【小米oj】 爬楼梯

斐波那契数列的C++实现
本文介绍了一种使用C++编程语言来计算斐波那契数列的方法。通过动态规划的方式,该算法有效地计算了数列中第n个元素的值,适用于需要快速获取斐波那契数列的场景。

斐波那契数列 f[0]=1,f[1]=1,f[n]=f[n-1]+f[n-2](x>=2)

 1 #define mm(a) memset(a,0,sizeof(a));
 2 #define max(x,y) (x)>(y)?(x):(y)
 3 #define min(x,y) (x)<(y)?(x):(y)
 4 #define Fopen freopen("1.in","r",stdin); freopen("m.out","w",stdout);
 5 #define rep(i,a,b) for(ll i=(a);i<=(b);i++)
 6 #define per(i,b,a) for(ll i=(b);i>=(a);i--)
 7 #include<bits/stdc++.h>
 8 typedef long long ll;
 9 #define PII pair<ll,ll>
10 using namespace std;
11 const int INF=0x3f3f3f3f;
12 const int MAXN=(int)2e6+5;
13 
14 ll dp[MAXN];
15 int main()
16 {
17     int n;
18     dp[1]=1;
19     dp[0]=1;
20     scanf("%d",&n);
21     for(int i=2;i<=n;i++)dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];
22     printf("%lld\n",dp[n]);
23 
24     return 0;
25 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dogenya/p/10815664.html

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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