C++实现分苹果问题

本文介绍了一个关于如何在限定条件下平分苹果的问题,即从每只奶牛身上拿走苹果到另一只奶牛身上,目标是使得所有奶牛的苹果数相同。解题关键包括检查苹果总数是否为奶牛数量的整数倍,计算平均苹果数,判断奶牛苹果数与平均数的差值是否能被2整除,以及确定最少移动次数的公式。通过实例和代码演示了解决方案。

题目内容
问题: n 只奶牛坐在一排,每个奶牛拥有 ai 个苹果,现在你要在它们之间转移苹果,使得最后所有奶牛拥有的苹果数都相同,每一次,你只能从一只奶牛身上拿走恰好两个苹果到另一个奶牛上,问最少需要移动多少次可以平分苹果,如果方案不存在输出 -1。
输入描述: 每个输入包含一个测试用例。每个测试用例的第一行包含一个整数 n(1 <= n <= 100),接下来的一行包含 n 个整数 ai(1 <= ai <= 100)。
输出描述: 输出一行表示最少需要移动多少次可以平分苹果,如果方案不存在则输出 -1。
测试用例

  输入例子:  
  4
  7  15  9  5  
  输出例子:
  3     

解题思路:
1、因为是平分苹果、因此苹果总数必须是奶牛个数的整数倍
2、算出苹果的平均数、用每个奶牛的苹果减去平均数、得到每个奶牛的多出或者相差的苹果数
3、因为每次只能移动两个苹果、因此每个奶牛对出或者相差的苹果数必须是2的倍数(也就是对num % 2 == 0)
4、将相减大于0的所有苹果相加除以2就是需要移动的次数(因为每次只能移动两个)
代码示例

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
   
   
	int count = 0;       
	int size = 
C++中,我们可以利用机器学习库如Dlib或OpenCV等来实现基于图像的模式识别进行苹果类。这里我将以简单的模板匹配为例,展示如何通过预训练模板来区不同种类的苹果。请注意,这只是一个非常基础的例子,实际应用中会涉及到深度学习模型。 首先,我们需要准备一些苹果的模板图片,并标记好每个类别。假设我们有红富士和嘎啦两种苹果。 ```cpp #include <opencv2/objdetect.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> // 模板图片路径 std::vector<cv::Mat> appleTemplates = { cv::imread("red Fuji template.jpg"), cv::imread(" Gala template.jpg") }; cv::CascadeClassifier classifier; if (!classifier.load("apple_cascade.xml")) { // 加载预训练的苹果检测器 std::cerr << "Failed to load cascade" << std::endl; } cv::Mat img; // 得到待类的苹果图像 if (img.read("input_apple.jpg") != true) { std::cerr << "Failed to read input image" << std::endl; } // 使用模板匹配查找最相似的模板 std::vector<cv::MatchResultArray> matches; double bestSimilarity = -1; int predictedClass = -1; for (size_t i = 0; i < appleTemplates.size(); ++i) { double similarity = compareTemplate(img, appleTemplates[i], matches); if (similarity > bestSimilarity) { bestSimilarity = similarity; predictedClass = static_cast<int>(i); // 根据模板顺序映射为类别 } } std::cout << "Predicted Apple Type: Red Fuji (if 0), Gala (if 1) with similarity: " << bestSimilarity << std::endl; // 函数compareTemplate用于计算相似度 double compareTemplate(const cv::Mat& img, const cv::Mat& template_, cv::MatchResultArray& results) { // 使用BFMatcher进行模板匹配 cv::BFMatcher matcher(NORM_L2, false); return matcher.match(img, template_, results).size(); } ```
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