hdu2577 how to type

键盘帽状态DP算法
本文介绍了一种使用动态规划算法解决键盘帽状态问题的方法。通过定义dp数组来记录不同状态下键盘帽开启或关闭所需的最小操作次数,实现了对任意字符串输入的有效处理。
//dp[i][0] 表示type i 时cap处于关的状态
//dp[i][1] 表示开的状态。
//注意,初始化的时候要将dp[0][1]=1其他为0
//因为开始的时候cap是关的

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 108;
int dp[maxn][2];
char a[maxn];
int n;
void init(){
	scanf("%s",a);
	n = strlen(a);
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	dp[0][1]=1;

}

void solve(){
	for (int i=0;i<n;i++){
		if (a[i]>='a'&&a[i]<='z'){
			dp[i+1][0] = min(dp[i][0]+1,dp[i][1]+2);
			dp[i+1][1] = min(dp[i][0]+2,dp[i][1]+2);
		}else {
			dp[i+1][0] = min(dp[i][0]+2,dp[i][1]+2);
			dp[i+1][1] = min(dp[i][0]+2,dp[i][1]+1);
		}
	}
}

void print(){
	printf("%d\n",min(dp[n][0],dp[n][1]+1));
}

int main(){
	int t;
    freopen("G:\\Code\\1.txt","r",stdin);
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		init();
		solve();
		print();
	}
}

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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