IComparable,IComparer排序实例

本文介绍了一个使用C#实现的员工信息排序程序示例,包括按姓名和薪水两种方式排序的方法。通过自定义比较器实现了对Employee类实例的有效排序。

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Collections; namespace hgoApp { class Comparer { static void Main() { Employee[] Employees = new Employee[5]; Employees[0] = new Employee("张三", 2800); Employees[1] = new Employee("李四", 1800); Employees[2] = new Employee("王五", 5800); Employees[3] = new Employee("马六", 12800); Employees[4] = new Employee("钱七", 8800); Console.WriteLine("按照姓名排序"); Array.Sort(Employees); foreach (Employee em in Employees) { Console.WriteLine(em); } Console.WriteLine("按照薪水排序"); Array.Sort(Employees, Employee.SalaryCom); foreach (Employee em in Employees) { Console.WriteLine(em); } } } class Employee : IComparable { private string _Name; public string Name { get { return _Name; } } private int _Salary; public int Salary { get { return _Salary; } } public Employee(string Name, int Salary) { _Name = Name; _Salary = Salary; } //显示接口实现 int IComparable.CompareTo(object obj) { if (!(obj is Employee)) { throw new ArgumentException("不是Employee类"); } return _Name.CompareTo(((Employee)obj)._Name); } //提供一个公用的强类型重载版本 public int CompareTo(Employee Em) { return _Name.CompareTo(Em._Name); } //当第一次实例化Employee的时候,_SalaryCom为空,当使用SalaryCom时,就会创建一个SalaryCompare对象,第2次,3次的时候,就可以直接使用_SalaryCom了 private static SalaryCompare _SalaryCom = null; public static IComparer SalaryCom { get { if (_SalaryCom == null) { _SalaryCom = new SalaryCompare(); } return _SalaryCom; } } //嵌套类(这个类是针对薪水进行排序的类) private class SalaryCompare:IComparer { //使用指定的IComparer对Array中的元素进行排序 int IComparer.Compare(object obj1,object obj2) { if (!(obj1 is Employee) || !(obj2 is Employee)) { throw new ArgumentException("不是Employee类"); } return ((Employee)obj1)._Salary.CompareTo(((Employee)obj2)._Salary); } } public override string ToString() { return _Name +" "+ _Salary.ToString(); } } }

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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