四维数据排序 bjfu 1093 排序

本文介绍了一种利用计算机处理四维数据的方法,通过排序特定结构的数据来优化算法性能。详细解释了四维空间点的表示、排序规则以及使用C++编程语言实现的代码示例。

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描述

除非有特异功能,否则一个人是不能想象思维空间的样子的。但是,我么可以用计算机处理四维数据。四维空间的一个点可以用一个四元组(t, u, v, w)表示。你的任务很明确:给你若干个四元组,请把它们由小到大排序并输出。排序时,第一维比第二维优先,第二维比第三维优先,第三维比第四维优先。也就是说,先看t,如果t相同,再看u,......

输入

第一行是一个整数n,在[2,20]之间,表示要输入的案例的数量。后面紧跟n个案例。对每个案例,第一行是一个整数mi,在[2, 200]之间,表示该案例中数列元素的数量,后面紧跟mi行,每行有4个整数,一个四元组,相邻两个整数间用一个空格隔开,每个元素的范围都是[-5000, 5000]。

输出

对每一个案例,输出由小到大排序后的整个序列,每个四元组占一行。

样例输入

2
3
4 5 3 2
3 4 2 1
3 6 1 2
2
-1 10 9 7
-2 5 3 6

样例输出

3 4 2 1
3 6 1 2
4 5 3 2
-2 5 3 6
-1 10 9 7


#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define N 203

struct data{
    int t,u,v,w;
};

data ti[N];

bool cmp(data a,data b){
    if (a.t!=b.t)
        return a.t<b.t;  //若a.t<b.t则返回真 即按照a.t<b.t的顺序排序。
    if (a.u!=b.u)
        return a.u<b.u;
    if (a.v!=b.v)
        return a.v<b.v;
    else return a.w<b.w;
}

int main(){
    int t,mi,i;
    scanf("%d",&t);
    while (t--){
        scanf("%d",&mi);
        for (i=0;i<mi;i++)
            scanf("%d%d%d%d",&ti[i].t,&ti[i].u,&ti[i].v,&ti[i].w);
        sort(ti,ti+mi,cmp);
        for (i=0;i<mi;i++)
            printf("%d %d %d %d\n",ti[i].t,ti[i].u,ti[i].v,ti[i].w);
    }
} 

sort()函数的应用。

STL 中 sort 函数用法简介
做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作。如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错。 STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) 。 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>。 这个函数可以传两个参数或三个参数。第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址。也就是说,排序的区间是 [a,b) 。简单来说,有一个数组 int a[100] ,要对从 a[0] 到 a[99] 的元素进行排序,只要写 sort(a,a+100) 就行了,默认的排序方式是升序。
对sort()第三个参数,自定义排序函数的应用,见此题代码。

### 关于北京林业大学实时大数据处理技术的研究与应用 #### 研究背景与发展现状 随着信息技术的发展,实时大数据处理成为各领域关注的重点。对于北京林业大学而言,在森林资源监测、生态环境保护等方面的应用尤为突出。通过构建高效的实时数据采集平台和分析模型,能够有效提升对自然生态系统的理解和管理水平。 #### 主要应用场景和技术手段 1. **森林生态系统动态监测** 利用物联网(IoT)设备如传感器网络获取林区内温度湿度光照强度等多种环境参数,并借助流计算框架Apache Storm或Spark Streaming实现快速的数据清洗转换加载(ETL),进而支持科研人员开展长期定位观测研究工作[^3]。 2. **灾害预警预报系统建设** 结合卫星遥感影像解译技术和地理信息系统(GIS),可以实现实时跟踪火灾洪水等自然灾害的发生发展态势;同时采用机器学习算法训练预测模型,提高应急响应速度和服务质量[^4]。 3. **智慧园林管理决策支持** 基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储海量历史记录资料并运用图数据库Neo4j挖掘植物生长规律之间的关联关系,为城市绿化规划提供科学依据;此外还开发了移动端应用程序方便市民参与共建共享美丽家园活动[^5]。 ```python from pyspark import SparkContext, SQLContext sc = SparkContext(appName="RealTimeDataProcessing") sqlCtx = SQLContext(sc) # 加载来自IoT设备的原始日志文件作为RDD对象 raw_logs_rdd = sc.textFile("/path/to/raw/logs") def parse_log(line): fields = line.split(',') return (fields[0], float(fields[1]), int(fields[2])) # 时间戳, 温度值, 设备ID parsed_data = raw_logs_rdd.map(parse_log).cache() # 将解析后的数据注册成临时表供SQL查询操作 df = parsed_data.toDF(['timestamp', 'temperature', 'device_id']) df.registerTempTable('sensor_readings') average_temps_by_hour = sqlCtx.sql(""" SELECT hour(timestamp), AVG(temperature) FROM sensor_readings GROUP BY hour(timestamp) ORDER BY hour(timestamp) """) ```
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