LintCode 136. 分割回文串

本文探讨了如何使用深度优先搜索(DFS)算法解决字符串的回文串分割问题,通过递归方法找到所有可能的回文串分割方案。以字符串aab为例,演示了DFS算法的具体实现过程,最终返回所有可能的回文串分割方案。

给定一个字符串s,将s分割成一些子串,使每个子串都是回文串。

返回s所有可能的回文串分割方案。

样例

给出 s = "aab",返回


[“aa”, “b”], 
[“a”, “a”, “b”] 
]

分析:采用深度优先搜索即可,这种回文串的题目一上来我想到的居然是用线性规划。。。绕了好大的坑,使用深度优先搜索十分方便。

代码:

class Solution {
public:
    /*
     * @param s: A string
     * @return: A list of lists of string
     */
    bool isPalindromic(string &s){
         int i=0,j=s.length()-1;
         while(i<j){
             if(s[i++]!=s[j--])
                return false;
        }
         return true;
    }
    void dfs(vector<vector<string>> &ans,vector<string> &vec,string &s,int pos){
        if(pos==s.length()){
            ans.push_back(vec);
        }
        for(int i=pos;i<s.length();i++){
            string str=s.substr(pos,i-pos+1);
            if(isPalindromic(str)){
                vec.push_back(str);
                dfs(ans,vec,s,i+1);
                vec.pop_back();
            }

        }
    }
    vector<vector<string>> partition(string &s) {
        vector<vector<string> > ans;
        vector<string> vec;
        dfs(ans,vec,s,0);
        return ans;
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/J1ac/p/9395402.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气分观测资料,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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