1412201233-hd-EXCEL排序

本文介绍了一个类似Excel排序功能的程序实现方法,通过结构体存储学生记录,并使用快速排序算法按学号、姓名或成绩的不同需求进行排序。

EXCEL排序

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 13593    Accepted Submission(s): 5331


Problem Description
Excel可以对一组纪录按任意指定列排序。现请你编写程序实现类似功能。
 

Input
测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行包含两个整数 N (<=100000) 和 C,其中 N 是纪录的条数,C 是指定排序的列号。以下有 N
行,每行包含一条学生纪录。每条学生纪录由学号(6位数字,同组测试中没有重复的学号)、姓名(不超过8位且不包含空格的字符串)、成绩(闭区间[0, 100]内的整数)组成,每个项目间用1个空格隔开。当读到 N=0 时,全部输入结束,相应的结果不要输出。
 

Output
对每个测试用例,首先输出1行“Case i:”,其中 i 是测试用例的编号(从1开始)。随后在 N 行中输出按要求排序后的结果,即:当 C=1 时,按学号递增排序;当 C=2时,按姓名的非递减字典序排序;当 C=3
时,按成绩的非递减排序。当若干学生具有相同姓名或者相同成绩时,则按他们的学号递增排序。
 

Sample Input
3 1 000007 James 85 000010 Amy 90 000001 Zoe 60 4 2 000007 James 85 000010 Amy 90 000001 Zoe 60 000002 James 98 4 3 000007 James 85 000010 Amy 90 000001 Zoe 60 000002 James 90 0 0
 

Sample Output
Case 1: 000001 Zoe 60 000007 James 85 000010 Amy 90 Case 2: 000010 Amy 90 000002 James 98 000007 James 85 000001 Zoe 60 Case 3: 000001 Zoe 60 000007 James 85 000002 James 90 000010 Amy 90
 解题思路
        用结构体存储,然后根据c的值对结构体中的元素进行快排。
代码
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct excel
{
	char xuehao[10];
	char nam[10];
	int num;
}excels[110000];
bool cmp1(excel a,excel b)
{
	return strcmp(a.xuehao,b.xuehao)<0;
}
bool cmp2(excel a,excel b)
{
	if(strcmp(a.nam,b.nam)!=0)
	    return strcmp(a.nam,b.nam)<0;
	else
	    return strcmp(a.xuehao,b.xuehao)<0;
}
bool cmp3(excel a,excel b)
{
	if(a.num!=b.num)
	    return a.num<b.num;
	else
	    return strcmp(a.xuehao,b.xuehao)<0;
}
int main()
{
	int n,c;
	int i,j,k=1;
	while(scanf("%d%d",&n,&c),n)
	{
		for(i=0;i<n;i++)
		    scanf("%s%s%d",excels[i].xuehao,excels[i].nam,&excels[i].num);
		if(c==1)
		    sort(excels,excels+n,cmp1);
		else if(c==2)
		    sort(excels,excels+n,cmp2);
		else if(c==3)
		    sort(excels,excels+n,cmp3);
		printf("Case %d:\n",k);
		k++;
		for(i=0;i<n;i++)
		    printf("%s %s %d\n",excels[i].xuehao,excels[i].nam,excels[i].num);
	}
	return 0;
} 


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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