伪代码样例
时间: 2023-07-02 19:18:39 浏览: 86
当然可以,伪代码样例如下:
```
开始
读取用户输入的问题
如果问题是"你叫什么名字?"
回答"我叫ChitGPT"
如果问题是"你会做什么?"
回答"我可以回答您的问题哦"
如果问题是"你喜欢什么?"
回答"我是一个AI,没有喜好哦"
否则
回答"我不知道怎么回答这个问题"
结束
```
相关问题
openmv十字路口循迹代码
OpenMV是一款专为微控制器设计的开源机器视觉库,主要用于嵌入式设备上的图像处理和计算机视觉任务。对于在十字路口的循迹(路径跟踪),OpenMV提供了一些示例代码来帮助用户实现车辆或行人追踪。
基本步骤可能包括:
1. **初始化**:设置摄像头,配置帧率和分辨率。
2. **预处理**:对摄像头捕获的实时视频进行灰度化、二值化等操作,以便于检测和跟踪。
3. **目标检测**:使用模板匹配或者边缘检测算法寻找特定形状的目标,比如交叉路口的线条或斑马线。
4. **跟踪**:当目标被找到后,可以使用OpenMV的卡尔曼滤波或者其他跟踪算法持续跟随目标的位置。
5. **决策与反馈**:基于跟踪结果判断是否到达路口,如果到了,可能需要记录位置或触发其他操作(如蜂鸣器报警)。
下面是一个简化的伪代码样例:
```python
import sensor, time, image
# 初始化传感器
sensor.reset() # Reset and initialize the camera module.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # Set frame size to QVGA (320x240)
# 定义路口区域的模板
template = ... # 加载或创建十字路口的二值化模板图片
while True:
# 获取新的帧
img = sensor.snapshot()
# 检测路口模板
found, roi = img.find_template(template, method=sensor.TM_CCOEFF_NORMED)
# 如果找到,开始跟踪
if found:
trackbox = img.trackbox(roi)
# 执行后续十字路口的行为控制...
```
(算法设计, 40分) 有n个矩形,每个矩形可以用a,b来描述,表示长和宽。矩形X(a,b)可以嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a<c,b<d或者b<c,a<d(相当于旋转90度)。例如(1,5)可以嵌套在(6,2)内,但不能嵌套在(3,4)中。请设计一个动态规划算法选出尽可能多的矩形排成一行,使得除最后一个矩形外,每一个矩形都可以嵌套在下一个矩形内。(请先给出算法思路和递推式,再写伪代码,分析复杂度) 输入: 第一行是一个正数N(0<N),表示测试数据组数, 每组测试数据的第一行是一个正整数n,表示该组测试数据中含有矩形的个数(n<=1000)。 随后的n行,每行有两个数a,b(0<a,b<100),表示矩形的长和宽。 输出: 每组测试数据都输出一个数,表示最多符合条件的矩形数目,每组输出占一行 样例输入: 1 10 1 2 2 4 5 8 6 10 7 9 3 1 5 8 12 10 9 7 2 2 样例输出: 5用c++写伪代码
算法思路:定义状态dp[i]表示以第i个矩形为结尾的最长可嵌套矩形序列长度,转移方程为dp[i]=max(dp[j])+1,其中j<i且第j个矩形可以嵌套在第i个矩形中。
伪代码如下:
```
for each test case {
read n
for i from 1 to n {
read a, b
rect[i] = (a, b)
}
sort rect in non-increasing order of a
for i from 1 to n {
dp[i] = 1
for j from 1 to i-1 {
if rect[j].b > rect[i].b and dp[j]+1 > dp[i] {
dp[i] = dp[j] + 1
}
}
}
print max(dp)
}
```
时间复杂度为O(n^2),其中n为矩形个数。
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