hdoj 2010 水仙花数

寻找水仙花数区间内的立方和等值数
本文探讨了如何在指定范围内找出所有满足水仙花数条件的三位数,即个位、十位、百位的立方和等于该数本身,通过遍历并验证每个数是否符合水仙花数的定义,最后输出这些数,并在输出时遵循特定的格式要求。

 

考察点:常规的模拟题

 

 

题目大意:输出从 a 到 b 上的3位数的所有水仙花数,

水仙花数定义 : 个十百位上的值的立方和 等于 其本身的数 即为水仙花数(3位数)

 

 

题目解析: 在 a 到b 区间内遍历查找方程的解即可。不过会碰到空格的问题,题目要求的是在输出的水仙花数之间加空格,此时就需要格式上的技巧。先运行方程不难得出3位数的水仙花数只有4个(153, 370, 371, 407),我们可以用 k 来标记要输出的水仙花数的个数,此时就可以在格式上做文章了。

方程为:

i==(i%10)*(i%10)*(i%10)+(i/10%10)*(i/10%10)*(i/10%10)+ (i/100)*(i/100)*(i/100)

 

 

AC代码:

#include <stdio.h>
int str[10];
int main()
{
    
    int m,n;
    while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF){
        int flag=0,k=0;
        for(int i=m;i<=n;i++){
            if(i == (i%10)*(i%10)*(i%10) + (i/10%10)*(i/10%10)*(i/10%10) + (i/100)*(i/100)*(i/100)){
                str[k]=i;        //将判断得到的水仙花数存入数组
                k=k+1;               // 标记水仙花数的个数
                flag++;          // flag 用于判断[a,b]区间是否存在水仙花数
            }
        }
        if(flag == 0)                  //不存在,输出no
            printf("no\n");
        
else{                             //存在的话,加上题目要求的格式直接输出即可
            int j;
            if(k==1)                        
                printf("%d\n",str[0]);     
            else if(k==2)
                printf("%d %d\n",str[0],str[1]);   
            else if(k==3)
                printf("%d %d %d\n",str[0],str[1],str[2]);
            else if(k==4)
                printf("%d %d %d %d\n",str[0],str[1],str[2],str[3]);
        }
    }
    
    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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