C++学习杂记190330

本文探讨了C++中输入输出流操作符<<和>>的优先级高于三元条件运算符的问题,并给出了正确的解决方法。此外还介绍了如何利用<algorithm>中的max和min函数简化代码,以及string类型的深拷贝特性。
  • C++ << 与 >> 的优先级
    我在使用<<和三元的条件判断时遇到了这个问题,cout<<(...)?... : ... 这样写是有问题的,因为<<的优先级比三元运算符的优先级高,所以应该写成 cout<<((...)?... : ...)

  • <algorithm> 中已经有现成的max和min函数,直接调用,不必自己写。

  • <string> 使用string类型需要include,虽然string不是基本类型,但是对string的拷贝是深拷贝,即:

    string str1 = "123";
    string str2 = str1;
    str2[1] = '1';
    

    在此之后str1不会被修改,string并不是简单地拷贝对象的地址,而是拷贝对象的内容。

  • 最后,这一次的杂记来自Kickdown, UVa1588,在练习的时候遇到了一些问题,下面是我的错误代码

#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;

int main() {
    string a, b;
    while (cin >> a >> b) {
        if (a.size() > b.size()) {
            string tmp = a;
            a = b;
            b = tmp;
        }
        int offset;
        string c;
        for (offset = 0; offset <= b.size(); offset++) {
            c = b;
            for (int i = 0; i < a.size() && i + offset < b.size(); i++) {
                c[i + offset] += a[i] - '0';
            }
            if (getMax(c) <= 3) {
                cout<<max(a.size()+offset, b.size())<<endl;
                break;
            }
        }
    }
    return 0;
}

一个很大的问题就是上下的匹配,寻找最短长度时,不仅要右移,同时也要左移。

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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