帮我写一个(x,y)点集的快速排序代码,根据x的大小进行排序,如果x相同则y较大的排后面
时间: 2024-04-29 09:20:46 浏览: 35
好的,我可以为您提供快速排序代码,以下是代码:
```python
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2][0]
left = [x for x in arr if x[0] < pivot]
middle = [x for x in arr if x[0] == pivot]
right = [x for x in arr if x[0] > pivot]
return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
# 测试用例
points = [(1, 2), (4, 1), (2, 2), (3, 4), (4, 3), (1, 3)]
sorted_points = quicksort(points)
print(sorted_points)
```
解释一下代码:
首先,我们定义了一个`quicksort`函数,该函数将输入的点集进行快速排序并返回排好序的结果。
我们使用递归的方式对点集进行排序。如果输入的点集长度小于等于1,则不需要进行排序,直接返回该点集。
我们选择中间点作为“枢纽”,将输入数组分成左、中和右三个部分。然后,我们递归地排序左边和右边的数组,并将排好序的结果合并起来。
最后,我们在测试中给出一个点集,并使用`quicksort`函数对其进行排序。
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```matlab
% 加载图片
img = imread('image.jpg'); % 替换为你的图像文件名
% 转化为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 应用Sobel算子进行水平和垂直方向的梯度计算
sobelx = imfilter(gray_img, fspecial('sobel', 'x'));
sobely = imfilter(gray_img, fspecial('sobel', 'y'));
% 计算梯度幅值和角度
grad_mag = sqrt(sobelx.^2 + sobely.^2);
grad_angle = atan2(sobely, sobelx);
% 设置阈值进行非极大值抑制
[edges, ~] = edge(grad_mag, 'canny', [50 150]); % 可调整阈值
% 找到边缘点集
edge_points = bwmorph(edges, 'thin', Inf); % 使用连通组件分析去除噪声并获取点集
figure;
subplot(2, 1, 1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(2, 1, 2), imshow(edges), title('Detected Edges');
```
注意:这个代码片段假设你已经安装了MATLAB,并且你的系统中包含了`imread`、`rgb2gray`、`imfilter`、`fspecial`、`edge`和`bwmorph`等相关函数。上述例子使用了Canny边缘检测,你可以根据需要选择其他边缘检测算法。
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```
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```
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```
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double numerator = 0.0;
double denominator = 0.0;
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double wi = points[i].weight;
double xi = points[i].x;
double yi = points[i].y;
double ri = points[i].radius;
double d = fabs(xi - x);
if (d > ri) continue;
double w = (1.0 - d / ri) * (1.0 - d / ri);
numerator += w * wi * yi;
denominator += w * wi;
}
return numerator / denominator;
}
```
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```
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int n = sizeof(points) / sizeof(Point);
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printf("x=%lf, y=%lf\n", x, y);
return 0;
}
```
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