【题目描述】 给出一个浮点数，怎么判断这个数离前后相邻两个整数哪个更近，输出距离更近的整数。请你按照四舍五入原则编程输出这个数。 【输入】 输入一行，包含 1 个数：n （0.0≤n≤100000.0 ）,表示题目要求输入的浮点数。题目保证输入浮点数小数点后保留最多 8 位。 【输出】 输出共计 1 行，包含 1 个数，表示题目所求的距离更近的整数。

以下是 C++ 的实现代码： ```cpp #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int main() { double n; cin >> n; cout << round(n) << endl; return 0; } ``` 和 Python 的实现思路相同，先输入一个浮点数，然后使用 `round()` 函数进行四舍五入，输出整数即可。注意在使用 `round()` 函数时需要包含 `cmath` 头文件。

<think>好的，用户的问题是关于如何计算两幅相同大小的黑白图像的像素相似度算法。根据用户提供的引用[5]，样例输入是两个3x3的矩阵，输出是相似度的百分比。首先我需要理解用户的具体需求。 用户提到输入是两幅相同大小的黑白图像，像素值应该是0和1，可能代表黑白。相似度的计算应该是基于像素级别的比较。根据样例输入，输出的相似度是44.44%，这可能是相同位置像素值相等的比例，再转化为百分比。比如样例中的两个3x3矩阵，总共有9个像素，其中相同的有4个，4/9≈44.44%。所以初步判断算法应该是统计相同位置像素相等的数量，除以总像素数，再乘以100得到百分比。 接下来需要确认输入格式。用户提供的样例输入是：第一行是n和m，表示图像的行列数，然后是n行每行m个0/1的数字，接着是另一个n行m列的矩阵。例如样例中的输入是3 3，然后是两个3x3矩阵。所以程序需要读取n和m，然后读取两个矩阵，逐个比较每个位置的像素是否相等，统计相等的数量，计算比例。 然后要考虑如何实现这个算法。步骤大致如下： 1. 读取n和m的值。 2. 读取第一个n行m列的矩阵。 3. 读取第二个n行m列的矩阵。 4. 遍历每个像素位置，比较两个矩阵中对应位置的像素值是否相等。 5. 统计相等的像素数量。 6. 计算相似度：(相等的像素数)/(n*m)*100，保留两位小数。 需要注意的是输入的读取方式，尤其是当每个像素是单个数字0或1，并且每行可能有多个数字，例如样例输入中的行是1 0 1这样的形式。因此，需要正确解析每一行的输入，分割成单个数字进行比较。 另外，引用的样例输出是44.44，对应4/9≈44.44%。所以必须确保除法运算的精度，避免整数除法的问题，例如在Python中使用浮点数计算，并在最后格式化输出两位小数。 可能的代码结构： - 使用Python的话，可以先将输入读取为两个二维列表。 - 然后使用双重循环遍历每个元素进行比较。 - 最后计算比例并格式化输出。 需要注意的细节： - 输入的正确性，确保两个矩阵的行列数与n和m一致。 - 处理可能的输入错误，但根据题目描述，可能假设输入是正确的。 - 确保相似度计算的小数点处理正确，例如使用round函数或者字符串格式化。 因此，最终的算法思路是直接比较每个像素点的值，统计相同点的数量，然后计算百分比。这个方法简单直接，适用于黑白二值图像，且计算效率高。</think>### 计算黑白图像像素相似度算法实现步骤 #### 1. **输入格式解析** - 输入第一行为两个整数$n$和$m$，表示图像的行数和列数。 - 接下来读取$n$行数据，每行包含$m$个由空格分隔的0或1，表示第一幅图像的像素矩阵。 - 继续读取$n$行数据，表示第二幅图像的像素矩阵。 #### 2. **像素比较逻辑** - 逐像素对比两个矩阵中相同位置的元素是否相等。 - 统计所有相等像素的数量，记为$count$。 #### 3. **相似度计算公式** $$ \text{相似度} = \frac{count}{n \times m} \times 100\% $$ #### 4. **代码实现（Python）** ```python n, m = map(int, input().split()) # 读取第一幅图像 image1 = [] for _ in range(n): row = list(map(int, input().split())) image1.append(row) # 读取第二幅图像 image2 = [] for _ in range(n): row = list(map(int, input().split())) image2.append(row) count = 0 for i in range(n): for j in range(m): if image1[i][j] == image2[i][j]: count += 1 similarity = count / (n * m) * 100 print("{:.2f}%".format(similarity)) ``` #### 5. **样例验证** 以引用[5]中的样例输入为例： ``` 3 3 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 ``` - 相等像素数为4，总像素数为9，计算结果为$4/9 \times 100 \approx 44.44\%$，与样例输出一致。