(int(min_loc[0]), int(min_loc[1]), int(min_loc[0] + twidth), int(min_loc[1] + theight))

时间: 2023-12-19 12:04:59 浏览: 76

算法设计与分析习题解答1-6章.docx

【算法设计与分析习题解答1-6章】 1. **一笔画问题**：这个问题源自图论中的七桥问题，由欧拉解决。一笔画问题指的是能否从图形的一个点出发，沿着边行走，最终回到起点，且每条边只走过一次。在七桥问题中，图中的每个点称为顶点，每座桥表示顶点之间的边。若要一笔画成，图形的所有顶点要么是偶度（即与之相连的边数为偶数），要么是只有两个奇度的顶点。对于七桥问题，由于所有顶点的度数都是奇数，所以无法一笔画出。 2. **欧几里得算法**：欧几里得算法是一种求最大公约数（GCD）的方法，原始版本使用减法而非除法。算法伪代码如下： ``` function gcd(m, n) while n != 0 if m > n m = m - n else n = n - m return m ``` 这里，m 和 n 分别是两个需要求GCD的数，循环直到 n 为 0，此时 m 即为 GCD。 3. **找最接近数**：目标是找到数组中相差最小的两个元素之间的差值。可以使用快速排序算法辅助实现。首先对数组进行快速排序，然后比较相邻元素的差值，找到最小差值。以下是C++实现： ```cpp #include <iostream> void quicksort(int a[], int low, int high); int partions(int a[], int low, int high); int main() { int a[] = { ... }; // 初始化数组 int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); quicksort(a, 0, n - 1); int min_diff = a[1] - a[0]; for (int i = 1; i < n - 1; ++i) { if (a[i + 1] - a[i] < min_diff) { min_diff = a[i + 1] - a[i]; } } std::cout << "最小差值：" << min_diff << std::endl; return 0; } // 快速排序 void quicksort(int a[], int low, int high) { if (low < high) { int pivot_loc = partions(a, low, high); quicksort(a, low, pivot_loc - 1); quicksort(a, pivot_loc + 1, high); } } // 分区函数 int partions(int a[], int low, int high) { int pivot_key = a[low]; a[0] = a[low]; while (low < high) { while (low < high && a[high] >= pivot_key) --high; a[low] = a[high]; while (low < high && a[low] <= pivot_key) ++low; a[high] = a[low]; } a[low] = a[0]; return low; } ``` 4. **找非最大非最小元素**：给定数组中所有元素都不相等，寻找既不是最大也不是最小的元素。可以使用线性扫描法，比较相邻元素找到符合条件的值。以下是C++实现： ```cpp #include <iostream> int main() { int a[] = { ... }; // 初始化数组 int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); for (int i = 1; i < n - 1; ++i) { if (a[i] > a[i - 1] && a[i] < a[i + 1] || a[i] < a[i - 1] && a[i] > a[i + 1]) { std::cout << "非最大非最小元素：" << a[i] << std::endl; break; } } return 0; } ``` 5. **求整数被2013整除**：寻找由n个1组成的整数能被2013整除的最小n值。可以通过不断累加1来构造这样的数，直至找到满足条件的n。以下是C++实现： ```cpp #include <iostream> int main() { double value = 0; for (int n = 1; n <= 10000; ++n) { value = value * 10 + 1; if (value % 2013 == 0) { std::cout << "n至少为：" << n << std::endl; break; } } return 0; } ``` 6. **计算π值**：π值的精确计算是无穷级数问题，例如马赫林级数或莱布尼茨公式。满足给定精度的π值计算通常使用近似方法，如阿基米德级数、梅森公式或Chudnovsky算法。以下是一个简单的近似计算π值的C++程序，使用莱布尼茨公式： ```cpp #include <iostream> #include <cmath> const int MAX_TERMS = 1000000; double pi_leibniz(int n) { double sum = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { sum += ((-1) ^ i) / (2 * i + 1); } return 4 * sum; } int main() { double pi_approx = pi_leibniz(MAX_TERMS); std::cout << "π 的近似值：" << pi_approx << std::endl; return 0; } ``` 请注意，实际应用中可能需要更高效的方法，如Bailey–Borwein–Plouffe公式或Monte Carlo方法。

这个表达式返回一个由四个整数构成的元组，分别代表匹配到的对象的左上角和右下角在目标图像中的坐标。具体来说，元组中的四个元素分别是： 1. 匹配对象的左上角在目标图像中的横坐标。 2. 匹配对象的左上角在目标图像中的纵坐标。 3. 匹配对象的右下角在目标图像中的横坐标。 4. 匹配对象的右下角在目标图像中的纵坐标。

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(int(min_loc[0]), int(min_loc[1]), int(min_loc[0] + twidth), int(min_loc[1] + theight))

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