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感觉这是一个比较简单的题，就不多解释了！犯了个小错误，就是提交的时候，把一句测试代码也提交了，导致时间大把的浪费了！╮(╯▽╰)╭，什么时候不犯这种错误！
一般来说，我们采用针孔相机模型，也就是认为它用到的是小孔成像原理。
在相机坐标系下，一般来说，我们用到的单位长度，不是“米”这样的国际单位，而是相邻像素的长度。而焦距在相机坐标系中的大小，是在图像处理领域的一个非常重要的物理量。
假设我们已经根据相机参数，得到镜头的物理焦距大小(focal length)，和相机胶片的宽度(CCD width)，以及照片的横向分辨率(image width)，则具体计算公式为：
Focal length in pixels = (image width in pixels) * (focal length on earth) / (CCD width on earth)
比如说对于Canon PowerShot S100, 带入公式得
Focal length in pixels = 1600 pixels * 5.4mm / 5.27mm = 1639.49 pixels
现在，请您写一段通用的程序，来求解焦距在相机坐标系中的大小。
多组测试数据。首先是一个正整数T，表示测试数据的组数。
每组测试数据占一行，分别为
镜头的物理焦距大小(focal length on earth)
相机胶片的宽度(CCD width on earth)
照片的横向分辨率大小(image width in pixels)，单位为px。
之间用一个空格分隔。
每组数据输出一行，格式为“Case X: Ypx”。 X为测试数据的编号，从1开始；Y为焦距在相机坐标系中的大小(focallength in pixels)，保留小数点后2位有效数字，四舍五入取整。
对于小数据：focal length on earth和CCD width on earth单位都是毫米(mm)
对于大数据：长度单位还可能为米(m), 分米(dm), 厘米(cm), 毫米(mm), 微米(um)，纳米(nm)
样例输入
2 5.4mm 5.27mm 1600px 5400um 0.00527m 1600px
样例输出
Case 1: 1639.47px Case 2: 1639.47px
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&value, string & danwei){ int
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index = 0; for(int
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ywl925/p/3700145.html
