快排

本文介绍了一种快速排序算法的具体实现过程。通过设置基准值(pivot),将数组中小于基准值的元素移至左侧,大于基准值的元素移至右侧,递归地对左右两侧子数组进行相同操作,从而完成排序。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

idea:

first set a pivot.

According to pivot, take smaller number to left, take the bigger number to right.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 10
int partition(int arr[], int low, int high){
    int key;
    key = arr[low];
    while(low<high){
        while(low <high && arr[high]>= key )
            high--;
        if(low<high)
            arr[low++] = arr[high];
        while( low<high && arr[low]<=key )
            low++;
        if(low<high)
            arr[high--] = arr[low];
    }
    arr[low] = key;
    return low;
}
void quick_sort(int arr[], int start, int end){
    int pos;
    if (start<end){
        pos = partition(arr, start, end);
        quick_sort(arr,start,pos-1);
        quick_sort(arr,pos+1,end);
    }
    return;
}
int main(void){
    int i;
    int arr[N]={30, 12, 7, 78, 23, 45, 1, 33, 11, 4 };
    printf("before sort\n");
    for(i=0;i<N;i++)
        printf("%d\t",arr[i]);
    quick_sort(arr,0,N-1);
    printf("\n after sort \n");
    for(i=0; i<N; i++)
        printf("%d\t", arr[i]);
    printf ("\n");
    return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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