POJ-1028 Web Navigation

网页浏览历史导航模拟
本文通过使用 C++ 实现了一个简单的网页浏览历史导航系统。该系统可以模拟用户在浏览器中进行“前进”、“后退”及“访问新网址”的操作,并记录这些操作的历史。文章详细介绍了如何利用栈的数据结构来实现这一功能。

2011-07-03       23:45

题目地址:http://poj.org/problem?id=1028

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#include<iostream>
#include<string>
#include<stack>
using namespace std;
struct URL
{
    char s[123];
};

int main()
{
    char str[12],curl[123]="http://www.acm.org/";
    URL *url;
    stack<URL> stab,staf;
    while(~scanf("%s",str))
    {
        if(strcmp(str,"VISIT")==0)
        {
            url= new URL;
            strcpy(url->s,curl);

            stab.push(*url);    // cout<<stab.top().s<<endl;
            while(!staf.empty()) staf.pop();

            scanf("%s",curl);

            printf("%s\n",curl);

        }
        else if(strcmp(str,"BACK")==0)
        {
            if(stab.empty()) { printf("Ignored\n"); continue;}
            //cout<<stab.empty()<<endl;

            url = new URL;
            strcpy(url->s,curl);
            staf.push(*url);

            url = &stab.top(); //cout<<"aaa:"<<stab.top().s<<endl;
            strcpy(curl,url->s);  //就因为在这里没考虑到先执行stab.pop();后,会是 url->s的值不是所要的结果!!!!!!!!!!!!!!!!!
            stab.pop();
            //cout<<"ddd:"<<curl<<endl;
        
            printf("%s\n",curl);
        }
        else if(strcmp(str,"FORWARD")==0)
        {
            if(staf.empty()) { printf("Ignored\n"); continue;}
            
            url = new URL;
            strcpy(url->s,curl);
            stab.push(*url);

            url = &staf.top();
            strcpy(curl,url->s);
            staf.pop();

            
            printf("%s\n",curl);
        }
        else break;
    }
    //puts(str);
    //cout<<strlen(str)<<endl;
    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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