NYOJ 括号匹配(二) ( 区间dp

本文介绍了一种通过动态规划解决括号最大匹配数目的算法,并给出具体实现代码。该算法使用区间DP方法,枚举所有可能的子区间进行状态转移。

最大加的括号数不就是总的括号数-最大的配对数。。。。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define CLR(a,b)        memset(a, (b), sizeof(a))

const int MAXN = 2e2+10;

int dp[MAXN][MAXN];
char str[MAXN];
/*
状态定义为 $dp[i][j] 编号i到编号j的括号的最大匹配数目$
区间dp 每次枚举i-j之间的最大匹配数目
状态转移方程为
$dp[i][j] = max(dp[i][k]+dp[k+1][j])$
*/
int main(int argc, char const *argv[])
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--) {
        CLR(str, 0);
        scanf("%s",str+1);
        int n = strlen(str+1);
        CLR(dp, 0);
        for(int len = 1; len < n; ++len) {
            for(int i = 1; i <= n; ++i) {
                int j = len+i;
                if(j > n) break;
                if(str[i]=='('&& str[j]==')' || str[i]=='['&&str[j]==']') 
                    dp[i][j] = dp[i+1][j-1]+2;
                for(int k = i; k < j; ++k) 
                    dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k+1][j]);
            }
        }
        printf("%d\n", n-dp[1][n]);
    }
    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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