1381 单词背诵

1381单词背诵题解

1381 单词背诵

首先我本来想拿一个部分分60,可以不用hash,用桶来进行骗分
结果我发现,我错了,这道题真的不太简单
首先我们先来说说题意:
意思就是说先输入一些单词,然后再输入一些单词,在m个单词中需要找到一连串单词,必须包含我要背的最多的,还得是长度最短的,其实这道题已经暗示我们用hash了
这道题难理解,我看了好长时间才做出来
这道题的思想就是每次输入文章单词的时候对它判断需不需要背然后统计出现次数,统计完就将答案1加一意思就是背的单词数加一,然后就是计算长度,计算长度需要将当前长度i减去l+1来获取,l表示的是不用背的个数,那么我们判断这个位置是不是重复过了,重复过了那么没背的次数就加一,然后每次答案获取最小值,最后输出

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstring> 
#include<map> 
using namespace std;
map<string,int>sum;//记录出现次数 
map<string,bool>flag;//用来标记 
int ans1,ans2,n,m,l;
string s[100005],s1; 
int main()
{
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++)cin>>s1,flag[s1]=1;//标记单词想背
	cin>>m;l=1;//代表不用背的数量 
	for(int i=1;i<=m;i++) 
	{
		cin>>s[i];
		if(flag[s[i]])sum[s[i]]++;//记录单词出现次数
		if(sum[s[i]]==1)ans1++,ans2=i-l+1;//需要背的次数和连续单词数 
		while(l<=i)//计算不用背的单词数
		{
			if(!flag[s[l]])
			{
				l++;
				continue;
			}//记录不用背的个数 
			if(sum[s[l]]>=2)
			{
				sum[s[l]]--,l++;
				continue;
			}//重复出现不算 
			break;
		}
		ans2=min(ans2,i-l+1);//记录要背的长度 
	}
	cout<<ans1<<endl<<ans2<<endl;
	return 0;
}
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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