面试题

1.

class Base
{
public:
	int m_a,m_b;
	Base(int a = 2,int b = 5):m_a(a),m_b(b)  {  }
	int func_a()
	{
		return m_a - m_b;
	}
	virtual int func_b()
	{
		return m_a + m_b;
	}
};
class Derived:public Base
{
public:
	Derived(int a = 4, int b = 7):Base(a, b)  {  }
	virtual int func_a()
	{
		return m_b + m_a;
	}
	int func_b()
	{
		return m_b - m_a;
	}
};
int main(void)
{
	Base *aa, *bb;
	aa = new Base(4, 7);
	bb = new Derived(3, 5);
	printf("%d %d %d %d\n",aa->func_a(), aa->func_b(), bb->func_a(), bb->func_b());
	delete aa;
	delete bb;
	return 0;
}

注意:func_a是在派生类中成为派生类的虚函数的,aa->func_a,bb->func_b调用的都是基类的func_a函数。派生类中的func_b改写了基类的func_b,所以呈现出多态!

程序输出:-3  11 -2  2


2.

struct SC
{
	int a;
	int b;
	int c;
};
struct SD
{
	int a;
	int b;
	int c;
	int d;
};
int main(void)
{
	struct SC c1[] = {{3},{4},{5},{6}};
	struct SD *c2 = (struct SD*)c1 + 1;
	printf("%d %d %d %d\n",c2->a,c2->b,c2->c,c2->d);
	return 0;
}

注意:struct SC c1[] = {{3},{4},{5},{6}};----->struct SC c1[]={{3,0,0},{4,0,0},{5,0,0},{6,0,0}};

是不是明白什么了!注意c2 = (struct SD*)c1 + 1 ----> c2 = (struct SD*)c1 + sizeof(struct SD);指针的加法运算!

程序输出: 0 0 5 0


3.编写一个函数,实现类似strcpy的字符串复制函数。原型定义为char *mystrcopy(char *dest,char *src)。功能是src所指的字符串复制到dest所指的数组中,返回dest指针。提示:srcdest所指的内存区域有可能重叠

char *mystrcopy(char *dest,char *src)
{
	
	assert(dest != NULL && src != NULL );

	int count = 0;
	count = strlen(src)+1;
    if( count<=1)    
		 return NULL;

	char *d = dest;
	char *s = src;

	if( src == dest ){		
		 return src;
	}

	if( dest < src || dest >= (src+count))
	{
	     while(count--)
		 {
		     *d++ = *s++;
		 }
	}
    else 
	{
	     d = dest+count;
		 s = src + count;
		 while( count--)
			 *d-- = *s--;
	}    
    return dest;

}

注意:assert是宏,而不是函数。在C的 assert.h 头文件中。


















本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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