2009_10-5_Practice1 E

本文介绍了一种特殊容器的设计与实现方法,该容器支持两种操作:push和pop。通过使用树状数组来高效地进行数据处理,特别是在pop操作中能够快速找到并移除中间元素。

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Special Container

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)

Design a container, which has two kinds of operation, push and pop.

Push: You should push the given number into the container.

Pop: Please find the middle number of the container. If these is n numbers in container, it will be the (n+1)/2-th num when sort increased. Then pop the number.

Input

The input contains one or more data sets. At first line of each input data set is an integer N (1<= N <= 100000) indicate the number of operations.

Then N lines follows, each line contains a number (0 or 1). "0" means a push operation, it's followed by an integer E. "1" means a pop operation.

You may assume all the numbers in the input file will be in the range of 32-bit integer.

Output

For each pop operation, you should print the integer popped. Please print "No Element!", if there is no number to pop. Please print a blank line after each data set.

 

Sample Input

9

0 10

0 -10

0 5

1

1

0 2

1

1

1

3

0 2

0 1

1

 

Sample Output

5

-10

2

10

No Element!

 

1

 

 

1.用树状数组的方法,因为只有N次操作,但是不知道操作数范围,所以要先离散化一下,那么就要先记录;

2.有两种操作:push pop 在pop的时候怎样找到位置在(n+1)/2的数呢。。。肯定不能排序 位置在那个地方的数的特点是前面存在一定数量比他小的,因为是实时的操作,那么用树状数组记录某个

 

后记:我觉得这道题很强大。

首先刚开始看的时候我没有想到,后来听某牛说用树状数组可以解,就试着想了下

 

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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