插入排序

排序算法:插入排序详解

/*****************************************************
*
* Main: 插入排序
* Code by: Xiangjie.Huang
* Date: 2014/08/18
* Blog: http://blog.163.com/surgy_han
*
* <----------------Details: start------------>
*
* (1) 将第一待排序序列第一个元素看做一个有序
* 序列, 把第二个元素到最后一个元素当成是
* 未排序序列
*
* (2) 从头到尾依次扫描未排序序列, 将扫描到的
* 每个元素插入有序序列的适当位置. ( 如果
* 待插入的元素与有序序列中的某个元素相等
* , 则将待插入元素插入到相等元素的后面 )
*
* <----------------Details: end-------------->
*
*****************************************************/

//#pragma comment(linker, "/STACK:61400000,61400000")
#include <set>
#include <map>
#include <list>
#include <stack>
#include <queue>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <string>
#include <iomanip>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define pi 3.1415926535897932385
#define LL64 __int64
#define LL long long
#define oo 2147483647
#define N 1010
#define M 210
#define INF 1e9

int notSort[N];

struct insert_sort
{
struct insert_sort *next;
int value;
};
struct insert_sort *node, *p, *q;

void InputData(int n)
{
for (int i = 0; i < n; i++)
{
scanf("%d", &notSort[i]);
}
}

void init()
{
node = (insert_sort *)malloc(sizeof(insert_sort));
node->next = NULL;
}

void initQ(int i)
{
q = (insert_sort *)malloc(sizeof(insert_sort));
q->next = NULL;
q->value = notSort[i];
}

void Output()
{
p = node->next;
while (p != NULL)
{
printf("%d ", p->value);
p = p->next;
}
printf("\n");
}

void Find_Location()
{
p = node;
while (p != NULL)
{
if (p->next == NULL)
{
p->next = q;
break;
}

if (p->next->value > q->value)
{
q->next = p->next;
p->next = q;
break;
}

p = p->next;
}
}

void Sort_of_Insert(int n)
{
InputData(n);
init();

for (int i = 0; i < n; i++)
{
initQ(i);
Find_Location();
}

Output();
}

int main()
{
int n;

//freopen("data.in", "r", stdin);
//freopen("data.out", "w", stdout);
while (~scanf("%d", &n))
{
Sort_of_Insert(n);
}

return 0;
}

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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