 行输入一个表格。每行 m 个由空格隔开的字符串,分别表示对应格子的内容。
输入保证不会出现循环依赖的情况,即不会出现两个格子 a 和 b 使得 a 的值依赖 b 的值且 b 的值依赖 a 的值。

「输出格式」
输出一个表格,共 n 行,每行 m 个保留两位小数的实数。
数据保证不会有格子的值超过 1e6 。

「样例输入」
3 2
1 SUM(2,1:3,1)
2 AVG(1,1:1,2)
SUM(1,1:2,1) STD(1,1:2,2)

「样例输出」
1.00 5.00
2.00 3.00
3.00 1.48

 思路:

首先要将这n行m列的数据用String类型二维数组存放起来,然后我们仍然需要用一个二维数组存放已得出数字,并且需要标记它是否为已得出,因此用boolean值来标记。

代码:

public class LQB6biaogetianshu {
	public static String[][] arr;
	public static double[][] number;
	public static boolean[][] isNumber;
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		int n = sc.nextInt();
		int m = sc.nextInt();
		arr = new String[n+1][m+1];
		isNumber = new boolean[n+1][m+1];
		number = new double[n+1][m+1];
		for(int i = 1;i <= n; i++){
			for(int j = 1; j <= m; j++){
				arr[i][j] = sc.next();
				int temp = arr[i][j].charAt(0);
				if(temp >= 48 && temp <= 57){
					isNumber[i][j] = true;
					number[i][j] = Double.valueOf(arr[i][j]);
				}
			}
		}
		for(int i = 1;i <= n; i++){
			for(int j = 1; j <= m; j++){
				if(!isNumber[i][j])
					fun(arr[i][j],i,j);
			}
		}
		DecimalFormat format = new DecimalFormat("0.00");
		for(int i = 1;i <= n; i++){
			for(int j = 1; j <= m; j++){
				System.out.print(format.format(number[i][j])+" ");
			}
			System.out.println();
		}
	}
 
	private static Double fun(String arr,int i,int j) {
		if(arr.startsWith("SUM")){
			if(isNumber[i][j]){
				return number[i][j];
			}else{
				number[i][j] = sum(arr.charAt(4)-48,arr.charAt(6)-48,arr.charAt(8)-48,arr.charAt(10)-48);
				isNumber[i][j] = !isNumber[i][j];
				return number[i][j];
			}
		}else if(arr.startsWith("AVG")){
			if(isNumber[i][j]){
				return number[i][j];
			}else{
				number[i][j] = avg(arr.charAt(4)-48,arr.charAt(6)-48,arr.charAt(8)-48,arr.charAt(10)-48);
				isNumber[i][j] = !isNumber[i][j];
				return number[i][j];
			}
		}else{
			if(isNumber[i][j]){
				return number[i][j];
			}else{
				number[i][j] = std(arr.charAt(4)-48,arr.charAt(6)-48,arr.charAt(8)-48,arr.charAt(10)-48);
				isNumber[i][j] = !isNumber[i][j];
				return number[i][j];
			}
		}
	}
 
	private static double std(int x1, int y1, int x2, int y2) {
		// TODO Auto-generated method stub
		double avg = avg(x1,y1,x2,y2);
		double temp = 0;int count = 0;
		for(int i = x1;i <= x2; i++){
			for(int j = y1; j <= y2; j++){
				temp += Math.pow((fun(arr[i][j],i,j) - avg), 2);
				count++;
			}
		}
		return Math.sqrt(temp/count);
	}
 
	private static double avg(int x1, int y1, int x2, int y2) {
		// TODO Auto-generated method stub
		double temp = 0;int count = 0;
		for(int i = x1;i <= x2; i++){
			for(int j = y1; j <= y2; j++){
				temp += fun(arr[i][j],i,j);
				count++;
			}
		}
		return temp/count;
	}
 
	private static double sum(int x1, int y1, int x2, int y2) {
		// TODO Auto-generated method stub
		double temp = 0;
		for(int i = x1;i <= x2; i++){
			for(int j = y1; j <= y2; j++){
				if(isNumber[i][j]){
					temp += number[i][j];
				}else{
					temp += fun(arr[i][j],i,j);
				}
			}
		}
		return temp;
	}

}

 

