hdoj 2016 数据的交换输出

本文介绍了一个简单的编程问题:数据交换输出。任务是输入一系列整数,找到最小的数,并将其与序列中的第一个数交换位置,然后输出修改后的序列。文章提供了完整的AC代码实现,包括读取输入、查找最小值及其位置并进行交换。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2016

题目:

数据的交换输出

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)

Problem Description

输入n(n<100)个数,找出其中最小的数,将它与最前面的数交换后输出这些数。

Input

输入数据有多组,每组占一行,每行的开始是一个整数n,表示这个测试实例的数值的个数,跟着就是n个整数。n=0表示输入的结束,不做处理。

Output

对于每组输入数据,输出交换后的数列,每组输出占一行。

Sample Input

4 2 1 3 4

5 5 4 3 2 1

0

Sample Output

1 2 3 4

1 4 3 2 5



考察点:常规水题(具体来说是)

找一列数中的最小值并标记其位置 && 两数交换位置


题目大意:输入n(n<100)个数,找出其中最小的数,将其与最前面的数交换位置,然后这些数


题目解析:

我的处理是将输入的数都存入数组str中;

然后用循环比较的方式找出最小值,

之后再遍历所有数,找出最小值所在的位置i,标记之(k=i;)。

之后用两数交换的经典做法将str[0]与str[k]交换一下位置,

最后依次输出数组str中所有的数即可。


AC代码:

#include <stdio.h>

#define INF 0x3f3f3f 
int str[1010];
int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n) != EOF, n){
        for(int i = 0; i < n; i++){
            scanf("%d", &str[i]);   //将输入的数据存入数组
        }
        
int min = INF;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(min > str[i])             // 找出最小值
                min = str[i];
        }
        
int k;
        for(int i = 0; i < n; i++){    
            if(str[i] == min){           // 标记最小值位置
                k = i;
                break;
            }
        }
        
int t = str[0];       //   交换过程
        str[0] = str[k];
        str[k] = t;
        
for(int i = 0; i < n; i++){    //依次输出经处理后的数组元素(须注意格式问题)
            if(i != n-1)
                printf("%d ",str[i]);
            else printf("%d",str[i]);
        }
        printf("\n");
    }
    
    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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