本文介绍了一个使用C语言结构体进行数据处理的例子,并通过冒泡排序实现了特定条件下的数值排序。具体步骤包括:初始化结构体数组、输入数据、利用循环进行数值变化判断并更新结构体成员变量、筛选符合条件的数据、最后进行排序并输出结果。



#include<stdio.h>
struct mlc
{
  int s;
  int q;
}a[1000];
int main()
{
  int n,i,j,z,m,h;
  int b[1000];
  while(~scanf("%d",&n))
  {
    
    for(i=0;i<n;i++)
      a[i].q=1;
    
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i].s);
    }    
        
    i=0;
    for(j=0;j<n;j++)
    {   
        m=a[i].s;
      while(m!=1)
      {    
            if(m%2==0)
          {
              m=m/2;
              for(z=0;z<n;z++)
                  {
                    if(a[z].s == m)
                    {
                      a[z].q = -1;      
                    }
                  }
          }    
          else
          {
            m=(m*3+1)/2;
            for(z=0;z<n;z++)
                  {
                    if(a[z].s == m)
                    {
                      a[z].q = -1;      
                    }
                  } 
          } 
      }
      i++;
                
    }

    i=0;j=0;z=0;    
    for(i=0;i<n;i++)
    {
      if(a[i].q!=-1)
      {
      b[z]=a[i].s;
      z++;
      }      
    }

    for(i=0;i<z-1;i++)
        for(j=i;j<z;j++)
      {
        if(b[i]<b[j])
        {
          h=b[i]; b[i]=b[j]; b[j]=h;
        }
      }
    for(i=0;i<z;i++)
    {
      if(i!=z-1)  
        printf("%d ",b[i]);  
        else
        printf("%d\n",b[i]);
    }          
  }
  return 0;
}

用结构体定义一个w;先给n赋初值1;然后跟前面一样用循环计算其值,不同的是在循环里再加一个循环,对于每个改变的n均判断后面的数组内有没有一样的数,如果一样就使它的w变为0;所有判断完毕后,将那些w=1的取到另一个数组内,再进行冒泡排序,最后将它输出

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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