请以“设m=1*2*3*…*n,求m为不大于20000时最大的n。”为目的写一个C++程序
时间: 2023-12-31 14:03:25 浏览: 37
以下是一个简单的C程序,用于计算满足条件的最大的n:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int n = 1;
long long m = 1;
while (m <= 20000) {
n++;
m *= n;
}
printf("The maximum n for which m<=20000 is %d", n-1);
return 0;
}
```
在这个程序中,我们使用了一个循环来计算满足条件的最大的n。我们从n=1和m=1开始,然后使用一个while循环来逐步增加n和m,直到m超过20000为止。在每次循环中,我们将n增加1,然后将m乘以n,以便计算当前的乘积。最终,我们将计算出的最大n输出到屏幕上。
相关问题
用java编写一个方法,用于打印m行n列的“*”图形,然后编写一个程序,提示用户输入m和n的值,打印输出图形
快速排序(Quick Sort)是一种基于分治思想的排序算法,它的基本思想是通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分,其中一部分的所有记录都比另一部分的所有记录都小,然后再按此方法对这两部分分别进行快速排序,以达到整个序列有序的目的。
快速排序的实现步骤如下:
1. 选择一个基准元素(pivot),一般选择序列的第一个元素。
2. 将序列中所有小于基准元素的元素移到基准元素的左边,所有大于基准元素的元素移到基准元素的右边。
3. 对基准元素左右两边的子序列分别递归地进行快速排序。
4. 重复以上步骤,直到整个序列有序。
快速排序的具体实现代码如下:
```
void quickSort(int arr[], int left, int right) {
int i, j, pivot;
if (left < right) {
i = left;
j = right;
pivot = arr[left]; // 设定基准元素
while (i < j) {
while (i < j && arr[j] >= pivot) {
j--;
}
if (i < j) {
arr[i++] = arr[j];
}
while (i < j && arr[i] < pivot) {
i++;
}
if (i < j) {
arr[j--] = arr[i];
}
}
arr[i] = pivot;
quickSort(arr, left, i - 1); // 递归调用左半部分
quickSort(arr, i + 1, right); // 递归调用右半部分
}
}
```
在上述代码中,left 和 right 分别表示序列的起始位置和结束位置,i 和 j 分别表示左右指针,pivot 表示基准元素。在 while 循环中,先从右往左找到第一个小于基准元素的元素,将其赋值给 arr[i],然后从左往右找到第一个大于等于基准元素的元素,将其赋值给 arr[j],然后继续循环。当 i 和 j 相遇时,将基准元素赋值给 arr[i],此时基准元素左边的元素都小于它,右边的元素都大于等于它。然后递归地对左右两边的子序列进行快速排序,直到整个序列有序。
X=reshape(double(imgray)/256.0,m*n,1); for i=1:m*n if(X(i)==0 ||X(i)<30/256.0) Xout(i)=0; else p1=w1*normpdf(X(i),mu1,sigma1)/(w1*normpdf(X(i),mu1,sigma1)+w2*normpdf(X(i),mu2,sigma2)); p2=1-p1; if(p1>=p2) Xout(i)=1; else Xout(i)=0.5; end end end Xout_image=reshape(Xout,m,n); for k = 1:m for kk = 1:n if(imgray(k,kk)<30) Xout_image(k,kk) = 0; end end end figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '灰度分类'), imshow(Xout_image),title('Gray\_processing');
这段代码是基于高斯分布模型,对图像进行阈值分割,将灰度大于30的像素点置为白色(1),灰度小于等于30的像素点置为黑色(0),并将灰度在30和128之间的像素点置为灰色(0.5)。
具体来说,该段代码首先将原始图像(imgray)转换为一个列向量X,并将其归一化,然后遍历X中的每个元素,判断其是否为0或小于30/256,如果是,则将相应的输出Xout置为0,否则,根据贝叶斯公式计算该像素点属于两个类别的概率p1和p2,进而判断其分类结果Xout。具体来说,如果p1>=p2,则将Xout置为1,否则将其置为0.5。
然后,该段代码通过reshape函数,将Xout转换为图像格式,并遍历图像的所有像素点,将灰度小于30的像素点的分类结果置为0,即黑色。
最后,通过imshow函数显示分割后的图像,并将图像命名为“灰度分类”。
该段代码的目的是基于高斯分布模型,对图像进行自适应分割,实现对灰度值在30和128之间的像素点的精细分类,从而得到更加准确的分割结果。
相关推荐
![text/x-c](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)