❀自我唠嗑OC-省市区排序

本文介绍了一种使用Objective-C语言解析省市区数据的方法。通过读取文本文件,利用字符串处理技术实现数据的多层次结构化存储,最终形成省、市、区三级结构的数据集合。

object-c省市区排序

//获取文件路径
    NSString *path = [[NSBundle mainBundle]pathForResource:@"area" ofType:@"txt"];
    //根据路径产生相应的字符串
    NSString *string = [NSString stringWithContentsOfFile:path encoding:NSUTF8StringEncoding error:nil];
    //对字符串进行逐行分割封装为数组
    NSArray *array = [string componentsSeparatedByString:@"\n"];

    //获取路径方式2
//    NSString *path = @"/Users/lan/Desktop/IOS培训/Lesson_OC_07/Lesson_OC_07/area.txt";
//    NSString *pathString = [NSString stringWithContentsOfFile:path encoding:NSUTF8StringEncoding error:nil];
//    NSArray *array = [pathString componentsSeparatedByString:@"\n"];
//    NSLog(@"%@",pathString);

    //创建省数组
    NSMutableArray *proArr = [NSMutableArray array];
    //遍历获得数组里每个元素(字符串)
    for (NSString *str in array) {
        //判断如果不是两间隔就创建一个新的省字典,并添加键值对来获取相对应省份名字
        if (![str hasPrefix:@"  "]) {
            NSMutableDictionary *proDic = [NSMutableDictionary dictionary];
            [proDic setObject:str forKey:@"proName"];
            //创建市数组 包含于省字典,并把市数组作为第二对键值对添加到省字典中
            NSMutableArray *cityArr = [NSMutableArray array];
            [proDic setObject:cityArr forKey:@"cityArr"];
            //把省字典放于省数组之中
            [proArr addObject:proDic];
        }else if ([str hasPrefix:@"  "] && ![str hasPrefix:@"    "]){
            //判断如果为两个间隔,创建市字典并添加键值对获取相对应城市名字
            NSMutableDictionary *cityDic = [NSMutableDictionary dictionary];
            [cityDic setObject:str forKey:@"cityName"];
            //创建区数组 包含于市字典,并把区数组作为第二对键值对添加到市字典中
            NSMutableArray *zoneArr = [NSMutableArray array];
            [cityDic setObject:zoneArr forKey:@"zoneArr"];
            //先给市字典找到对应省字典的位置,然后找对应的市数组,将市字典放于市数组中
            NSMutableDictionary *proDic = [proArr lastObject];
            NSMutableArray *cityArr = [proDic objectForKey: @"cityArr"];
            [cityArr addObject:cityDic];

        }else{
            NSMutableDictionary *proDic = [proArr lastObject];//先查找出隶属的省字典
            NSMutableArray *cityArr = [proDic objectForKey: @"cityArr"];//然后查找市数组
            NSMutableDictionary *cityDic = [cityArr lastObject];//然后查找市字典
            NSMutableArray *zoneArr = [cityDic objectForKey: @"zoneArr"];//再查找区数组
            //将剩下元素给到区数组中
            [zoneArr addObject:str];
        }
    }
    //遍历省数组
    for (NSMutableDictionary *dic in proArr) {
        NSLog(@"%@",[dic objectForKey:@"proName"]);
        //省字典中创建市数组,遍历市数组
        NSMutableArray *cityArr = [dic objectForKey: @"cityArr"];
        for (NSMutableDictionary *cityDic in cityArr) {
            NSLog(@"%@",[cityDic objectForKey: @"cityName"]);
            //省字典的市字典中创建区数组,遍历区数组
            NSMutableArray *zoneArr = [cityDic objectForKey: @"zoneArr"];
            for (NSString *str in zoneArr) {
               NSLog(@"%@",str);
            }
        }
    }
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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