写一份超过1000行的C++代码

我不太了解您要求的C代码，但是我可以尝试提供一些建议。请确保您的代码易于理解，并且易于维护，有助于减少出错的可能性。请尽可能使用有效的算法，并在写代码时尽可能地减少重复的代码。此外，请确保您的代码内没有任何无用的变量或函数，以降低文件大小。

相关问题

用C++代码写一个银行家算法

以下是一个简单的银行家算法的C++代码实现，其中包括银行家算法所需的数据结构和函数：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 定义一个结构体，表示进程的状态
struct ProcessState {
    // 进程名
    string name;
    // 进程所需的各类资源数量
    vector<int> max_resources;
    // 进程已经获得的各类资源数量
    vector<int> allocated_resources;
    // 进程还需要的各类资源数量
    vector<int> needed_resources;
    // 进程是否已经完成
    bool finished;
};

// 定义一个结构体，表示系统的状态
struct SystemState {
    // 系统当前可用的各类资源数量
    vector<int> available_resources;
    // 所有进程的状态
    vector<ProcessState> processes;
};

// 检查是否存在安全序列
bool check_safe_sequence(const SystemState& state, vector<int> request) {
    // 复制一份状态，以便进行模拟
    SystemState sim_state = state;
    // 将请求的资源数量添加到进程已获得的资源数量中
    sim_state.processes[request[0]].allocated_resources[request[1]] += request[2];
    // 将请求的资源数量从系统可用资源中减去
    sim_state.available_resources[request[1]] -= request[2];
    // 尝试按顺序执行所有进程
    for (int i = 0; i < sim_state.processes.size(); i++) {
        // 如果进程已经完成，跳过
        if (sim_state.processes[i].finished) {
            continue;
        }
        // 如果进程所需的资源数量大于系统可分配的资源数量，跳过
        bool enough_resources = true;
        for (int j = 0; j < sim_state.available_resources.size(); j++) {
            if (sim_state.processes[i].needed_resources[j] > sim_state.available_resources[j]) {
                enough_resources = false;
                break;
            }
        }
        if (!enough_resources) {
            continue;
        }
        // 如果进程所需的资源数量小于等于系统可分配的资源数量，执行进程
        sim_state.processes[i].finished = true;
        for (int j = 0; j < sim_state.available_resources.size(); j++) {
            sim_state.available_resources[j] += sim_state.processes[i].allocated_resources[j];
        }
        // 重新检查所有进程，直到所有进程都完成或无法继续执行
        return check_safe_sequence(sim_state, request);
    }
    // 如果所有进程都完成，则存在安全序列
    for (int i = 0; i < sim_state.processes.size(); i++) {
        if (!sim_state.processes[i].finished) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

// 处理进程的资源请求
bool process_request(SystemState& state, vector<int> request) {
    // 如果请求的资源数量超过进程所需的资源数量，返回错误
    if (request[2] > state.processes[request[0]].needed_resources[request[1]]) {
        return false;
    }
    // 如果请求的资源数量超过系统可用的资源数量，返回错误
    if (request[2] > state.available_resources[request[1]]) {
        return false;
    }
    // 如果按照请求分配资源后，系统不再安全，返回错误
    if (!check_safe_sequence(state, request)) {
        return false;
    }
    // 将请求的资源数量添加到进程已获得的资源数量中
    state.processes[request[0]].allocated_resources[request[1]] += request[2];
    // 将请求的资源数量从系统可用资源中减去
    state.available_resources[request[1]] -= request[2];
    // 更新进程还需要的各类资源数量
    state.processes[request[0]].needed_resources[request[1]] -= request[2];
    return true;
}

// 示例
int main() {
    // 初始化系统状态
    SystemState state;
    state.available_resources = {5, 3, 2};
    state.processes = {
        {"P0", {7, 5, 3}, {0, 1, 0}, {7, 4, 3}, false},
        {"P1", {3, 2, 2}, {2, 0, 0}, {1, 2, 2}, false},
        {"P2", {9, 0, 2}, {3, 0, 2}, {6, 0, 0}, false},
        {"P3", {2, 2, 2}, {2, 1, 1}, {0, 1, 1}, false},
        {"P4", {4, 3, 3}, {0, 0, 2}, {4, 3, 1}, false},
    };
    // 处理进程的资源请求
    vector<int> request = {1, 1, 1};
    if (process_request(state, request)) {
        cout << "Request granted" << endl;
    }
    else {
        cout << "Request denied" << endl;
    }
    return 0;
}

以上代码仅作为银行家算法的一个简单实现，实际应用中要根据具体需求进行修改和优化。

请使用OpenCV库再写一份更简单的检测疲劳驾驶的C++代码

好的，以下是一个简单的基于OpenCV的检测疲劳驾驶的C++代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char* argv[])
{
    // 打开摄像头
    VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened())
    {
        cerr << "无法打开摄像头！" << endl;
        return -1;
    }

    // 设置检测参数
    double threshold = 0.2; // 眼睛闭合程度阈值
    int frames = 0; // 连续帧数
    int maxFrames = 30; // 最大连续帧数

    // 创建人脸识别分类器和眼睛识别分类器
    CascadeClassifier faceCascade("haarcascade_frontalface_default.xml");
    CascadeClassifier eyeCascade("haarcascade_eye.xml");

    while (true)
    {
        // 读取当前帧
        Mat frame;
        cap >> frame;

        // 转为灰度图像
        Mat gray;
        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);

        // 检测人脸
        vector<Rect> faces;
        faceCascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.3, 5);

        // 对每个人脸进行处理
        for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
        {
            // 绘制人脸矩形框
            rectangle(frame, faces[i], Scalar(0, 0, 255), 2);

            // 在人脸区域检测眼睛
            Mat faceROI = gray(faces[i]);
            vector<Rect> eyes;
            eyeCascade.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.1, 3);

            // 对每个眼睛进行处理
            for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
            {
                // 绘制眼睛矩形框
                Rect eyeRect = eyes[j];
                eyeRect.x += faces[i].x;
                eyeRect.y += faces[i].y;
                rectangle(frame, eyeRect, Scalar(255, 0, 0), 2);

                // 计算眼睛闭合程度
                float eyeAspectRatio = (float)eyeRect.width / (float)eyeRect.height;
                if (eyeAspectRatio < threshold)
                {
                    frames++;
                    if (frames >= maxFrames)
                    {
                        cout << "疲劳驾驶警告！" << endl;
                        frames = 0;
                    }
                }
                else
                {
                    frames = 0;
                }
            }
        }

        // 显示当前帧
        imshow("Video", frame);

        // 等待用户按下ESC键退出
        if (waitKey(30) == 27)
        {
            break;
        }
    }

    return 0;
}

在这个代码中，我们首先打开摄像头，然后设置检测参数。接下来，我们创建了人脸识别分类器和眼睛识别分类器，并在循环中不断读取当前帧进行处理。对于每一帧，我们首先将其转换为灰度图像，然后使用人脸识别分类器检测人脸。对于每个人脸，我们在其区域内使用眼睛识别分类器检测眼睛，并计算眼睛的闭合程度。如果连续几帧中眼睛闭合程度超过阈值，就认为司机处于疲劳驾驶状态。最后，我们将当前帧显示出来，并等待用户按下ESC键退出程序。