LeetCode:020.有效的括号

本文深入探讨了括号匹配算法的实现,通过使用C++ STL中的stack标准库,设计了一个简洁高效的解决方案。该算法能够处理多种类型的括号,包括圆括号、方括号和花括号,并确保所有括号正确闭合。
这里的算法与此前所学习的算法训练营课程中的括号匹配问题,相类似,不过由于这里调用的是STL中的stack标准库文件所以,有基础略作改动。
class Solution {
public:
    bool parent(const char exp[], int lo, int hi)
    {
        //表达式括号匹配检查,可兼顾三种括号
        stack<char>S;//使用栈记录已发现但现尚未匹配的左括号
        //cout << S.empty() << endl;
        for (int i = lo; i <= hi; i++)
        {
            //逐一检查当前字符
            switch (exp[i])
            {
                //左括号直接进栈;右括号若与栈顶失配,则表达式必不匹配
                case '(':
                case '[':
                case '{':
                {
                    S.push(exp[i]);
                    break;
                }

                case ')':
                {
                    if ((S.empty()) || '(' != S.top())
                    {
                        return false;
                    }
                    else
                    {
                        S.pop();
                    }
                    break;
                }

                case ']':
                {
                    if ((S.empty()) || '[' != S.top())
                    {
                        return false;
                    }
                    else
                    {
                        S.pop();
                    }
                    break;
                }

                case '}':
                {
                    if ((S.empty()) || '{' != S.top())
                    {
                        return false;
                    }
                    else
                    {
                        S.pop();
                    }
                    break;
                }

                default:
                    break;
            }
        }
        return S.empty();
    }
    bool isValid(string s) {
        
        return parent(s.c_str(),0,s.size()-1);
    }
};
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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