旋转字符串

问题:
 给定一个字符串和一个偏移量,根据偏移量旋转字符串(从左向右旋转)
样例 :
 对于字符串 "abcdefg".
 offset=0 => "abcdefg"
 offset=1 => "gabcdef"
 offset=2 => "fgabcde"
 offset=3 => "efgabcd"
仔细观察不难发现平移的位数只要一个个平移(offset % 字符串长度即可)。
可能碰到的问题就是如果字符串长度是6而平移的位数是3,即平移位数是字符串长度一半时容易出现错误。
所以我采用多次平移一位的方法,但一开始时间过长。后发现如果平移位数超过长度直接区域避免不必要的平移即可。
void rotateString(string &str, int offset) {
        // write your code here
       int length = str.length();
       int i;
       if(length != 0)
       {
       offset = offset % length;
       for(int j = 0;j < offset;j++)
       {
	       char temp = str[length - 1];
	       for(i = length - 1;i > 0;i--)
	       {
	       		str[i] = str[i - 1];
	       }
	       str[0] = temp;
   	   }
       }
       cout << str;
    }
 

注意:

 注意的是当字符串长度为0时,对0的取余操作是会出错的,所以要考虑这种情况。


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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值