poj1002

前几个号码是0的时候一开始忘了处理

把位数控制好就行了

QZ我是没管他们

然后就竟然过了

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<map>
using namespace std;
int hsh[10000000];
int trs(char a){
    if(a>='A'&&a<='C'){
        return 2;
    }
    if(a>='D'&&a<='F'){
        return 3;
    }
    if(a>='G'&&a<='I'){
        return 4;
    }
    if(a>='J'&&a<='L'){
        return 5;
    }
    if(a>='M'&&a<='O'){
        return 6;
    }
    if(a>='P'&&a<='S'){
        return 7;
    }
    if(a>='T'&&a<='V'){
        return 8;
    }
    if(a>='W'&&a<='Y'){
        return 9;
    }
    return 0;
}
int main(){
    int T;
    char str[20];
    cin>>T;
    memset(hsh,0,sizeof(hsh));
    while(T--){
        cin>>str;
        int tmp,flg;
        tmp=0;
        flg=1000000;
        int len=strlen(str);
        for(int i=0;i<len;i++){
            if(str[i]=='-'){
                continue;
            }
            else{
                if(str[i]<='9'&&str[i]>='0'){
                    tmp+=(str[i]-'0')*flg;
                    flg/=10;
                }
                else{
                    tmp+=trs(str[i])*flg;
                    flg/=10;
                }
            }
        }
        hsh[tmp]++;
    }
    int flag=1;
    for(int i=0;i<=9999999;i++){
        if(hsh[i]==0){
            continue;
        }
        if(hsh[i]>=2){
            flag=0;
            for(int t=100;t>=1;t/=10){
                if(i/10000<t){
                    cout<<"0";
                }
            }
            if(i/10000!=0){
                cout<<i/10000;
            }
            cout<<"-";
            for(int t=1000;t>=1;t/=10){
                if(i%10000<t){
                    cout<<"0";
                }
            }
            if(i%10000!=0){
                cout<<i%10000;
            }
            cout<<" "<<hsh[i]<<endl;
        }
    }
    if(flag){
        cout<<"No duplicates."<<endl;
    }
    return 0;
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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