#34-【基本题】果实计数

本文介绍了一道关于满b叉树的苹果数量计算问题。通过输入第1层节点数b、层数n及模数k,利用循环计算得出苹果总数,并输出模k后的结果。示例展示了当输入为2109时,输出结果为7。

Description

淘淘家有棵奇怪的苹果树,这棵树共有n+1层,标号为0~n。这棵树第0层只有一个节点,为根节点。已知这棵树为b叉树,且保证是一颗满b叉树。如图为一颗满3叉树。

现在,该树第n层的每个节点上都结出了一个苹果,淘淘想知道共结了多少苹果。由于数量可能很大,答案要求输出mod k后的结果。

Input

给出第1层的节点数b和层数n和k.

Output

输出苹果数mod k后的结果。

Sample Input

2 10 9

Sample Output

7

HINT

数据范围:

30%的数据保证:b<=100,n<=10, k<=100.

100%的数据保证:b<2^31,n<2^31,k<=2^15.

快速幂(不存在的,直接暴力卡常)

很水的······

#include <iostream>

using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
	long long b, n, k, res = 1, i;
	
	cin >> b >> n >> k;
	for (i = 1; i <= n; i++)
	{
		res = res * b % k;
	}
	
	cout << res << endl;
	
	return 0;
}

 

果实跟踪计数在农业生产、科研等领域有重要应用,以下是一些常见的实现方法: ### 传统方法 - **人工计数**:人工直接观察并记录果实数量,这是最基础的方法。优点是准确性高,能适应各种复杂环境;缺点是效率低、劳动强度大,不适用于大面积果园或大规模种植。 - **标记法**:在果实生长初期对部分果实进行标记,定期观察标记果实的生长情况并统计新增果实数量。这种方法能在一定程度上减少重复计数,但仍需人工参与,且标记过程可能对果实生长产生影响。 ### 基于图像处理的方法 - **图像采集**:使用相机(如无人机搭载相机、固定位置相机等)获取果园或植株的图像。无人机相机可实现大面积快速采集,固定位置相机适合对特定区域进行长期监测。 - **图像预处理**:对采集到的图像进行灰度化、滤波、增强等操作,以提高图像质量,突出果实特征。例如,使用高斯滤波去除图像噪声,通过直方图均衡化增强图像对比度。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread(&#39;fruit_image.jpg&#39;) # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯滤波 blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) ``` - **果实特征提取**:利用颜色、形状、纹理等特征从图像中分割出果实区域。常用的方法有阈值分割、边缘检测、形态学操作等。例如,根据果实的颜色特征,使用颜色阈值分割出果实区域。 ```python # 颜色阈值分割 lower_bound = np.array([30, 100, 100]) upper_bound = np.array([80, 255, 255]) hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) mask = cv2.inRange(hsv, lower_bound, upper_bound) ``` - **果实识别与计数**:对分割出的果实区域进行识别和计数。可以使用模板匹配、机器学习算法(如支持向量机、随机森林)或深度学习算法(如卷积神经网络)。例如,使用预训练的卷积神经网络模型对果实进行分类和计数。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import load_model # 加载预训练模型 model = load_model(&#39;fruit_detection_model.h5&#39;) # 对图像进行预测 predictions = model.predict(image) # 统计果实数量 fruit_count = np.sum(predictions > 0.5) ``` ### 基于传感器的方法 - **激光雷达**:通过发射激光束并测量反射光的时间来获取物体的三维信息,可用于构建果园的三维模型,从而实现果实的定位和计数。优点是能够获取准确的空间信息,不受光照条件影响;缺点是设备成本高。 - **超声波传感器**:利用超声波的反射原理检测果实的存在和位置。适用于近距离检测,成本相对较低,但检测精度有限。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值