《剑指offer》之二维数组的查找

方案设计之亿级排行榜方案设计 该方案通过 “Redis Zset 为核心 + 分治策略为骨架 + 多级优化为细节”,在亿级用户场景下实现了:本质是将 “亿级大问题” 拆解为 “千万级小问题”,用分布式思想和精细化设计平衡性能、可用性与成本。 阅读详情

题目描述:

在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。

代码:

public class Solution {
    public boolean Find(int target, int [][] array) {
		int m,n,x,y;
		m=array.length;//行数
		n=array[0].length;//列数
		x=0;
		y=n-1;
		while(x<m && y>=0)
		{
			int value=array[x][y];
			if(value>target)
			{
				y--;
			}else if(target>value)
			{
				x++;
			}
			else {
				return true;
			}
		}
		return false;
		
    }
}

Google Earth Engine :处理Sentinel-1 GRD SAR数据以估算田间尺度土壤湿度的工作流程(计算双极化雷达植被指数(DpRVIc)和VV极化后向散射强度(VVdB)) 本文介绍了利用Google Earth Engine (GEE)处理Sentinel-1 SAR数据估算田间土壤湿度的方法。工作流程包括:定义研究区域并筛选指定日期、轨道参数的Sentinel-1图像;预处理计算双极化雷达植被指数(DpRVIc)和VV极化后向散射强度(VVdB),通过均值滤波降噪并去除无效像素;结合动态世界数据集掩膜水体/城市区域;最终导出时序GeoTIFF文件。DpRVIc基于双极化后向散射系数比,对植被结构敏感,而VVdB反映地表反射特性,二者结合可有效评估土壤湿度。该方法适用于农业监 阅读详情

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