PAT 1012

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#define MAX_NUM 0x7fffffff 

using namespace std;

struct node
{
	string num;
	int score[4];
	int bestRank;
	int bestCourse;
};

char map[4] = { 'C', 'M', 'E', 'A' };

int main()
{
	int N, M, sum;
	cin >> N >> M;
	//node *p = (node*)malloc(N*sizeof(node));
	node *p =  new node[N];


	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		string num;
		cin >> num;
		p[i].num = num;
		sum = 0;
		for (int j = 0; j < 3; ++j)
		{
			cin >> p[i].score[j];
			sum += p[i].score[j];
		}
		p[i].score[3] = sum / 3;
	}


	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		int rank[4] = { N, N, N, N };

		for (int j = 0; j < N; ++j)
		{
			for (int k = 0; k < 4; ++k)
			{
				if (i != j && p[i].score[k] >= p[j].score[k])
				{
					--rank[k];
				}
			}		
		}

		int best_rank = MAX_NUM;
		int best_course = MAX_NUM;

		for (int j = 0; j < 4; ++j)
		{
			if (rank[j] < best_rank)
			{
				best_rank = rank[j];
				best_course = j;
			}
			else if (rank[j] == best_rank)
			{
				if (j == 3 || j < best_course)
				{
					best_course = j;
				}
			}
		}
		p[i].bestRank = best_rank;
		p[i].bestCourse = best_course;
	}

	for (int i = 0; i < M; ++i)
	{
		string str;
		cin >> str;
		int j;
		for (j = 0; j < N; ++j)
		{
			if (p[j].num == str)
			{
				cout << p[j].bestRank << ' ' << map[p[j].bestCourse] << endl;
				break;
			}
		}
		if (j == N)
			cout << "N/A" << endl;
	}
	
	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。
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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