### 将 YOLO 格式数据集换为 COCO 格式的实现 YOLOCOCO 是两种常见的目标检测数据集格式,它们之间的主要区别在于标注文件的结构和存储方式。以下是将 YOLO 格式数据集换为 COCO 格式的具体方法。 #### 1. 数据准备 在开始换之前,需要准备好以下内容: - **YOLO 格式的标签文件**:这些是以 `.txt` 文件形式存在的标注文件,位于 `labels/` 文件夹下。 - **图像文件路径列表**:用于构建 COCO 的 `images` 字段。 - **类别名称列表**:定义了数据集中包含的目标类别的名称。 #### 2. 换逻辑 COCO 格式的标注文件是一个 JSON 文件,其基本结构如下: ```json { "info": {}, "licenses": [], "categories": [ {"id": 0, "name": "class_1"}, {"id": 1, "name": "class_2"} ], "images": [ {"id": 0, "file_name": "image_1.jpg", "width": 640, "height": 480}, {"id": 1, "file_name": "image_2.jpg", "width": 640, "height": 480} ], "annotations": [ { "id": 0, "image_id": 0, "category_id": 0, "bbox": [x_min, y_min, width, height], "area": area_of_bbox, "iscrowd": 0 } ] } ``` 为了完成换,需执行以下几个操作: - 构建 `categories` 部分,基于类别名称列表生成对应的 ID 映射关系[^1]。 - 解析每张图片的信息并填充到 `images` 列表中。 - 对于每个标注文件解析边界框坐标,并将其从相对位置 (YOLO 格式) 换为绝对像素位置 (COCO 格式),最后填入 `annotations` 中。 #### 3. Python 实现脚本 下面提供了一个完整的 Python 脚本来完成上述任务: ```python import os import json from PIL import Image def convert_yolo_to_coco(yolo_labels_dir, images_dir, output_json_path, class_names): """ Convert YOLO format dataset to COCO format. :param yolo_labels_dir: Path to the directory containing .txt label files in YOLO format. :param images_dir: Path to the directory containing image files. :param output_json_path: Output path for saving the resulting COCO-format JSON file. :param class_names: List of class names corresponding to indices used in labels. """ # Initialize COCO structure coco_data = { "info": {}, "licenses": [], "categories": [{"id": idx, "name": name} for idx, name in enumerate(class_names)], "images": [], "annotations": [] } annotation_id_counter = 0 # Process each image and its associated label file for img_idx, filename in enumerate(os.listdir(images_dir)): if not filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): continue img_path = os.path.join(images_dir, filename) img = Image.open(img_path) w, h = img.size # Add image entry coco_image_entry = { "id": img_idx, "file_name": filename, "width": w, "height": h } coco_data["images"].append(coco_image_entry) # Load corresponding label file label_filename = f"{os.path.splitext(filename)[0]}.txt" label_filepath = os.path.join(yolo_labels_dir, label_filename) if not os.path.exists(label_filepath): continue with open(label_filepath, 'r') as lbl_f: lines = lbl_f.readlines() for line in lines: parts = list(map(float, line.strip().split())) cls_id, xc_norm, yc_norm, w_norm, h_norm = map(int, parts[:1]) + parts[1:] # Convert normalized coordinates back to absolute values x_center = xc_norm * w y_center = yc_norm * h box_w = w_norm * w box_h = h_norm * h x_min = int(x_center - box_w / 2) y_min = int(y_center - box_h / 2) # Create annotation entry annotation_entry = { "id": annotation_id_counter, "image_id": img_idx, "category_id": cls_id, "bbox": [x_min, y_min, box_w, box_h], "area": box_w * box_h, "iscrowd": 0 } coco_data["annotations"].append(annotation_entry) annotation_id_counter += 1 # Save result to a JSON file with open(output_json_path, 'w') as out_f: json.dump(coco_data, out_f) if __name__ == "__main__": yolo_labels_directory = "/path/to/yolo/labels/" images_directory = "/path/to/images/" output_json_file = "/path/to/output/coco_format.json" classes_list = ["cat", "dog"] # Replace this with your actual class names. convert_yolo_to_coco( yolo_labels_dir=yolo_labels_directory, images_dir=images_directory, output_json_path=output_json_file, class_names=classes_list ) ``` 此代码实现了从 YOLO 格式COCO 格式换过程[^2]。它通过遍历所有的图片及其关联的标注文件来提取必要的信息,并按照 COCO 的标准格式重组数据。 ---
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