归并排序

#include <iostream>
using namespace std;
//将两个有序数组合并
void merge_array(int a[],int m,int b[],int n,int c[])
{
int i=0,j=0,k=0;
while(i<m&&j<n)
{
if(a[i]<b[j])
c[k++]=a[i++];
else
c[k++]=b[j++];
}
while(i<m)
c[k++]=a[i++];
while(j<n)
c[k++]=b[j++];
}
//将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并
void merge(int a[],int first,int mid,int last,int temp[])
{
int i=first,j=mid+1;
int m=mid,n=last;
int k=0;
while(i<=m&&j<=n)
{
if(a[i]<=a[j])
temp[k++]=a[i++];
else
temp[k++]=a[j++];
}
while(i<=m)
temp[k++]=a[i++];
while(j<=n)
temp[k++]=a[j++];
for(i=0;i<k;i++)
a[first+i]=temp[i];
}
void merge_sort(int a[],int start,int end,int temp[])
{
if(start<end)
{
int mid=(start+end)/2;
merge_sort(a,start,mid,temp);
merge_sort(a,mid+1,end,temp);
merge(a,start,mid,end,temp);
}
}
int main()
{


int a[9]={8,4,5,7,3,9,1,2,6};
int*p=new int[9];
if(p==NULL) return false;
merge_sort(a,0,8,p);
for(int i=0;i<9;i++)
cout<<a[i]<<" ";
delete[] p;

return 0;
}
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
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