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詞法分析程序，可對以下的C源程序進行分析：main() {int a[12] ,sum for(i=1 i<=12 i++) {for(j=1 j<=12 j++)scanf("%d",&a[i][j]) } for(i=12 i>=1 i--){ for(j=12 j>=1 j--){ if(i==j&&i+j==13)sum+=a[i][j] } } printf("%c",sum) }
標簽：
分
程序
上傳時間：
2013-12-26
上傳用戶：skhlm
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經典c程序100例==1--10 【程序1】 題目：有1、2、3、4個數字，能組成多少個互不相同且無重復數字的三位數？都是多少？ 1.程序分析：可填在百位、十位、個位的數字都是1、2、3、4。組成所有的排列后再去 掉不滿足條件的排列。 2.程序源代碼： main() { int i,j,k printf("\n") for(i=1 i<5 i++) ／*以下為三重循環*/ for(j=1 j<5 j++) for (k=1 k<5 k++) { if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*確保i、j、k三位互不相同*/ printf("%d,%d,%d\n",i,j,k) }
標簽：
100
程序
10
數字
上傳時間：
2014-01-07
上傳用戶：lizhizheng88
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車牌定位－－－VC++源代碼程序
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
1.24
256
圖像
閾值
上傳時間：
2013-11-26
上傳用戶：懶龍1988
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CrossPointNo=53 ％％％輸入圖中節點的總數目
對已知的邊進行賦值，注意：有向圖的Cost(i,j)=Cost(j,i)
標簽：
CrossPointNo
53
輸入
節點
上傳時間：
2015-08-08
上傳用戶：天誠24
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1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
Gmax-G
1.24
Gmax
閾值
上傳時間：
2014-01-08
上傳用戶：songrui
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經典C語言程序設計100例1-10
如【程序1】
題目：有1、2、3、4個數字，能組成多少個互不相同且無重復數字的三位數？都是多少？
1.程序分析：可填在百位、十位、個位的數字都是1、2、3、4。組成所有的排列后再去
掉不滿足條件的排列。
2.程序源代碼：
main()
{
int i,j,k
printf("\n")
for(i=1 i<5 i++) ／*以下為三重循環*/
for(j=1 j<5 j++)
for (k=1 k<5 k++)
{
if (i!=k&&i!=j&&j!=k) /*確保i、j、k三位互不相同*/
printf("％d,％d,％d\n",i,j,k)
}
}
標簽：
100
10
C語言
程序設計
上傳時間：
2013-12-14
上傳用戶：hfmm633
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out< "please input the number of the nodes"<<endl
cin>>nodesNum
cout<<"please input the graph"<<endl
for( i = 1 i<=nodesNum i++)
for( j = 1 j <= nodesNum j++)
cin>>graph[i][j] */
標簽：
lt
the
nodesNum
number
上傳時間：
2013-11-29
上傳用戶：libinxny
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RMQ問題是指：對于長度為n的數列A，回答若干詢問RMQ(A,i,j)(i,j<=n)，返回數列A中下標在[i,j]里的最小值下標。
標簽：
RMQ
長度
數列
上傳時間：
2013-12-26
上傳用戶：rocwangdp
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Ex3-23 親兄弟問題
« 問題描述：
給定n 個整數0 1 1 , , , n- a a a 組成的序列。序列中元素i a 的親兄弟元素k a 定義為：
min{ | } k i j n j j i a = a a ³ a
< <
。
親兄弟問題要求給定序列中每個元素的親兄弟元素的位置。元素i a 的親兄弟元素為k a
時，稱k 為元素i a 的親兄弟元素的位置。當元素i a 沒有親兄弟元素時，約定其親兄弟元素
的位置為-1。
例如，當n=10，整數序列為6，1，4，3，6，2，4，7，3，5 時，相應的親兄弟元素位
置序列為：4，2，4，4，7，6，7，-1，9，-1。
« 編程任務：
對于給定的n個整數0 1 1 , , , n- a a a 組成的序列，試用抽象數據類型棧，設計一個O(n)
時間算法，計算相應的親兄弟元素位置序列。
« 數據輸入：
由文件input.txt提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示給定給n個整數。
第2 行是0 1 1 , , , n- a a a 。
« 結果輸出:
程序運行結束時，將計算出的與給定序列相應的親兄弟元素位置序列輸出到output.txt
中。
輸入文件示例 輸出文件示例
input.txt
10
4 2 4 4 7 6 7 -1 9 -1
output.txt
6 1 4 3 6 2 4 7 3 5
標簽：
61516
laquo
min
序列
上傳時間：
2013-12-17
上傳用戶：shizhanincc
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使用說明
使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實現精確的車牌定位。
具體步驟
1.24位真彩色->256色灰度圖。
2.預處理:中值濾波。
3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。
初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。
該閾值對不同牌照有一定的適應性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區域。
4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。
5.用自定義模板進行中值濾波
區域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。
6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。
7.區域裁剪,截取車牌圖像。
標簽：
pic
使用說明
目錄
上傳時間：
2014-01-17
上傳用戶：851197153
