hdu 1050

本文介绍了一段C++代码,用于解决MovingTables问题,通过输入学生座位信息,计算并输出最多可以同时容纳的空桌子数量。算法主要涉及数组操作和排序,适用于学校座位安排场景。

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

Moving Tables

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main ()
{
	int T,n,s,t,room[200],i,j,max,k,temp;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
		for(i=0;i<200;i++){
		room[i]=0;
		}
		scanf("%d",&n);
		for(j=0;j<n;j++){
			scanf("%d %d",&s,&t);
			s=(s-1)/2;
			t=(t-1)/2;
			if(s>t)
			{
				temp=s;
				s=t;
				t=temp;
			}从小到大
			for(k=s;k<=t;k++){
				room[k]++;
			}
		}
		max=0;
		for(i=0;i<200;i++){
		   if(max<room[i]){
		   	max=room[i];
		   }
		}
		printf("%d\n",max*10);
	}
	return 0;
}
在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环境的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,极大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环境中的特
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