UVA 489 刽子手的游戏

本文介绍了一个简单的猜单词游戏程序,使用C++语言实现。玩家每轮猜测一个字符,若字符存在于目标单词中,则该字符会被正确揭示;若不存在,则扣除一次机会。游戏设定玩家有7次错误猜测的机会。当所有字母都被正确猜出或错误次数达到上限时,游戏结束。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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


const int maxn = 100;
char s[maxn],s2[maxn];
int Left,chance;
int win ,lose;
void guess(char ch);


int main()
{
int rnd;
while(cin>>rnd>>s>>s2 && rnd != -1){
cout<<"Round "<<rnd<<endl;
win = lose = 0;
Left = strlen(s);
chance = 7;
for(int i = 0;i<strlen(s2);i++){
guess(s2[i]);
if(win || lose ) break;
}
if(win) cout<<"You win."<<endl;
else if(lose ) cout<<"You lose."<<endl;
else cout<<"You chickened out."<<endl;
}
return 0;
}
void guess(char ch)
{
int bad = 1;
for(int i = 0 ; i < strlen(s); i++){
if(s[i] == ch ){
Left--;
s[i] = ' ';
bad = 0;
}
}
if(bad) --chance;
if(!chance) lose = 1;
if(!Left) win = 1;
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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