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本文介绍了一个堆调整算法的具体实现过程,该算法通过一系列的比较和交换操作来维护堆的性质。主要内容包括使用C++实现的堆调整函数HAdjust,该函数接收一个整数向量、一个起始索引及向量的大小作为参数,并通过循环结构和条件判断来完成堆的调整。此外,还提供了一个演示如何利用此函数进行堆操作的main函数。

记录:

#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
void HAdjust(vector<int> &vec,int i,int n)
{
	int iL,iR,j;
	while(i<=n/2-1&&i>=0)
	{
	   iL=2*i+1;
	   iR=iL+1;
	   j=iL;
	if(iR<n&&vec[iR]<vec[iL]) j=iR;
	if(vec[i]>vec[j]) swap(vec[i],vec[j]);
	i--;
	}
}
int main()
{
	int k=10;
vector<int> vec(k,0);
int temp;
while(cin>>temp)
{
   if(temp<vec[0])
	   continue;
   else
   {
	   vec[0]=temp;
	   HAdjust(vec,4,10);
   }
   for(int i=0;i<10;i++)
	   cout<<vec[i]<<" ";
   cout<<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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