public static void mul(Integer i ) { int val =i.intValue(); val*= 10; i = new Integer(val); } public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Integer i =new Integer(60); mul(i); System.out.println(i.intValue()); } 什么意思

这段代码定义了一个静态方法mul，它接受一个Integer对象作为参数。在方法内部，它将Integer对象转换为int类型的值，然后将该值乘以10，并将结果赋值给一个新的Integer对象i。

在main方法中，首先创建一个Integer对象i并赋值为60。然后调用mul方法并将i作为参数传入。在mul方法内部，会对传入的参数进行操作，但不会影响到外部的i对象。最后打印出i对象的值（即60）。

所以，输出结果为60，因为在mul方法中对参数进行操作并不会改变外部的i对象的值。

相关问题

改进orb提取算法，首先通过图像尺寸确定构建的金字塔的层数；将特征点均摊到每层图像上，将剩余的特征点归于图像金字塔的顶层；根据图像灰度信息计算出一种自适应提取阈值，若此阈值提取的特征点数目不满足要求，则降低阈值至 T/2，直到提取的特征点数目达到要求；对每层图像进行网格划分，从图像金字塔的第一层开始遍历网格进行特征提取并对每个网格计数；然后采用四叉树算法；最后采用GMS匹配算法。给出源码和头文件

抱歉，我之前的回答有误。以下是一个简单的ORB算法改进版本的代码示例，其中包括使用图像尺寸确定金字塔层数、自适应阈值、网格划分和四叉树算法：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

// 自适应阈值计算函数
int adaptiveThreshold(Mat& img, int blockSize, double k) {
    int thresholdValue = 0;
    double maxVal = 0;
    double thresholdSum = 0;
    int thresholdCount = 0;

    // 计算每个像素点的局部均值
    Mat mean;
    boxFilter(img, mean, -1, Size(blockSize, blockSize), Point(-1,-1), true, BORDER_REPLICATE);

    // 计算局部方差
    Mat variance;
    boxFilter(img.mul(img), variance, -1, Size(blockSize, blockSize), Point(-1,-1), true, BORDER_REPLICATE);
    variance = variance - mean.mul(mean);

    // 计算阈值
    for (int i = 0; i < variance.rows; i++) {
        for (int j = 0; j < variance.cols; j++) {
            double val = variance.at<double>(i, j);
            if (val > 0) {
                thresholdSum += val;
                thresholdCount++;
            }
        }
    }
    if (thresholdCount > 0) {
        double meanThreshold = thresholdSum / thresholdCount;
        thresholdValue = (int)(meanThreshold * k);
    }

    return thresholdValue;
}

// ORB算法改进版本
void ORBFeatureDetector(Mat& img, std::vector<KeyPoint>& keypoints, Mat& descriptors, int nlevels=8, int edgeThreshold=31, int patchSize=31, int blockSize=9, double k=0.05) {
    // 构建金字塔
    std::vector<Mat> pyramid;
    pyramid.push_back(img);
    for (int i = 1; i < nlevels; i++) {
        Mat next;
        pyrDown(pyramid[i-1], next);
        pyramid.push_back(next);
    }

    // 特征点均摊到每层图像上
    for (int i = 0; i < pyramid.size(); i++) {
        float scale = pow(2.0f, i);
        float inv_scale = 1.0f / scale;
        for (int j = 0; j < keypoints.size(); j++) {
            keypoints[j].pt *= scale;
            keypoints[j].size *= scale;
        }
    }

    // 特征点归于金字塔顶层
    for (int i = 0; i < keypoints.size(); i++) {
        keypoints[i].octave = nlevels - 1;
        keypoints[i].pt *= pow(2.0f, nlevels - 1);
    }

    // 计算自适应阈值并提取特征点
    int threshold = adaptiveThreshold(img, blockSize, k);
    ORB::CommonParams params(edgeThreshold, patchSize, blockSize);
    ORB::Detector detector(params);
    detector.detect(img, keypoints, Mat(), threshold);

    // 网格划分并对每个网格计数
    const int grid_size = 8;
    std::vector<int> grid_counts(grid_size * grid_size, 0);
    for (int i = 0; i < keypoints.size(); i++) {
        int x = keypoints[i].pt.x * grid_size / img.cols;
        int y = keypoints[i].pt.y * grid_size / img.rows;
        int idx = y * grid_size + x;
        grid_counts[idx]++;
    }

    // 四叉树算法
    cv::Size size(img.cols, img.rows);
    std::vector<QuadTreeNode> nodes;
    QuadTree tree(size, nodes);
    tree.build(grid_counts, grid_size, nlevels);

    // 提取描述符
    ORB::DescriptorExtractor extractor(params);
    extractor.compute(img, keypoints, descriptors);

    // 特征点均摊到每层图像上
    for (int i = 0; i < pyramid.size(); i++) {
        float scale = pow(2.0f, i);
        float inv_scale = 1.0f / scale;
        for (int j = 0; j < keypoints.size(); j++) {
            keypoints[j].pt *= inv_scale;
            keypoints[j].size *= inv_scale;
        }
    }
}

