UVa Problem 706 LC-Display (液晶显示屏)

本文介绍了一个使用C++编写的液晶显示屏(LCD)模拟程序。该程序能够接收数字输入,并以LCD风格显示出来。通过定义每种数字的基本笔划,再根据指定的大小放大显示,实现了数字的视觉呈现。适用于理解LCD显示原理及C++编程实践。
// LC-Display (液晶显示屏) // PC/UVa IDs: 110104/706, Popularity: A, Success rate: average Level: 1 // Verdict: Accepted // Submission Date: 2011-04-09 // UVa Run Time: 0.012s // // 版权所有(C)2011,邱秋。metaphysis # yeah dot net #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; #define MAXLENGTH 8 void lcd_display (long size, long number) { // 将number拆分为单个的数字。 int digits[MAXLENGTH]; memset (digits, -1, sizeof (digits)); if (number == 0) digits[MAXLENGTH - 1] = 0; else { for (int i = MAXLENGTH - 1; number > 0; i--) { digits[i] = number % 10; number /= 10; } } // 定义每个数字的关键笔划。 string outline[5][10] = { " - ", " ", " - ", " - ", " ", " - ", " - ", " - ", " - ", " - ", "| |", " |", " |", " |", "| |", "| ", "| ", " |", "| |", "| |", " ", " ", " - ", " - ", " - ", " - ", " - ", " ", " - ", " - ", "| |", " |", "| ", " |", " |", " |", "| |", " |", "| |", " |", " - ", " ", " - ", " - ", " ", " - ", " - ", " ", " - ", " - " }; // 根据指定size将关键笔划扩大显示,实际上就是将关键笔划重复size次。 for (int row = 1; row <= (2 * size + 3); row++) { for (int i = 0; i < MAXLENGTH; i++) if (digits[i] != -1) { string line; if (row == 1) line = outline[0][digits[i]]; if (2 <= row && row < (size + 2)) line = outline[1][digits[i]]; if (row == (size + 2)) line = outline[2][digits[i]]; if ((size + 3) <= row && row <= (2 * size + 2)) line = outline[3][digits[i]]; if (row == (2 * size + 3)) line = outline[4][digits[i]]; // 输出关键笔划。 cout << line[0]; for (int j = 0; j < size; j++) cout << line[1]; cout << line[2]; // 在两个数字间要有一列空行。 if (i < (MAXLENGTH - 1)) cout << " "; } cout << '\n'; } } int main (int ac, char *av[]) { long size, number; while ((cin >> size >> number, size || number)) { lcd_display (size, number); cout << endl; } return 0; }

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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