Middle-题目60:120. Triangle

题目原文:
Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent numbers on the row below.

For example, given the following triangle

[
     [2],
    [3,4],
   [6,5,7],
  [4,1,8,3]
]

The minimum path sum from top to bottom is 11 (i.e., 2 + 3 + 5 + 1 = 11).
题目大意:
给出一个三角形,求出从顶点到底边路径的最小值,每次只能向下移动到相邻的元素上。
分析:
令dp[i][j]代表从顶点走到[I,j]点的最小和,那么要么是从正上方来的,要么是从左上方来的,故有:
dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1])+triangle[i][j],对两边的特殊讨论一下。
最后再对最后一行的dp值取最小值。
源码:(language:java)

public class Solution {
    public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) {
        int size = triangle.size();
        if(size == 1)
            return triangle.get(0).get(0);
        int[][] dp = new int[size][size];
        dp[0][0] = triangle.get(0).get(0);
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for(int i = 1; i < size; i++) {
            for(int j = 0 ; j <= i ; j++) {
                if(j == 0)
                    dp[i][j] = triangle.get(i).get(j) + dp[i-1][j];
                else if(j == i)
                    dp[i][j] = triangle.get(i).get(j) + dp[i-1][j-1];
                else
                    dp[i][j] = triangle.get(i).get(j) + Math.min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]);
                if(i == size-1)
                    min = Math.min(min, dp[i][j]);
            }
        }
        return min;
    }
}

成绩:
5ms,beats 57.96%,众数4ms,23.76%
Cmershen的碎碎念:
这道题在本科的《算法设计与分析》课上学过原题,可见是一个很经典也很有代表性的DP问题。

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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