上海计算机学会2021年5月月赛C++丙组T3驼峰与蛇

本文介绍了如何将使用驼峰命名法的变量转换为蛇形命名法。给出了输入输出格式以及数据范围,并提供了样例数据。通过C++编程语言,实现了这一转换过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

驼峰与蛇

内存限制: 256 Mb时间限制: 1000 ms

题目描述

有两种命名变量的方法:

  • 驼峰命名法——每个单词都首字母大写,单词之间不加空格。比如 MyFirstNameDataCenter 等。
  • 蛇形命名法——每个单词的字母全部小写,单词之间用下划线 _ 相连,比如 my_first_namedata_center 等。

给定一个用驼峰法命名的名字,请将它转成蛇形命名法的形式。

输入格式

一个字符序列,由英文字母组成,保证第一个字符大写。

输出格式

一个字符序列:表示用下划线分割后的结果。

数据范围

设 ∣s∣ 表示输入序列的长度:

  • 对于 30%30% 的数据,有 1≤∣s∣≤100;
  • 对于 60%60% 的数据,有 1≤∣s∣≤5,000;
  • 对于 100%100% 的数据,有 1≤∣s∣≤100,000。
样例数据

 输入:
HowAreYou
输出:
how_are_you
输入:
Good
输出:
good

解析:详见代码

 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
string s;
int main() {
    cin>>s;
    for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
        if (isupper(s[i])){//判断是否为大写字母
            if (i!=0)//除首字母,前边都加下划线
                cout<<'_';
            s[i]=s[i]-'A'+'a';//换成小写
        }
        cout<<s[i];//输出
    }
    return 0;
}

在机器人操作系统(ROS)中,机器视觉是机器人感知和理解周围环的关键技术。robot_vision功能包专注于这一领域,集成了多种视觉处理技术,包括摄像头标定、OpenCV库应用、人脸识别、物体跟踪、二维码识别和物体识别,大地拓展了ROS在视觉应用方面的能力。 摄像头标定:作为机器视觉的基础,摄像头标定用于消除镜头畸变并获取相机的内参和外参。在ROS中,camera_calibration包提供了友好的用户界面和算法,帮助计算相机参数矩阵,为后续的图像校正和三维重建提供支持。 OpenCV:OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,在ROS中扮演着重要角色。robot_vision功能包可能包含OpenCV的示例代码和节点,涵盖图像处理、特征检测、模板匹配和图像分割等功能,这些功能对机器人视觉系统至关重要。 人脸识别:ROS中的人脸识别结合了图像处理和机器学习技术。robot_vision可能集成了基于OpenCV的人脸检测算法,如Haar级联分类器或Adaboost方法,甚至可能包含深度学习模型(如FaceNet或SSD),帮助机器人实现人脸的识别和跟踪,提升人机交互能力。 物体跟踪:物体跟踪使机器人能够持续关注并追踪特定目标。在ROS中,通常通过卡尔曼滤波器、粒子滤波器或光流法实现。robot_vision功能包可能包含这些算法的实现,助力机器人完成动态目标跟踪任务。 二维码识别:二维码是一种高效的信息编码方式,常用于机器人定位和导航。ROS中的二维码包可用于读取和解析二维码,而robot_vision可能进一步封装了这一功能,使其更易于集成到机器人系统中。 物体识别:作为机器视觉的高级应用,物体识别通常涉及深度学习模型,如YOLO、SSD或Faster R-CNN。robot_vision功能包可能包含预训练的模型和对应的ROS节点,使机器人能够识别环中的特
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

长春高老师信奥工作室

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值