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描述
一般來說，我們採用針孔相機模型，也就是認爲它用到的是小孔成像原理。
在相機座標系下，一般來說，我們用到的單位長度，不是“米”這樣的國際單位，而是相鄰像素的長度。而焦距在相機座標系中的大小，是在圖像處理領域的一個非常重要的物理量。
假設我們已經根據相機參數，得到鏡頭的物理焦距大小(focal length)，和相機膠片的寬度(CCD width)，以及照片的橫向分辨率(image width)，則具體計算公式爲：
Focal length in pixels = (image width in pixels) * (focal length on earth) / (CCD width on earth)
比如說對於Canon PowerShot S100, 帶入公式得
Focal length in pixels = 1600 pixels * 5.4mm / 5.27mm = 1639.49 pixels
現在，請您寫一段通用的程序，來求解焦距在相機座標系中的大小。
輸入
多組測試數據。首先是一個正整數T，表示測試數據的組數。
每組測試數據佔一行，分別爲
鏡頭的物理焦距大小(focal length on earth)
相機膠片的寬度(CCD width on earth)
照片的橫向分辨率大小(image width in pixels)，單位爲px。
之間用一個空格分隔。
輸出
每組數據輸出一行，格式爲“Case X: Ypx”。 X爲測試數據的編號，從1開始；Y爲焦距在相機座標系中的大小(focallength in pixels)，保留小數點後2位有效數字，四捨五入取整。
數據範圍
對於小數據：focal length on earth和CCD width on earth單位都是毫米(mm)
對於大數據：長度單位還可能爲米(m), 分米(dm), 釐米(cm), 毫米(mm), 微米(um)，納米(nm)
樣例輸入
2
5.4mm 5.27mm 1600px
5400um 0.00527m 1600px
樣例輸出
Case 1: 1639.47px
Case 2: 1639.47px
題目不是很難，字符串匹配問題。
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include "stdio.h"
#include <string>
using namespace std;
double change(string p){
int n=p.size();
double dcvalue;
if(p[n-2]=='d'){
p.erase(n-2,2);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue*100;
}else if (p[n-2]=='c')
{
p.erase(n-2,2);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue*10;
}else if (p[n-1]=='m'&&p[n-2]=='m'){
p.erase(n-2,2);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue;
}else if (p[n-2]=='u'){
p.erase(n-2,2);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue/1000;
}else if (p[n-2]=='n')
{
p.erase(n-2,2);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue/1000000;
}else if('0'<=p[n-2]&&p[n-2]<='9'){
p.erase(n-1,1);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue*1000;
}else if(p[n-1]=='x'){
p.erase(n-2,2);
dcvalue=atof(p.c_str());
return dcvalue;
}
}
int main(){
int m;
cin>>m;
int i=1;
string str1,str2,str3;
while(m>0){
cin>>str1;
cin>>str2;
cin>>str3;
double dstr1=change(str1);
double dstr2=change(str2);
double dstr3=change(str3);
double ans=dstr1*dstr3/dstr2;
cout<<"Case ";
cout<<i;
cout<<": ";
cout<<ans;
cout<<"px";
cout<<endl;
i++;
m--;
}
}