某餐馆有6张小餐桌,一张餐桌同一时刻只能招待一伙客人,且最多只能供4人使用。一伙客人如果超过4人可用两张小餐桌拼到一起当作大餐桌使用。如果没有餐桌可用,那么客人需要等待。假定到该餐馆吃饭的每伙客人最多

时间: 2023-04-30 09:03:48 浏览: 211
这是一段描述餐馆桌子数量和客人使用规则的文字。其中,某餐馆有6张小餐桌和1张大餐桌,一张餐桌只能招待一位客人,且最多只能供4人使用。如果一位客人超过4人,可用两张小餐桌拼到一起当作大餐桌使用。如果没有餐桌可用,那么客人需要等待。假定到该餐馆吃饭的每位客人最多需要等待的人数为多少取决于每次来用餐的最多客人数量。
相关问题

使用c++和opencv,将一张图像均匀分割为四张小图像

可以使用cv::Mat的ROI(Region of Interest)功能来实现图像分割。具体步骤如下: 1. 读取原始图像,将其转换为cv::Mat类型。 2. 计算每个小图像的大小,可以使用cv::Size类型来表示。 3. 使用cv::Mat的ROI功能,将原始图像分割成四个小图像,分别赋值给四个cv::Mat类型的变量。 4. 对每个小图像进行处理,比如进行图像增强、滤波等操作。 5. 将处理后的小图像合并成一张图像,可以使用cv::hconcat和cv::vconcat函数来实现。 下面是示例代码: ``` #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // 读取原始图像 Mat img = imread("input.jpg"); // 计算每个小图像的大小 int width = img.cols / 2; int height = img.rows / 2; Size size(width, height); // 分割图像 Mat img1 = img(Rect(0, 0, width, height)); Mat img2 = img(Rect(width, 0, width, height)); Mat img3 = img(Rect(0, height, width, height)); Mat img4 = img(Rect(width, height, width, height)); // 对每个小图像进行处理 // ... // 合并图像 Mat result; hconcat(img1, img2, result); hconcat(result, img3, result); hconcat(result, img4, result); // 显示结果 imshow("result", result); waitKey(0); return 0; } ``` 注意:上述代码仅为示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改和优化。

1.求出1~599中能被3整除,且至少有一位数字为5的所有整数。如15、51、513均是满足条件的整数。 要求: 1,每行输出6个数字。 2,最后输出满足条件的数字的个数 3,分别使用单循环与多重循环实现 2.要将五张100元的大钞票,换成等值的50元,20元,10元,5元一张的小钞票,要求换成30张小钞票,每种面值的至少一张,编程输出所有可能的换法,程序应适当考虑减少重复次数。

1. 使用单循环实现: ```python count = 0 # 计数器 for i in range(1, 600): if i % 3 == 0 and '5' in str(i): print(i, end='\t') count += 1 if count % 6 == 0: print() print('\n共有{}个符合条件的整数。'.format(count)) ``` 使用多重循环实现: ```python count = 0 # 计数器 for i in range(1, 600): if i % 3 == 0: for j in str(i): if j == '5': print(i, end='\t') count += 1 if count % 6 == 0: print() break print('\n共有{}个符合条件的整数。'.format(count)) ``` 2. 使用递归实现: ```python def exchange(money, nums): if sum(nums) == 30: if all(num > 0 for num in nums): print('{}张50元,{}张20元,{}张10元,{}张5元'.format(*nums)) elif money > 0: exchange(money-50, nums+[1, 0, 0, 0]) exchange(money-20, nums+[0, 1, 0, 0]) exchange(money-10, nums+[0, 0, 1, 0]) exchange(money-5, nums+[0, 0, 0, 1]) exchange(500, []) ``` 使用循环实现: ```python for a in range(1, 20): for b in range(1, 24): for c in range(1, 30): for d in range(1, 31): if 50*a + 20*b + 10*c + 5*d == 500: print('{}张50元,{}张20元,{}张10元,{}张5元'.format(a, b, c, d)) break ``` 以上两种方法都可以得到所有可能的换法,且不重复。

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% 导入9张待复原的图片 img1 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1192.JPEG'); img2 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1193.JPEG'); img3 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1194.JPEG'); img4 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1195.JPEG'); img5 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1196.JPEG'); img6 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1197.JPEG'); img7 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1198.JPEG'); img8 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1199.JPEG'); img9 = imread('C:\Users\zhong\Desktop\题1\IMG_1200.JPEG'); % 将图片存储在一个单元数组中 smallImages = {img1, img2, img3, img4, img5, img6, img7, img8, img9}; % 初始化结果大图 resultSize = size(img1) * 3; % 假设结果大图为3x3的网格 resultImage = uint8(zeros(resultSize)); % 对每张图片进行边缘检测 edgeImages = cell(1, 9); for i = 1:9 grayImage = rgb2gray(smallImages{i}); edgeImage = edge(grayImage, 'Canny'); % 使用Canny算子进行边缘检测 edgeImages{i} = edgeImage; end % 计算边缘相似度矩阵 similarityMatrix = zeros(9, 9); for i = 1:9 for j = 1:9 similarityMatrix(i, j) = calculateSimilarity(edgeImages{i}, edgeImages{j}); end end % 构建最小生成树 G = graph(similarityMatrix); mst = minspantree(G); %创建一个大小为300x300的大图像 resultSize = [300 300]; resultImage = zeros(resultSize(1), resultSize(2), 3); % 每行显示3张小图像 for row = 1:3 for col = 1:3 % 计算小图像在大图像中的位置 startIndex = (col-1) * resultSize(2)/3 + 1; endIndex = col * resultSize(2)/3; % 将 smallImages{(row-1)*3+col} 图像复制到对应位置 resultImage((row-1)*resultSize(1)/3+1:row*resultSize(1)/3, startIndex:endIndex, :) = smallImages{(row-1)*3+col}; end end % 显示结果图像 imshow(resultImage); % 计算边缘相似度的函数(这里仅示意,实际可根据需要进行修改) function similarity = calculateSimilarity(edgeImage1, edgeImage2) similarity = sum(edgeImage1(:) == edgeImage2(:)) / numel(edgeImage1); end,运行显示图片空白,如何处理

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