去掉数组中的重复元素

/**

* 返回不包含重复元素的数组

* @return

*/

private String[] getSingleColor(String[] arr) {

if (arr == null || arr.length == 0) {

return null;

}

StringBuilder str = new StringBuilder();

String ele = null;

for (int i = 0; i < arr.length; i++) {

ele = arr[i];

for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {

if (StringUtils.isNotBlank(ele) && StringUtils.isNotBlank(arr[j]) && ele.equals(arr[j])) {

arr[j] = null;

}

}

if (StringUtils.isNotBlank(ele)) {

str.append(ele).append(",");

}

}

return str.toString().split(",");

}

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!
### Java 中使用 HashSet 去除数组中的重复元素 在 Java 中,`HashSet` 是一种集合类,它不允许存储重复的元素。通过将数组转换为 `HashSet`,可以自动移除其中的重复项[^1]。 以下是基于提供的示例代码实现的一个完整解决方案: #### 实现代码 ```java import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class ObjectArrayDeduplication { public static void main(String[] args) { // 定义一个包含重复元素数组 Integer[] numbers = {1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}; // 使用 HashSet 对数组进行去重操作 Set<Integer> set = new HashSet<>(Arrays.asList(numbers)); // 将去重后的 HashSet 转换回数组形式 Integer[] uniqueNumbers = set.toArray(new Integer[0]); // 输出结果 System.out.println(Arrays.toString(uniqueNumbers)); } } ``` 上述代码展示了如何利用 `HashSet` 的特性来去除数组中的重复元素。具体过程如下: - 首先定义了一个整型数组 `numbers`,该数组包含了若干重复值。 - 利用 `Arrays.asList()` 方法将数组转化为列表,并将其作为参数传递给 `HashSet` 构造函数,从而创建一个新的无重复元素的集合对象[^1]。 - 接着调用了 `toArray()` 方法把 `HashSet` 转换成原始类型的数组以便后续处理或展示。 需要注意的是,在某些情况下如果自定义对象被放入到 `HashSet` 当中,则需要确保这些对象正确实现了 `hashCode()` 和 `equals(Object obj)` 方法,因为这两个方法决定了两个实例是否被认为是相等以及它们应该存放在哈希表中的哪个位置[^2]。 #### 自定义对象去重注意事项 当尝试对由用户定义的对象组成的数组执行相同的操作时,必须注意以下几点: - 如果仅覆盖其中一个而未同步调整另一个的话可能会导致意外行为——即使逻辑上认为应该是相同的条目也可能无法识别出来并保留下来。 例如下面这个测试案例说明了这一点: ```java @Test public void test01(){ HashSet<SetModel> set=new HashSet<>(); set.add(new SetModel("aaa")); set.add(new SetModel("bbb")); CollectionUtils.printList(set); } //输出结果将是: /* SetModel(name=aaa) SetModel(name=bbb) */ ``` 这里假设 `SetModel` 类已经适当覆写了它的 `hashCode/equals` 函数使得名字字段完全匹配即视为同一实体;否则即便名称属性看起来一样但实际上还是会被当作不同的成员加入容器之中[^2]。 ### 性能考量 虽然此方式简单易懂但对于大数据量场景下可能存在性能瓶颈问题,尤其是涉及到频繁增删改查动作的时候更应慎重考虑其他替代方案比如采用 LinkedHashSet 来保持插入顺序或者TreeSet来进行自然排序的同时完成唯一化需求等等。
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