HDU 1031 Design T-Shirt

本文深入探讨了排序算法与数据结构优化在提高数据处理效率方面的重要作用,通过实例展示了如何利用这些技术解决实际问题。

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

#include"stdio.h"
#include"string.h"
#include"stdlib.h"
struct node
{
	double sum;
	int num;
}aa[1000];
int c(const void*a,const void*b)
{
	return *(int*)b-*(int*)a;
}
int cmp(const void*a,const void*b)
{
	struct node *c,*d;
	c=(struct node*)a;
	d=(struct node*)b;
	if(c->sum!=d->sum)
		return d->sum-c->sum;
	else
		return c->num-d->num;
}
double a[1000][1000];
int main()
{
	int n,m,k;
	int i,j;
	int b[1000];
	while(scanf("%d%d%d",&n,&m,&k)!=EOF)
	{
		memset(aa,0,sizeof(aa));
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			for(j=1;j<=m;j++)
			{
				scanf("%lf",&a[i][j]);
				aa[j].sum+=a[i][j];
				aa[j].num=j;
			}
			
		}
		qsort(aa,m+1,sizeof(aa[0]),cmp);
		for(i=0;i<k;i++)
			b[i]=aa[i].num;
		qsort(b,k,sizeof(b[0]),c);
		for(i=0;i<k-1;i++)
			printf("%d ",b[i]);
		printf("%d\n",b[i]);
	}
	return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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