hdoj 1108 最小公倍数

计算最小公倍数
本文介绍了一个用于计算两个正整数最小公倍数的C语言程序。该程序使用辗转相除法求最大公约数,进而求得最小公倍数。通过输入两数,程序返回它们的最小公倍数。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1108

 

最小公倍数

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 32756    Accepted Submission(s): 18279


Problem Description
给定两个正整数,计算这两个数的最小公倍数。
 

Input
输入包含多组测试数据,每组只有一行,包括两个不大于1000的正整数.
 

Output
对于每个测试用例,给出这两个数的最小公倍数,每个实例输出一行。
 

Sample Input
  
10 14
 

Sample Output
  
70
 

#include<stdio.h>
int judge(int i,int j)
{
    int a,b,n;
    a=i;b=j;
    if(i<j)
    {int t=i;i=j;j=t;}
    do
    {
         n=i%j;
         i=j;
         j=n;
    }while(n>0);
    return a*b/i;
}
int main()
{
    int a,b;
    while(scanf("%d %d",&a,&b)!=EOF)
    {
          printf("%d\n",judge(a,b));
    }
    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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