题记(36)--编排字符串(栈的应用)

目录

一、题目内容

二、输入描述

三、输出描述

四、输入输出示例

五、完整C语言代码


一、题目内容

请输入字符串,最多输入4 个字符串,要求后输入的字符串排在前面,例如

输入:EricZ

输出:1=EricZ

输入:David

输出:1=David 2=EricZ

输入:Peter

输出:1=Peter 2=David 3=EricZ

输入:Alan

输出:1=Alan 2=Peter 3=David 4=EricZ

输入:Jane

输出:1=Jane 2=Alan 3=Peter 4=David

二、输入描述

第一行为字符串个数m,接下来m行每行一个字符串,m不超过100,每个字符串长度不超过20。

三、输出描述

输出m行,每行按照样例格式输出,注意用一个空格隔开。

四、输入输出示例

输入:

5
EricZ
David
Peter
Alan
Jane

输出:

1=EricZ
1=David 2=EricZ
1=Peter 2=David 3=EricZ
1=Alan 2=Peter 3=David 4=EricZ
1=Jane 2=Alan 3=Peter 4=David

五、完整C语言代码

AC代码~

#include<stdio.h>
#include<string.h>
typedef struct Str {
    char s[25];  // 存储字符串
} str;


int main() {
    str stack[4]; // 容量为4的栈
    int top = -1; // 栈顶指针
    int m;
    char tmp[25];
    scanf("%d", &m);
    char ch = getchar();
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        scanf("%s", tmp);
        if (top != 3) {
            top++;
            strcpy(stack[top].s, tmp);
        } else {  // 淘汰栈底的
            for (int j = 1; j < 4; j++)
                stack[j - 1] = stack[j];
            strcpy(stack[3].s, tmp);
        }        // 打印
        for (int i = top; i >= 0; i--)
            printf("%d=%s ", top + 1 - i, stack[i].s);
        printf("\n");
    }

    return 0;
}

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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