POJ2136 Vertical Histogram

本文介绍了一个使用C++编写的简单程序,该程序能够读取四行输入文本,并统计每个大写字母出现的次数,最后以垂直直方图的形式展示结果。此程序通过遍历字符串来计数字母频率,并按照最大频率倒序打印直方图,适用于初学者理解和实践基本的数据统计方法。

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//1_5_7:	Vertical Histogram 统计字符个数并输出 POJ2136
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int main()
{
	int i,j,max,let[26] = {0};
	char str[80],letter;
	for(i = 0;i < 4;i ++)
	{
		gets(str);
		j = 0;
		while(str[j])	
		{
			if(str[j] >= 'A' && str[j] <= 'Z')	let[(int)(str[j] - 'A')]++;
			j ++;
		}
	}
	max = 0;
	for(i = 0;i < 26;i ++)	if(let[i] > max)	max = let[i];
	for(i = 0;i < max;i ++)
	{
		for(j = 0;j < 25;j ++)
		{
			if(let[j] >= max - i)	printf("* ");
			else					printf("  ");
		}
		if(let[25] >= max - i)		printf("*");
		else						printf(" ");
		printf("\n");
	}
	letter = 'A';
	for(i = 0;i < 25;i ++)
	{
		printf("%c ",letter);
		letter ++;
	}
	printf("Z\n");
	return 0;
}
/*测试结果:通过POJ2136检测
THE QUICK BROWN FOX JUMPED OVER THE LAZY DOG.
THIS IS AN EXAMPLE TO TEST FOR YOUR
HISTOGRAM PROGRAM.
HELLO!
                            *
                            *
        *                   *
        *                   *     *   *
        *                   *     *   *
*       *     *             *     *   *
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A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
请按任意键继续. . .
*/

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。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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