请实现:将1000H开始的10个8位不带符号数用冒泡法进行排序

arcow 2005-04-18 01:58:52
请用汇编写一段程序
将1000H开始的10个8位不带符号数用冒泡法进行排序(从小到大或从大到小均可)
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tiancai1 2005-04-22
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其实在我的程序加上指定的数从哪儿开始就是了,我改为你要的8位的我以为你会,你再看看下面这个吧
DATAREA SEGMENT
ORG 1000H
A DB 10 DUP(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)
FLAG DW ?
DATAREA ENDS
PROGRAM SEGMENT
MAIN PROC FAR
ASSUME DS:DATAREA,CS:PROGRAM
START:
PUSH DS
SUB AX,AX
PUSH AX
MOV AX,DATAREA
MOV DS,AX
; MOV DX,DS:[1007H]
; ADD DX,30H
; MOV AH,02H
; INT 21H ;这4句用于测试这些数是否放入了指定位置的;

MOV CX,10
MOV SI,0
DEC CX
LOOP1:
MOV DI,CX
MOV BX,0
LOOP2:
MOV AL,A[BX]
CMP AL,A[BX+1]
JGE CONTINUE
MOV SI,1
XCHG AL,A[BX+1]
MOV A[BX],AL
CONTINUE:
ADD BX,1
LOOP LOOP2
MOV CX,DI

TEST SI,0FFH
JZ LOOP3
LOOP LOOP1

MOV CX ,10

MOV SI, 0
LOOP3:
MOV DL,A[SI]
ADD DL,30H
ADD SI ,1

MOV AH, 02H
INT 21H
LOOP LOOP3
MOV AX,4C00H
INT 21H



MAIN ENDP
PROGRAM ENDS
END START
csdsjkk 2005-04-22
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mov ax,0
mov ds,ax
mov cx,10 - 1
m00:
push cx
mov si,1000h
m0:
mov al,[si]
cmp al,[si+1]
jae m1
xchg al,[si+1]
mov [si],al
m1:
inc si
loop m0
pop cx
loop m00
arcow 2005-04-22
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题目要求是把1000H开始的10个8位不带符号数排序,而不应该是自己指定数吧
tiancai1 2005-04-22
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tiancai1(ok)
因为这涉及到数字的ASCII的转化问题,但算法是正确的;
因为我只是做了ADD DL,30H 所以只是吧0-9的作转换,
要任意数转换成10进制输出又是一个算法了。

csdsjkk 2005-04-22
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d 0:1000
arcow 2005-04-22
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csdsjkk()
我用你的程序debug后怎么发现d1000内容都是0啊

tiancai1(ok)
如果我把 DB 10 DUP(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)
里面的数据换在如 11或12之类的数据就不能显示出来了为什么啊?
风雪来吧 2005-04-22
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你想从1000H开始,只要在代码段定义的ARRAY前加上ORG 1000H

如果你的数据已经放在了1000H中,只要将1000H的地址给你所累加器就可以了~!
风雪来吧 2005-04-22
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你想从1000H开始,只要在代码段定义ARRAY
大熊猫侯佩 2005-04-20
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可以在数据段中用 org 直接定义偏移,或在程序中即时写入 ~~~~
arcow 2005-04-19
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我调试过程序没问题
但 将1000H开始的数据
这个1000H地址在程序中怎么加?
tiancai1 2005-04-18
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DATAREA SEGMENT
A DW N DUP(?)
FLAG DW ?
DATAREA ENDS
PROGRAM SEGMENT
MAIN PROC FAR
ASSUME DS:DATAREA,CS:PROGRAM
START:
PUSH DS
SUB AX,AX
PUSH AX
MOV AX,DATAREA
MOV DS,AX
MOV CX,N
MOV SI,0
DEC CX
LOOP1:
MOV DI,CX
MOV BX,0
LOOP2:
MOV AX,A[BX]
CMP AX,A[BX+2]
JGE CONTINUE
MOV SI,1
XCHG AX,A[BX+2]
MOV A[BX],AX
CONTINUE:
ADD BX,2
LOOP LOOP2
MOV CX,DI
TEST SI,0FFH
JZ LOOP3
LOOP LOOP1

MOV CX ,N

MOV SI, 0
LOOP3:
MOV DX,A[SI]
ADD SI ,2

MOV AH, 02H
INT 21H
LOOP LOOP3
MOV AX,4C00H
INT 21H



MAIN ENDP
PROGRAM ENDS
END START
我这是个从大到小的算法,
你如果要测试数据只要修改一下即可。
如下:
DATAREA SEGMENT
A DW 5 DUP(1,2,3,4,5)
FLAG DW ?
DATAREA ENDS
PROGRAM SEGMENT
MAIN PROC FAR
ASSUME DS:DATAREA,CS:PROGRAM
START:
PUSH DS
SUB AX,AX
PUSH AX
MOV AX,DATAREA
MOV DS,AX
MOV CX,5
MOV SI,0
DEC CX
LOOP1:
MOV DI,CX
MOV BX,0
LOOP2:
MOV AX,A[BX]
CMP AX,A[BX+2]
JGE CONTINUE
MOV SI,1
XCHG AX,A[BX+2]
MOV A[BX],AX
CONTINUE:
ADD BX,2
LOOP LOOP2
MOV CX,DI
TEST SI,0FFH
JZ LOOP3
LOOP LOOP1

MOV CX ,5

MOV SI, 0
LOOP3:

MOV DX,A[SI]
ADD DX,30H ;添加了这句;
ADD SI ,2

MOV AH, 02H
INT 21H
LOOP LOOP3
MOV AX,4C00H
INT 21H



MAIN ENDP
PROGRAM ENDS
END START
输出为:54321
arcow 2005-04-18
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up
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,勿用于商业,如有侵权联系我删除!

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