ZOJ1067 Color Me Less

该程序实现了一种颜色匹配算法,通过计算RGB颜色空间中不同颜色之间的欧几里得距离来找到最接近的颜色。程序首先读取一系列颜色值,并将每个新颜色与一组基准颜色进行比较,输出每个新颜色最接近的基准颜色。

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

复制代码#include <iostream>
#include <cmath>
#include <limits>
using namespace std;

const int MAXSIZE = 100;
int pos[100];//记录对应的最小值所在位置
struct RGB
{//颜色结构体
    double red;
    double green;
    double blue;
}colors[MAXSIZE];

double distance(RGB* color1,RGB* color2)
{//计算两个颜色的距离
    double r = color1->red-color2->red;
    double g = color1->green-color2->green;
    double b = color1->blue-color2->blue;
    return sqrt(r*r+g*g+b*b);
}

int main(void)
{
    double r,g,b,dist;
    int count=0,i,j,k;
    while (cin>>r>>g>>b&&(r!=-1&&g!=-1&&b!=-1))
    {
        colors[count].red = r;
        colors[count].green = g;
        colors[count].blue = b;
        ++count;
    }
    double min;
    k = 0;
    for (i=16;i<count;++i)
    {
        min = numeric_limits<double>::max();//记录最小值
        for (j=0;j<16;++j)
        {
            dist = distance(&colors[i],&colors[j]);
            if (dist<min)
            {//距离比当前最小值要小
                min = dist;
                pos[k] = j;//记录最小值位置
            }
        }
        k++;
    }
    for (i=16,k=0;i<count;++i,++k)
    {
        cout<<'('<<colors[i].red<<','<<colors[i].green<<','<<colors[i].blue<<')'<<" maps to ";
        cout<<'('<<colors[pos[k]].red<<','<<colors[pos[k]].green<<','<<colors[pos[k]].blue<<')'<<endl;
    }
    return 0;
}

复制代码



本文转自Phinecos(洞庭散人)博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/27/1320767.html,如需转载请自行联系原作者
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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