8. String to Integer (atoi)

本文介绍如何实现字符串转整数的功能,包括处理输入的各种边界情况,如空格、符号和非数字字符等,并考虑了整数溢出的情况。


一,题目

Implement atoi to convert a string to an integer.

Hint: Carefully consider all possible input cases. If you want a challenge, please do not see below and ask yourself what are the possible input cases.

Notes: It is intended for this problem to be specified vaguely (ie, no given input specs). You are responsible to gather all the input requirements up front. 

二,思路

和数字翻转的类似


需要注意的点儿如下:
1,字符0-9的ascii码取值范围
2,前后空格的去除
3,首位正负号的去除
4,字符串中间的出现非0-9字符,则取消转换,得到的值是当前的
5,int类型溢出返回其int最大值或者最小值
6,使用long进行存放结果,但是存放结果的long值也可能出现溢出,所以每次遍历到一个合法字符都需要进行判断int类型是否溢出

三,代码

public int myAtoi(String str) {
		if(str == null || str.length() == 0){
			return 0;
		}
		str = str.trim();
		int pointer = 0;
		boolean isNegative = false;
		if(str.startsWith("-")){
			isNegative = true;
			pointer = 1;
		}
		
		if(str.startsWith("+")){
			pointer = 1;
		}
		long result =0;
		for(int i=pointer,len = str.length() ;i<len; i++){
			char c = str.charAt(i);
			//0的ascii码对应48,9的ascii码对应57
			if(c>=48 && c <= 57){
				result = result * 10 + (c -48);
			}else{
				break;
			}
			
			if(result >= Integer.MAX_VALUE && !isNegative){
				return Integer.MAX_VALUE;
			}
			
			if(result > Integer.MAX_VALUE ){
				result *= -1;
				if(result <= Integer.MIN_VALUE){
					return Integer.MIN_VALUE;
				}
				return Integer.MAX_VALUE;
			}
			
			
		}
		if(isNegative){
			result *= -1;
		}
		return (int)result;
	}


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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