poj 1007 DNAsorting

作者在解决排序问题时遇到使用C++内置快速排序(qsort)的困难,因此选择自行实现快速排序算法,并成功解决了问题。文章提供了解决方案及源代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.这道题目其实蛮简单的,只是在排序的时候卡了一下,本来打算找一下能不能用C++自带的快速排序解决的(qsort)但是qsort定义的格式和我传入的格式不符合,实在受不了,就自己直接用快速排序实现了一下大笑

2.还是自己太弱了,网上一搜发现有很多用sort,qsort做的,果然自己还是太弱小了委屈

http://blog.youkuaiyun.com/lyy289065406/article/details/6647305

http://blog.youkuaiyun.com/woshixingaaa/article/details/5589070




Source Code

Problem: 1007 User: zhyh2010
Memory: 220K Time: 16MS
Language: C++ Result: Accepted
  • Source Code
    #include <iostream>
    #include <map>
    using namespace std;
    
    typedef struct myMap
    {
    	int first;
    	int second;
    }mYMap,*pmYMap;
    
    int partition(pmYMap pA, int p, int r)
    {
    	int data = pA[r].second;
    	int i = p - 1;
    	for (int j = p; j != r; ++j)
    	{
    		if (pA[j].second < data)
    		{
    			i++;
    			// exchange
    			mYMap temp;
    			temp.first = pA[i].first;
    			temp.second = pA[i].second;
    			pA[i].first = pA[j].first;
    			pA[i].second = pA[j].second;
    			pA[j].first = temp.first;
    			pA[j].second = temp.second;
    		}
    	}
    	mYMap temp;
    	temp.first = pA[i+1].first;
    	temp.second = pA[i+1].second;
    	pA[i+1].first = pA[r].first;
    	pA[i+1].second = pA[r].second;
    	pA[r].first = temp.first;
    	pA[r].second = temp.second;
    	return i + 1;
    }
    
    void quicksort(pmYMap pA, int p, int r)
    {
    	if (p < r)
    	{
    		int q = partition(pA, p, r);
    		quicksort(pA, p, q - 1);
    		quicksort(pA, q + 1, r);
    	}
    }
    
    
    int main(int argc, char * argv[])
    {
    	int length;
    	int num;
    	cin >> length >> num;
    	//int* m_pindex = new int[num];
    	pmYMap m_pindex = new mYMap[num];
    	char ** m_pstr = new char*[num];
    	for (int i = 0; i != num; ++i)
    	{
    		m_pstr[i] = new char[length + 1];
    	}
    	for (int i = 0; i != num; ++i)
    	{
    		for (int j = 0; j != length; ++j)
    		{
    			cin >> m_pstr[i][j];
    		}
    		m_pstr[i][length] = '\0';
    
    		// handle
    		int count = 0;
    		for (int ia = 0; ia != length; ++ia)
    		{
    			for (int ib = ia + 1; ib != length; ++ib)
    			{
    				if (m_pstr[i][ia] > m_pstr[i][ib])
    				{
    					count++;
    				}
    			}
    		}
    		//m_pindex[i] = count;
    		m_pindex[i].first = i;
    		m_pindex[i].second = count;
    	}
    
    	// quick sort
    	quicksort(m_pindex, 0, num - 1);
    
    	// output
    	for (int i = 0; i != num; ++i)
    	{
    		cout << m_pstr[m_pindex[i].first] << endl;
    		//cout << m_pindex[i].first <<m_pindex[i].second<< endl;
    	}
    
    	return 0;
    }

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值