题目：
图像分类
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问题描述
现在， 我们需要你来解决一项图像分类任务。
首先我们需要介绍下简单图像的数据存储形式，你可以粗略的认为图像在数字意义就是一个二维矩阵（我们这里不考虑通道），矩阵的每个位置的值表示图像该位置的像素点的值。
关于图像分类，我们希望把相似的两个图像尽可能分到一个类里。因此我们需要引入一个考察两个图像是否相似的标准，我们需要一个度量函数来表示两个图像的相似程度。
下面我们简单的介绍一下我们所采用的度量方式。
即为我们常见的 Manhattan distance (曼哈顿距离)
一个n*n的图像可以看做一个n*n维的向量。
显而易见，如果两个图像是完全相同的，那么两个图像的每个对应的像素点都相同，即二维矩阵是完全相同，曼哈顿距离为0。
现在，你需要计算p=2时两个图像的dist_mk，即它们的欧几里得距离。
输入描述
第一行输入n表示图像的尺寸(即图片的高跟宽相等均为n)。
然后输入两个n*n的矩阵，分别表示两张照片。(保证题目中出现的数字均为正整数，且不超过100)
输出描述
输出一个整数(答案向下取整)，表示两张图片的欧几里得距离。
样例输入
2 1 1 1 1 2 2 2 2
样例输出
2
来源
中北大学2017年程序设计新生赛
提示
对一个小数x向下取整可以写为
#include<math.h>
(int)floor(x)
思路：水题
根据题目所给公式计算即可
#include<bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;int a[110][110];
int b[110][110];int main(){ios::sync_with_stdio(false);int n;cin>>n;for(int i = 1 ;i<=n ; i++){for(int j = 1 ; j<=n ; j++)cin>>a[i][j];}for(int i = 1 ;i<=n ; i++){for(int j = 1 ; j<=n ; j++)cin>>b[i][j];}double ans = 0;for(int i = 1 ; i<=n ; i++){for(int j = 1 ; j<=n ; j++){ans += (double)abs(a[i][j]-b[i][j]) *abs(a[i][j]-b[i][j]);}}ans = sqrt(ans);cout<<(int)floor(ans)<<endl;return 0;
}