hdu 1228 A+B 字符串处理 超级大水题

本文介绍了一种使用C++将英文数字字符串转换为整数的方法,并通过一系列if语句实现了一个简单的加法计算器。

中文意思不解释。

很水,我本来想用switch处理字符串,然后编译不通过。。。原来switch只能处理整数型的啊,我都忘了。

然后就有了很挫的一大串if代码了。。。

代码:

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int digit(string str) {
	if (str == "zero")
		return 0;
	if (str == "one")
		return 1;
	if (str == "two")
		return 2;
	if (str == "three")
		return 3;
	if (str == "four")
		return 4;
	if (str == "five")
		return 5;
	if (str == "six")
		return 6;
	if (str == "seven")
		return 7;
	if (str == "eight")
		return 8;
	if (str == "nine")
		return 9;
	return -1;
}

int getval() {
	string tmp;
	int s = 0;
	while (cin >> tmp && tmp != "+" && tmp != "=") {
		s = s * 10 + digit(tmp);
//		cout << tmp << endl;
	}
	return s;
}

int main() {
	int p1, p2;
	while (1) {
		p1 = getval();
		p2 = getval();
//		cout << p1 << " + " << p2 << " = "<< endl;
		if (p1 == 0 && p2 == 0)
			break;
		cout << p1 + p2 << endl;
	}//while
	return 0; 
}


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,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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