分别写出用C语言传统法和高斯法计算1到n的值的代码并加入对比运算时间的代码

传统法：

#include <stdio.h>
#include <time.h>

int main() {
    int n = 1000000000;
    int sum = 0;
    clock_t start = clock();
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        sum += i;
    }
    clock_t end = clock();
    printf("传统法计算1到%d的和为%d，用时%f秒\n", n, sum, (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
    return 0;
}

高斯法：

#include <stdio.h>
#include <time.h>

int main() {
    int n = 1000000000;
    int sum = (1 + n) * n / 2;
    clock_t start = clock();
    printf("高斯法计算1到%d的和为%d，用时%f秒\n", n, sum, (double)(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC);
    return 0;
}

注意：由于高斯法只需要一次乘法和一次除法，所以计算时间非常短，可能会出现计时不准确的情况。

相关问题

使用c语言写一个图像去噪包含均值滤波、方框滤波、中值滤波、双边滤波、二维卷积、维纳滤波、高斯滤波、傅里叶滤波功能的代码，要有图片的输入和输出。

在C语言中编写一个完整的图像处理程序，包括多种滤波算法，需要引入相关的库如`imread`读取图像文件，`imshow`显示图像，以及一些数学运算和图像处理的基本函数。这里给出一个简化的框架，实际的代码会更长，因为每个滤波操作都有其特定的实现细节。

#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

// 假设我们有一个名为`load_image`的辅助函数用于读取图像
cv::Mat load_image(const char* filename) {
    cv::Mat image = cv::imread(filename);
    if (!image.data)
        return cv::Mat();
    return image;
}

// 这里仅展示几个滤波操作的简单示例，真正的实现会更复杂
void mean_filter(cv::Mat& img) {
    cv::blur(img, img, cv::Size(3, 3), cv::Point(-1,-1)); // 均值滤波
}

void box_filter(cv::Mat& img) {
    cv::filter2D(img, img, -1, cv::Mat::ones(3, 3, CV_8UC1)/9); // 方框滤波
}

void median_filter(cv::Mat& img) {
    cv::medianBlur(img, img, 5); // 中值滤波
}

void bilateral_filter(cv::Mat& img) {
    cv::bilateralFilter(img, img, 9, 75, 75); // 双边滤波
}

// 其他滤波方法类似，这里略去

int main(int argc, const char** argv) {
    if (argc != 2) {
        printf("Usage: %s <input_image_path>\n", argv[0]);
        return -1;
    }

    cv::Mat input = load_image(argv[1]);

    // 滤波前显示原始图像
    cv::imshow("Original Image", input);

    // 对于每种滤波方法，都应用到图像上并保存结果
    // 更改这里的顺序来依次尝试不同的滤波
    mean_filter(input);
    box_filter(input);
    median_filter(input);
    bilateral_filter(input); // ...

    // 保存处理后的图像
    cv::imwrite("output.jpg", input);

    // 显示处理后的图像
    cv::imshow("Filtered Image", input);

    // 等待用户按键，然后关闭窗口
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}