B1012(20)(代码写的太乱了,后续会修改)

本文探讨了使用 C++ 进行数组操作的方法,包括如何利用数组存储特定条件下的数字个数,以及在处理小数时采用强制类型转换进行结果输出。通过实例演示了如何针对不同类型的数字进行分类统计,如求和、取最大值等。

坑点基本没有,就是写起来太长了,后续会修改,考虑用数组存储五类数字的个数,在最后判断。用数组存储输出结果,在有小数的情况下采取强制类型转换(double)

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    int a1=0,a2=0,a3=0,a5=-1,a[1010],k4=0,k1=1;
    double a4=0;
    bool flag=false;
    for (int i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        if (a[i]%5==0&&a[i]%2==0)
            a1+=a[i];
         else if (a[i]%5==1)
         {
             a[i]=a[i]*k1;
             k1=-k1;
             a2+=a[i];
             flag=true;
         }
         else if (a[i]%5==2)
            a3++;
         else if (a[i]%5==3)
            {
                a4+=a[i];
                k4++;
            }
         else if(a[i]%5==4)
             if (a5<a[i])
                 a5=a[i];
      }
      if (a1==0)
        printf("N");
      else
         printf("%d",a1);
         printf(" ");
      if(flag==false)
       printf("N");
      else
         printf("%d",a2);
         printf(" ");
      if(a3==0)
       printf("N");
      else
         printf("%d",a3);
         printf(" ");
    if(k4==0)
         printf("N");
    else
         printf("%.1f",a4*1.0/k4);
         printf(" ");
       if (a5==-1)
                printf("N");
       else
        printf("%d",a5);
}
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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