计算总和(纠错版)

本文讲述了作者在C++编程中将数组长度定义为变量的错误,以及正确做法——使用常量定义。指出这种变量定义在C++教程中被视为非法,并提醒读者在比赛如蓝桥杯中需避免此类错误。

ok,大家好,今天我来纠正一个我自己以前犯的错误

题目如下:

描述:输入 n+1 行的数,第一行输入字母”n“,其余为数字。

输出:输出总和。

解法如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	
	int sum = 0;
	
	int a[1000];
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
		sum+=a[i];
	}
	cout<<sum;
	return 0;
}

错误解法(语法错误):

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	
	int sum = 0;
	
	int a[n];
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
		sum+=a[i];
	}
	cout<<sum;
	return 0;
}

想必大家已经看出区别了

NUM.1 :int a[1000];

NUM.2 :   int a[n];

很明显第二个犯了语法错误-----《非法定义》

在c++教程中,明文规定:不可以 以变量定义数组长度

但是 :如果是常量:

const int n = 1000;

int a[n];

就可以用来定义 数组长度。

这个错误呢,我也是最近才知道,所以以前可能误导了大家!SORRY!

(温馨提示:如果你也有这个错误的话,快改哦因为在 蓝桥杯中的oj系统不认为 以变量定义数组是正确的

纸质数据扫描后进行计算,可按以下步骤借助相关技术实现: 1. **数据扫描与预处理**:使用扫描仪将纸质数据转化为数字图像,为保证图像质量,需设置合适的分辨率,一般 300dpi 以上即可。扫描后,要对图像进行预处理,包括灰度转换、降噪、二值化等操作,以提升后续处理的准确性。以 Python 为例,使用 OpenCV 库进行灰度转换和二值化的代码如下: ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('scanned_image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) ``` 2. **文档检测与矫正(若有需要)**:若扫描的纸质文档存在透视变形等问题,需进行文档检测与矫正,定位文档区域并校正透视变形,确保后续文本识别的准确性。相关算法有霍夫变换、轮廓检测等 [^1]。 3. **文本检测与识别**:运用 OCR(Optical Character Recognition)技术识别图像中的文本。常见的 OCR 引擎有 Tesseract、百度 OCR、阿里云 OCR 等。以 Tesseract 为例,使用 Python 的`pytesseract`库进行文本识别的代码如下: ```python import pytesseract # 设置 Tesseract 路径(若需要) # pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe' # 进行文本识别 text = pytesseract.image_to_string(binary, lang='eng') ``` 4. **数据提取与结构化**:从识别出的文本中提取所需的数据,并将其转换为结构化的数据格式,如列表、字典等。若扫描的是表格数据,可使用正则表达式、字符串处理等方法提取表格中的数据。 5. **数据计算**:根据具体需求对提取的结构化数据进行计算。例如,若提取的是数值数据,可进行加、减、乘、除等数学运算;若提取的是文本数据,可进行字符串匹配、统计等操作。以下是一个简单的数值计算示例: ```python # 假设提取的数据为数字列表 data = [int(num) for num in text.split() if num.isdigit()] # 计算数据的总和 total = sum(data) print("数据总和:", total) ``` 6. **后处理与纠错**:基于语义规则或语言模型对识别结果进行纠错,提高数据的准确性。
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