UVA 400 Unix ls

本文介绍了一种将输入字符串排序后,以竖列形式按顺序输出的算法实现。通过计算最大长度、行数和列数,使用技巧公式进行输出,确保了输出的整齐性和美观性。文章提供了完整的代码示例,包括字符串输出的格式调整和边界条件处理。

题意:把输入的字符串排序后,竖着按顺序输出(按列)。

思路:

①计算最大的M、行数、列数,然后逐行逐列输出。

②行数的计算:

③列数的计算:

求得了行数列数也就得到了,注意利用技巧:rows = (n - 1) / cols + 1

④输出的顺序:

/*                举例,有三行时下标如下:                0  3  6  9  ->c                1  4  7                2  5  6                ↓                r                可推算出

    输出的下标为idx = c*rows + r;

*/

 1 #include<iostream>
 2 #include<algorithm>
 3 #include<string>
 4 using namespace std;
 5 const int maxcol = 60;
 6 const int maxn = 100 + 5;
 7 string filename[maxn];
 8 //输出字符串s,长度不足len时,补字符extra
 9 void print(const string&s, int len, char extra)
10 {
11     cout << s;
12     for (int i = s.length(); i < len; i++)//或者i=0;i<len-s.length()
13     {
14         cout << extra;
15     }
16 }
17 int main()
18 {
19     int n;
20     while (cin >> n)
21     {
22         int M=0;//M是最长的长度
23         for (int i = 0; i < n; i++)
24         {
25             cin >> filename[i];
26             M = max(M, (int)filename[i].length());
27         }
28         //计算列数cols和行数rows
29         int cols = (maxcol + 2) / (M + 2);
30         int rows = (n - 1) / cols + 1;//技巧
31         sort(filename, filename + n);
32         print("", 60, '-');
33         cout << "\n";
34         for (int r = 0; r < rows; r++)//最外层是行
35         {
36             for (int c = 0; c < cols; c++)//列
37             {
38                 //输出
39                 int idx = c*rows + r;
40                 /*
41                 举例:
42                 0  3  6  9  ->c
43                 1  4  7
44                 2  5  6
45                 ↓
46                 r
47                 可推算出
48                 */
49                 if(idx<n)
50                 print(filename[idx], c == cols-1 ? M : M + 2, ' ');//三目运算符
51             }
52             cout << "\n";
53         }
54     }
55     return 0;
56 }
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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