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更详细的算法调整和优化。

用c语言数据结构实现计算表达式为(5-4)*4-2+1，首行输入一个数字，表示运算命令的总个数，其余每行表示一个运算命令：包括运算操作符和操作数。运算操作符有只有Add、Sub、Mul，即加法、减法、乘法三种。并给出详细注释

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义操作符枚举类型
typedef enum {
Add, Sub, Mul
} Operator;

// 定义操作数结构体
typedef struct {
int value; // 操作数的值
int is_operand; // 是否是操作数
} Operand;

// 定义表达式节点结构体
typedef struct ExpressionNode {
Operand operand; // 操作数
Operator operator; // 操作符
struct ExpressionNode *left; // 左子节点
struct ExpressionNode *right; // 右子节点
} ExpressionNode;

// 创建操作数节点
ExpressionNode* create_operand_node(int value) {
ExpressionNode *node = (ExpressionNode*)malloc(sizeof(ExpressionNode));
node->operand.value = value;
node->operand.is_operand = 1;
node->operator = Add; // 默认为加法
node->left = NULL;
node->right = NULL;
return node;
}

// 创建操作符节点
ExpressionNode* create_operator_node(Operator op) {
ExpressionNode *node = (ExpressionNode*)malloc(sizeof(ExpressionNode));
node->operand.is_operand = 0;
node->operator = op;
node->left = NULL;
node->right = NULL;
return node;
}

// 根据字符串获取操作符
Operator get_operator(char *op_str) {
if (op_str[0] == '+') {
return Add;
} else if (op_str[0] == '-') {
return Sub;
} else if (op_str[0] == '*') {
return Mul;
} else {
printf("Invalid operator %s\n", op_str);
exit(1);
}
}

// 根据字符串获取操作数
Operand get_operand(char *op_str) {
Operand operand;
operand.is_operand = 1;
operand.value = atoi(op_str);
return operand;
}

// 递归释放表达式节点
void free_expression_tree(ExpressionNode *root) {
if (root == NULL) {
return;
}
free_expression_tree(root->left);
free_expression_tree(root->right);
free(root);
}

// 构建表达式树
ExpressionNode* build_expression_tree(char *ops[], int n) {
ExpressionNode *root = NULL;
ExpressionNode *cur = NULL;
int i;
for (i = 0; i < n; i++) {
char *op_str = ops[i];
if (cur == NULL) {
// 如果当前节点为空，说明是第一个节点
if (op_str[0] >= '0' && op_str[0] <= '9') {
// 如果是数字，创建操作数节点，并赋值给根节点
root = create_operand_node(atoi(op_str));
} else {
// 如果是操作符，创建操作符节点，并赋值给根节点
root = create_operator_node(get_operator(op_str));
}
cur = root;
} else {
// 如果当前节点不为空，说明已经有根节点了，需要构建子树
if (op_str[0] >= '0' && op_str[0] <= '9') {
// 如果是数字，创建操作数节点，并赋值给左子节点或右子节点
ExpressionNode *node = create_operand_node(atoi(op_str));
if (cur->left == NULL) {
cur->left = node;
} else if (cur->right == NULL) {
cur->right = node;
} else {
// 如果左右子节点都已经有值了，说明根节点和左子树都已经构建好了，需要新建一个根节点，并将当前节点设置为新根节点的左子节点
ExpressionNode *new_root = create_operator_node(get_operator(op_str));
new_root->left = cur;
cur = new_root;
}
} else {
// 如果是操作符，创建操作符节点，并赋值给当前节点的操作符
cur->operator = get_operator(op_str);
}
}
// 如果当前节点的左右子节点都不为空，则说明当前节点已经构建好了，需要将当前节点设置为父节点
if (cur->left != NULL && cur->right != NULL) {
ExpressionNode *parent = create_operator_node(Add); // 父节点默认为加法
parent->left = cur;
cur = parent;
}
}
return root;
}

// 计算表达式树的值
int evaluate_expression_tree(ExpressionNode *root) {
if (root == NULL) {
return 0;
}
if (root->operand.is_operand) {
return root->operand.value;
}
int left_val = evaluate_expression_tree(root->left);
int right_val = evaluate_expression_tree(root->right);
switch (root->operator) {
case Add:
return left_val + right_val;
case Sub:
return left_val - right_val;
case Mul:
return left_val * right_val;
default:
printf("Invalid operator\n");
exit(1);
}
}

int main() {
int n; // 运算命令的总个数
scanf("%d", &n);
int i, j;
for (i = 0; i < n; i++) {
int m; // 运算命令中操作数和操作符的总个数
scanf("%d", &m);
char *ops[m]; // 保存运算命令中的操作数和操作符
for (j = 0; j < m; j++) {
char op_str[10]; // 操作数或操作符的字符串表示
scanf("%s", op_str);
ops[j] = op_str;
}
ExpressionNode *root = build_expression_tree(ops, m);
int result = evaluate_expression_tree(root);
printf("%d\n", result);
free_expression_tree(root);
}
return 0;
}