病句归并

本文详细解析了使用Java实现的区间合并算法,通过实例展示了如何判断区间是否重叠,并在重叠时如何合并区间。文章重点介绍了算法的实现过程,包括输入处理、区间比较和合并操作,以及最终的排序输出。

在这里插入图片描述

import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;

/**
 * 
 */

/***
 * @author 18071
 * @Date 2019年3月15日
 * 功能:
 ***/
public class test3 {
     public static void main(String args[]) {
    	 
    	 Scanner ssss =new Scanner(System.in);
    	 int n =Integer.parseInt(ssss.next());
    	 ssss.nextLine();
    	 for(int i=0;i<n;i++) {
    		 int start=Integer.parseInt(ssss.next());
    		 System.out.println("s "+start);
    		 int end =Integer.parseInt(ssss.next());
    		 System.out.println("e "+end);
    	 }
    	
    	 List<Interval> list =new LinkedList<Interval>();
    	 Interval i1=new Interval(1,10);
    	 Interval i3=new Interval(32,45);
    	 Interval i4=new Interval(78,94);
    	 Interval i2=new Interval(5,16);
    	  
    	 /*
    	  * if(i1.end>i2.start) {
			Interval in = new Interval(Math.min(i1.start,i2.start ),i1.end);
	     	
			return in;//重叠
		}
    	  */
    	 list.add(i1);
    	 list.add(i2);
    	 list.add(i3);
    	 list.add(i4);
    	 
    	 
    	 Soultion3 s =new Soultion3();
    	 s.so(list);
    	 for(int i=0;i<list.size();i++) {
    		 System.out.println(list.get(i));
    	 }
     }
}
class Soultion3{
	public void so(List<Interval> list) {
		for(int i=1;i<list.size()-1;i++) {
			for(int j=0;j<i;j++) {
				Interval in=compare(list.get(j),list.get(j+1));
				if( in != null) {
					System.out.println("j is "+j);
					list.remove(j);
					list.set(j, in);
				}
			}
		}
		
	}
	
	public Interval compare(Interval i1,Interval i2) {
		
		if(i1.end>i2.start&&i1.start<i2.end) {
			Interval in = new Interval(Math.min(i1.start,i2.start ),Math.max(i1.end, i2.end));
			System.out.println("合二为一: "+"i1 ="+i1+"  i2="+i2+"  in 为"+in );
	     	
			return in;//重叠
		}
		else {
			return null;//不重叠
		}
	}
	
}
class Interval{
	int start;
	int end;
	
	Interval(int s,int e){
	   this.start=s;
	   this.end=e;
	}
	public String toString() {
		
		return  "["+start
				+" "+end+"]";
		
	}
}

需要对list的插入进行排序,从小到大

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潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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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