hiho#1032 : 最长回文子串 Manacher

本文介绍了一个使用Manacher算法寻找字符串中最长回文子串的C++实现。通过预处理输入字符串并在每个字符间插入特殊字符,该算法有效地利用了回文串的性质,避免了重复计算,达到了线性时间复杂度。

hiho#1032 : 最长回文子串

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAX=1e6+5;
char s1[MAX*2],s2[MAX],s3[MAX];
int ma[MAX*2];
void init()
{
    int L=(int)strlen(s2);s1[0]='$';
    for(int i=1;i<=L;i++)
    {
        s1[i*2-1]='#';
        s1[i*2]=s2[i-1];
    }
    s1[L*2+1]='#';s1[L*2+2]='\0';
}
int manacher()
{
    memset(ma,0,sizeof(ma));
    int L=(int)strlen(s1),ans=0,a=0,b=0,c=0;
    for(int i=1;i<L;i++)
    {
        if(a>i) ma[i]=min(ma[2*b-i],a-i);
        else ma[i]=1;
        while(s1[i+ma[i]]==s1[i-ma[i]]) ma[i]++;
        if(ma[i]+i>a) a=ma[i]+i,b=i;
        if(ma[i]-1>ans) ans=ma[i]-1,c=i;
    }
//    int sl=(c-ans+1)/2-1,sr=sl+ans-1;
//    for(int i=sl;i<=sr;i++) putchar(s2[i]);putchar('\n');
    return ans;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%s",s2);
        init();
        printf("%d\n",manacher());
    }
    return 0;
}

 

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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