2011年北航计算机复试上机题代码

本文详细解析了北航2011年的计算机复试上机题,包括三个题目:打表法解决数学问题、矩阵操作、字符串扩展规则。通过代码实现,深入探讨了解决算法和数据结构的应用。

下面的代码是自己写的,难免有纰漏之处,发现请指正,谢谢。

点击2011年北航计算机复试上机题


  • 第一题

/************************************************************************** * Problem: 北航2011上机题1 * Copyright 2011 by Yan * DATE: * E-Mail: yming0221@gmail.com ************************************************************************/ #include<stdio.h> int tab[20001];/*存储每个数的因数之和*/ int main() { int m,n; int i,j; int flag; for(i=1;i<20001;i++) { for(j=1;j<i;j++) { if(i%j==0) tab[i]+=j; } } while(scanf("%d %d",&m,&n)!=EOF) { flag=0; for(i=m;i<=n;i++) { for(j=m;j<i;j++) { if(tab[i]==j && tab[j]==i) printf("%d %d ",j,i),flag=1; } } if(flag==1) printf("\n"); if(flag==0) printf("NONE\n"); } return 0; }

上面使用打表的方式,这样打表只计算一遍,如果是多重输入的话推荐这样,如果是单重输入,可以将打表放在输入后,减少打表时间复杂度。

  • 第二题
/************************************************************************** * Problem: 2011北航上机2题 * Copyright 2011 by Yan * DATE: * E-Mail: yming0221@gmail.com ************************************************************************/ #include<stdio.h> #define MAX 21 #define MIN(a,b) (a)>(b)?(b):(a) int value[MAX][MAX]; int sub[MAX][MAX]; int main() { freopen("input","r",stdin); int m,n;/*原矩阵大小*/ int i,j; int x,y;/*替换矩阵大小 x行、y列*/ int posx,posy; int tmp1,tmp2; while(scanf("%d %d",&m,&n)!=EOF) { for(i=0;i<m;i++) for(j=0;j<n;j++) scanf("%d",&value[i][j]); scanf("%d %d",&x,&y); for(i=0;i<x;i++) for(j=0;j<y;j++) scanf("%d",&sub[i][j]); scanf("%d %d",&posx,&posy); tmp1=MIN(posx+x,m);tmp2=MIN(posy+y,n); for(i=posx-1;i<tmp1;i++) for(j=posy-1;j<tmp2;j++) value[i][j]=sub[i-posx+1][j-posy+1]; for(i=0;i<m;i++) { for(j=0;j<n;j++) printf("%d ",value[i][j]); printf("\n"); } } return 0; }

  • 第三题

/************************************************************************** * Problem: 2011北航上机题3 * Copyright 2011 by Yan * DATE: * E-Mail: yming0221@gmail.com ************************************************************************/ #include<stdio.h> char str[100]; int main() { freopen("input","r",stdin); int i,j; while(scanf("%s",str)!=EOF) { for(i=0;str[i]!='\0';i++) { if(str[i]=='-') { if(str[i-1]>='A' && str[i-1]<='Z' && str[i+1]>='A' && str[i+1]<='Z' && str[i+1]>str[i-1])/*大写字母扩展*/ { for(j=str[i-1]+1;j<str[i+1];j++) printf("%c",j); } else if(str[i-1]>='a' && str[i-1]<='z' && str[i+1]>='a' && str[i+1]<='z' && str[i+1]>str[i-1])/*小写字母扩展*/ { for(j=str[i-1]+1;j<str[i+1];j++) printf("%c",j); } else if(str[i-1]>='0' && str[i-1]<='9' && str[i+1]>='0' && str[i+1]<='9' && str[i+1]>str[i-1])/*数字扩展*/ { for(j=str[i-1]+1;j<str[i+1];j++) printf("%c",j); } else printf("-"); } else printf("%c",str[i]);/*不扩展*/ } printf("\n"); } 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题可视化与可操作化,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题,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。这些问题的解决对推动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题的解决之中。 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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