堆排序算法

void test::HeapAdjust(int *a,int i,int size)
{
int lchild = 2 * i;//i的左孩子节点
int rchild = 2 * i + 1;//右孩子节点
int max = i; //临时变量
if(i <= size/2)
{
if(lchild<=size&&a[lchild]>a[max])
{
max=lchild;
}


if(rchild<=size&&a[rchild]>a[max])
{
max=rchild;
}


if(max!=i)
{
swap(a[i],a[max]);
HeapAdjust(a,max,size);//避免调整后以max为节点的子树不是堆
}
}
}


void test::BuildHeap(int *a,int size)//建立堆
{
int i;
for(i = size/2;i>=1;i--)
{
HeapAdjust(a,i,size);
}
}


void test::HeapSort(int *a,int size)//堆排序
{
int i;
BuildHeap(a,size);
for(i=size;i>=1;i--)
{
swap(a[1],a[i]);
HeapAdjust(a,1,i-1);
}
}
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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