Advertisement

LabVIEW练习25:利用顺序结构进行数值匹配

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:VI


简介:
本教程为《LabVIEW编程实践》系列之一,详细介绍如何使用顺序结构实现简单的数值匹配功能。适合初学者掌握逻辑控制的基础技能。 用顺序结构实现数值匹配:输入1到100之间的任意一个整数,然后系统随机生成1到100之间的整数,直到与预先输入的整数相等为止,最后输出匹配的次数和时间。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LabVIEW25
    优质
    本教程为《LabVIEW编程实践》系列之一,详细介绍如何使用顺序结构实现简单的数值匹配功能。适合初学者掌握逻辑控制的基础技能。 用顺序结构实现数值匹配:输入1到100之间的任意一个整数,然后系统随机生成1到100之间的整数,直到与预先输入的整数相等为止,最后输出匹配的次数和时间。
  • 括号
    优质
    本文章介绍了如何使用顺序栈的数据结构来实现括号匹配算法,并分析了其在程序设计中的应用价值。 在编程领域内,括号匹配是一项基础且重要的任务,主要用于检查字符串中的括号是否按照正确的规则进行配对。这里我们讨论的主题是使用顺序栈实现括号匹配,这是一个常见的算法问题,在编译原理、数据结构以及算法课程中经常出现。 我们要理解什么是顺序栈。顺序栈是一种基本的数据结构,它的存储方式为数组,并且遵循后进先出(LIFO)的原则进行操作。主要的操作包括压入堆栈(push)、弹出堆栈(pop)、查看顶部元素(top),及判断是否为空(isEmpty)等。 在括号匹配问题中,我们需要处理四种类型的括号:圆括号 (())、方括号 ([]), 大括号 ({}) 以及尖括号 (<>)。每个左括号被视为一个开括符,而右括号则为闭合符号。有效的字符串必须满足以下条件:任何开放的符号后面都需有与之匹配的关闭符号,并且这些关闭符号应当按照它们出现的逆序进行配对。例如 (hello)[world]{code} 是有效序列,而 ([hello}world) 则是无效序列。 使用顺序栈解决括号匹配问题的基本步骤如下: 1. 初始化一个空堆栈。 2. 遍历输入的字符串中的每个字符: - 如果该字符为开符号,则将其压入堆栈中; - 若遇到闭合符号,检查当前堆顶元素是否与之相匹配。若两者相匹配,则弹出(即从顶部移除)此元素;反之则表示不匹配。 3. 在遍历结束之后,判断堆栈内是否有剩余的开括号。 在主程序文件中通常会包含以下核心逻辑: ```cpp #include #include #include bool isValid(const std::string& s) { std::stack stack; const char pairs[] = {(, ), [, ], {, }}; for (char c : s) { if (std::find(std::begin(pairs), std::end(pairs), c) % 2 == 0) { // 如果是开括号 stack.push(c); } else if (!stack.empty() && pairs[(c - 1) / 2] == stack.top()) { // 如果是闭括号且与栈顶匹配 stack.pop(); } else { return false; // 不匹配的括号 } } return stack.empty(); // 遍历结束,栈为空则表示匹配 } int main() { std::string testStr = (hello)[world]{code}; std::cout << (isValid(testStr) ? 匹配 : 不匹配) << std::endl; return 0; } ``` 上述代码定义了一个名为 `isValid` 的函数,它接收一个字符串参数,并通过遍历和使用顺序栈来判断括号是否正确配对。在主程序中提供了一组测试数据并输出了结果。 这种利用堆栈的方法不仅适用于检查括号匹配问题,在处理其他需要成对出现的符号如 XML 标签或 CSS 选择器时同样有效。掌握这种方法有助于提升编程技巧和解决实际问题的能力。
  • 编程
    优质
    本集合包含一系列基于顺序结构的编程练习题,旨在帮助初学者掌握程序设计中的基本流程控制和算法实现技巧。 这是汇编语言最经典的几个实验题目,能够迅速提升你的程序写作能力。
  • OpenCV模板
    优质
    本教程介绍如何使用OpenCV库实现图像中的对象识别与定位,通过模板匹配技术,帮助开发者掌握在复杂场景中寻找特定目标的方法。 这段文字描述了一段基于OpenCV的模板匹配代码,其中包含了大量的注释内容,非常适合初学者学习使用。
  • LabVIEW搜索
    优质
    本项目旨在展示如何使用LabVIEW软件开发环境来实现数据中的最大值和最小值搜索功能,适用于工程与科研数据分析。 利用电子检测方法可以获得大量生丝横截面直径的数据。快速统计这些数据中的最大值与最小值对于建立新的评价生丝扁平度的方法具有重要意义。本段落基于极值的定义,使用图形化编程语言LabVIEW编写了一个程序来查找一组数据中的极大值和极小值。通过分析该程序执行后的结果发现,此程序快捷、方便且准确度高,并具备较强的通用性,为后续研究生丝扁平度提供了有力支持。
  • 模板字识别
    优质
    本研究探讨了采用模板匹配技术实现数字图像识别的有效方法,通过比较和分析不同模板下的识别准确率,优化算法以提高识别效率与精度。 基于模板匹配的数字识别技术使用MATLAB进行编码,并包含0-9的数据特征集。
  • 的matchTemplate在OpenCV中多目标
    优质
    本文章介绍了如何使用OpenCV库中的matchTemplate函数结合阈值技术实现图像中多个目标对象的有效定位与识别。 使用OpenCV通过阈值进行多目标匹配可以采用matchTemplate函数实现。
  • MATLABICP点云
    优质
    本项目利用MATLAB实现ICP(迭代最近点)算法,专注于点云数据的精确配准与匹配,广泛应用于机器人导航和三维建模等领域。 使用MATLAB实现点云匹配(ICP算法)。参数设置在代码的最前面,可以选择kd-tree或者暴力计算最近邻点。
  • EmguCV标定与
    优质
    本项目采用EmguCV库实现图像的标定和特征点匹配技术,应用于视觉定位、增强现实等场景,提高系统的精度和鲁棒性。 EmguCV 双目视觉涉及使用 EmguCV 库进行双目摄像头的图像处理与分析,通过两个摄像机获取不同视角的信息来实现深度感知、三维重建等功能。该技术在计算机视觉领域有广泛应用,如机器人导航、增强现实和自动化系统等场景中发挥重要作用。
  • MATLAB图像特征
    优质
    本项目旨在探索和实践使用MATLAB软件对图像中的关键特征点进行检测、描述及匹配的技术方法,通过编程实现高效的图像识别与处理。 利用MATLAB实现遥感影像图片特征点的匹配,并在图像上清晰地显示这些匹配的特征点。