堆排序

堆排序:

1.将待排序记录按照堆的定义建初堆,并输出堆顶元素。

2. 调整剩余的记录序列,利用筛选法将前n-i个元素重新筛选建成一个新堆,在输出堆顶元素

3. 重复执行,进行n-1次筛选。

代码实现

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

void sift(int r[],int k,int m)
{
 int t;
 int i,j;
 bool finished=false;

 t=r[k];
 i=k;
 j=2*k;      //k的左孩子
 finished=false;

 while(j<=m && !finished)
 {
  if(j<m && r[j]<r[j+1])
  {
   j=j+1;    //找到左右孩子中值最大的
  }

  if(t>=r[j])
  {
   finished=true;
  }
  else
  {
   r[i]=r[j];
   i=j;
   j=2*i;
  }
 }
 r[i]=t;
}

//对记录数组r建堆,length为数组长度
void crt_heap(int r[],int length)
{
 int n=length;
 for(int i=n/2;i>=1;i--)
 {
  sift(r,i,n);
 }
}

void HeapSort(int r[],int length)
{
 int n=length;
 int temp;
 int i;

 crt_heap(r,length);

 for(i=n;i>=2;i--)
 {
  temp=r[1];
  r[1]=r[i];
  r[i]=temp;
  printf("%d ",r[i]);
  sift(r,1,i-1);
 }
  printf("%d ",r[1]);
}

void main()
{
 int r[9]={0,98,77,35,62,48,55,14,35};  //排序数组下标从1开始算起,所以0下标元素用0代替

 HeapSort(r,8);
//  for(int i=0;i<8;i++)
//   printf("%d ",r[i]);
 printf("\n");
}

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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