Number Sequence hdu1711 KMP

KMP算法在串匹配中的应用
本文详细介绍了KMP算法在串匹配问题中的应用,包括如何通过预处理构造next数组,实现高效的字符串查找过程。文章通过实例代码展示了解题步骤,适合初学者理解和掌握KMP算法。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1711

这个是单纯的KMP应用,串匹配~。第一回自己写,照着演示的代码来写的。

#include <iostream>
using namespace std;
#define N 1000003
#define M 10003
int a[N],b[M],nextd[M];

void getnext(int len){
	nextd[0]=-1;
	nextd[1]=0;
	int up=1,down=0;
	while (up<len){
		if (down==0||b[up]==b[down]){
			up++;
			down++;
			if (b[up]!=b[down])
				nextd[up]=down;
			else nextd[up]=nextd[down];
		}
		else down=nextd[down];
	}
}

int indexKMP(int n,int m){
	int i=1,j=1;
	while (i<=n&&j<=m){
		if (j==0||a[i]==b[j]){
			i++;
			j++;
		}
		else 
			j=nextd[j];
	}
	if (j>m)
		return i-m;
	else return -1;
}

int main(){
#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("1711in.txt","r",stdin);
#endif
	int t,n,m,i;
	scanf("%d",&t);
	while (t--){
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for (i=1;i<=n;i++) //最好是这样读入啦。
			scanf("%d",&a[i]);
		for (i=1;i<=m;i++)
			scanf("%d",&b[i]);
		getnext(m);
		printf("%d\n",indexKMP(n,m));
	}
	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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