堆栈

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define TRUE 1
#define FALSE 0
#define OK 1
#define ERROR 0
#define INFEASIBLE -1
#define OVERFLOW -2
typedef int SElemType;
typedef int Status;
#define STACK_INIT_SIZE 100
#define STACKINCREMENT 10
typedef struct{
    SElemType *base;
    SElemType *top;
    int stacksize;}SqStack;
Status InitStack(SqStack &S);
Status DestoryStack(SqStack &S);
Status ClearStack(SqStack &S);
Status StackEmpty(SqStack S);
int StackLength(SqStack S);
Status GetTop(SqStack S,SElemType &e);
Status Push(SqStack &S,SElemType e);
Status Pop(SqStack &S,SElemType &e);
Status StackTraverse(SqStack S,Status (*visit)(SElemType b));
Status  visit(SElemType b);
Status InitStack(SqStack &S)
{//构造一个空栈S
    S.base=(SElemType *)malloc(STACK_INIT_SIZE * sizeof(SElemType));
    if(!S.base) exit(OVERFLOW);
    S.top=S.base;
    S.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
    return OK;}
Status DestoryStack(SqStack &S)
{//销毁栈S,S不在存在
    S.top=S.base=NULL;
    S.stacksize=0;
    return OK;}
Status ClearStack(SqStack &S)
{//把S置为空栈
    S.top=S.base;
    return OK;}
Status StackEmpty(SqStack S)
{//若栈S为空栈,则返回TRUE,否则返回FALSE
if(S.base==S.top)
return  TRUE;
else
return FALSE;
}
int StackLength(SqStack S)
{//返回S的元素个数,即栈的长度
    return (S.top-S.base)/sizeof(SElemType);}
Status GetTop(SqStack S,SElemType &e)
{//若栈不空,则用e返回S的栈顶元素,并返回OK,否则返回ERROR
   if(!StackEmpty(S))
   {e=*(S.top-1);
   return OK;}
   return ERROR;}
Status Push(SqStack &S,SElemType e)
{//插入元素e为新的栈顶元素
    if(S.top-S.base>=S.stacksize)
    {S.base=(SElemType *)realloc(S.base,(S.stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(SElemType));
    if(!S.base) return ERROR;
    S.base=S.base+S.stacksize;
    S.stacksize+=STACKINCREMENT;}
    *S.top++=e;
    return OK;}
Status Pop(SqStack &S,SElemType &e)
{//若栈不空,则删除S的栈顶元素,用e返回其值,并返回OK,否则返回FALSE
if(S.base==S.top)
return FALSE;
e=*--S.top;
return OK;}
Status StackTraverse(SqStack S,Status (*visit)(SElemType b))
{//从栈底到栈顶依次对栈中每个元素调用函数visit(),一旦visit()失败,则操作失败
    SElemType *p=S.base;
    if(S.base==S.top) return FALSE;
while(p!=S.top)
(*visit)(*p++);
return OK;}
Status  visit(SElemType b)
{printf("%d ",b);
return OK;}
void main()
{int N,e;
SqStack S;
    InitStack(S);
scanf("%d",&N);
while(N)
{Push(S,N%8);
N=N/8;}
while(!StackEmpty(S))
{Pop(S,e);
printf("%d ",e);}
}
不是我写的.不过拿出来用



本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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