题目1515:打印1到最大的N位数

本文全面概述了信息技术领域的多个细分技术领域,包括前端开发、后端开发、移动开发、游戏开发等,提供了各领域的核心概念、关键技术和应用实例,旨在为读者提供一个全面的技术视角。
题目描述:

给定一个数字N,打印从1到最大的N位数。

输入:

每个输入文件仅包含一组测试样例。
对于每个测试案例,输入一个数字N(1<=N<=5)。

输出:

对应每个测试案例,依次打印从1到最大的N位数。

样例输入:
1
样例输出:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

/** 
 * @Title: printN.java 
 * @Package  
 * @Description: TODO
 * @author nutc
 * @date 2013-8-12 下午9:10:01 
 * @version V1.0 
 */
public class printN {

	public static void main(String args[]){
		int n;
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while(sc.hasNext()){
			n = sc.nextInt();
			printN(n);
		}
	}
	
	public static void printNN(int n){
		char[] num = new char[n];
		addNN(num,0);
	}
	
	public static void addNN(char[] num,int index){
		if(index==num.length)
			print(num);
		else
			for(int i=0;i<10;i++){
				num[index] = (char)(i+'0');
				addNN(num,index+1);
			}
	}
	
	public static void printN(final int n){
		if(n<1) return;
		
		char[] num = new char[n];
		Arrays.fill(num, '0');
		while(!add(num)){
			print(num);
		}
	}
	
	
	public static boolean add(char[] v){
		boolean ifover = false;
		for(int i=v.length-1;i>=0;i--){
			int sum  = v[i]-'0'+1;
			if(sum>9){
				v[i]='0';
				if(i==0)
					ifover = true;
			}else{
				v[i]=(char) (sum+'0');
				break;
			}
		}
		return ifover;
	}
	
	public static void print(char[] v){
		boolean bl = true;
		for(int i=0;i<v.length;i++){
			if(v[i]!='0'){
				if(bl)
					bl = false;
				System.out.print(v[i]);
			}else{
				if(!bl)
					System.out.print(v[i]);
			}
		}
		System.out.println();
	}
}
 

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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