CSP认证:URL映射

本文介绍了一种使用C++处理URL路径匹配及参数解析的方法。通过建立URL路径模式,并使用双指针算法与输入的询问进行比对,判断是否完全符合。在匹配过程中,对特殊参数如<int> <str> <path>进行处理。当找到匹配的URL时,输出相应的URL名字和参数;若所有模式都不匹配,则输出'404'。代码中还特别注意了处理字符串表示数字时保留个位零的情况。

问题描述

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大致思路

可以从问题的要求与输出样式逆向出发:一共有m个询问,对于每个询问需要输出对应的结果:对应匹配URL的名字、对应参数。结果是一个string集合,长度不固定,则可以考虑使用vector<string>的类型来存储每个询问的答案。

那么如何根据输入的询问,来求出对应的答案呢?——通过之前输入的n条URL的路径模式与询问进行一一匹配,判断是否完全符合,若完全符合则返回答案(vector<string>),若不符合则判断下一条,若没有一条符合则输出“404”。

那么如何来判断是否符合呢?利用双指针算法且分出路径每一层的类型:固定值、"<str>"、"<int>"、"<path>"。与当前询问一一比对。若符合,则根据要求返回当前位置的参数,加入答案的集合中。

OK~上代码

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>

using namespace std;
const int N = 110;
int n,m;

struct URL{
    string path;
    string url_name;
}url[N];
//处理<int>
string getnumber(string &str){
    int i=0;
    string num="";
    while(i<str.size()&&str[i]=='0') i++;//排除前导0
    if(i==str.size()) num="0";//!!!如果当前值为0,需要保留最后一位的0
    while(i<str.size()&&str[i]>='0'&&str[i]<='9'){
        num+=str[i];
        i++;
        }
    if(i==str.size()) return num;
    else{
        num.clear();
        return num;
    }
}
//URL路径与当前询问比对
vector<string> cmp(string &path,string &input){
    vector<string> res(1);//第一位占位符,用于区别返回的结果是无参数类型(res只有一位),还是无法匹配(res为空)
    //双指针算法
    int i=1,a=1;
    while(i<path.size()&&a<input.size()){
        int j=i+1,b=a+1;
        while(j<path.size()&&path[j]!='/') j++;
        while(b<input.size()&&input[b]!='/') b++;
        string obj=path.substr(i,j-i);//切分出URL路径当前层次的实体类型
        string in=input.substr(a,b-a);//切分出当前询问当前层次的内容
        //讨论是否符合
        if(obj=="<int>"){
            string s=getnumber(in);
            if(s.size()){
                res.push_back(s);
                i=j+1,a=b+1;
            }
            else{
                res.clear();
                return res;
            }
        }
        else if(obj=="<str>"){
            res.push_back(in);
            i=j+1,a=b+1;
        }
        else if(obj=="<path>"){
            res.push_back(input.substr(a));
            return res;
        }else{
            if(obj==in){
                i=j+1;
                a=b+1;
            }
            else{
                res.clear();
                return res;
            }
        }
    }
    if(path.size()-i!=input.size()-a) res.clear();//要注意最后是否有“/”也需要匹配
    return res;
}

int main(){
    cin>>n>>m;
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>url[i].path>>url[i].url_name;
    }
    //处理每个询问
    while(m--){
        bool flag=0;
        string str;
        cin>>str;
        for(int i=0;i<n;i++){
            vector<string> res=cmp(url[i].path,str);
            if(!res.empty()){
                cout<<url[i].url_name<<' ';
                for(int j=1;j<res.size();j++){//输出的答案是从第二位开始的,第一位是占位符
                    cout<<res[j]<<' ';
                }cout<<endl;
                flag=1;
                break;
            }
        }
        if(flag==0) cout<<"404"<<endl;
    }
    return 0;
}

一些小Tips

  1. 模拟题太大不好把握的时候,可以从输出样式入手,判断输出如何存储,进而逆推出思路。
  2. 注意处理string表示数字的时候,去前导零时,要考虑当前值为0的情况,即保留个位上的0

参考

Acwing

### CCF CSP 第35次考试的真题及解答 目前关于CCF CSP第35次考试的具体题目和官方解答尚未被公开提及于所提供的参考资料中[^1]。然而,可以确认的是,在以往的CSP认证考试中,通常会涉及算法设计、数据结构应用以及编程实现能力等多个方面的考察。 对于类似的竞赛准备,建议参考过往试题及其解析来熟悉考试形式与难度水平。例如,“2018年3月CCFCSP认证”的部分试题已被整理并提供了解答指南,包括但不限于以下几个方面: - **跳一跳**:此题主要考查基本逻辑运算能力和简单的循环控制技巧。 - **碰撞的小球**:该类动态模拟问题需要考生具备较强的物理模型抽象思维,并能通过程序代码精确描述物体运动规律。 - **URL映射**:涉及到字符串处理技术的应用场景分析,要求能够高效匹配特定模式下的路径请求。 以下是基于已有资料的一个简单示例展示如何构建基础框架用于解决可能遇到的相关类型挑战——以“地铁修建”为例说明图论最短路径计算方法之一Dijkstra算法的实际运用情况: ```python import heapq def dijkstra(n, edges, start): graph = [[] for _ in range(n + 1)] # 构建邻接表表示加权无向图 for u, v, w in edges: graph[u].append((v, w)) graph[v].append((u, w)) dist = [float('inf')] * (n + 1) visited = [False] * (n + 1) pq = [(0, start)] # 初始优先队列包含起点距离为零的信息元组(当前顶点到源节点的距离估计值, 当前顶点ID) dist[start] = 0 while pq: d_u, u = heapq.heappop(pq) if not visited[u]: visited[u] = True for neighbor_v, weight_uv in graph[u]: alt_d = d_u + weight_uv if alt_d < dist[neighbor_v]: dist[neighbor_v] = alt_d heapq.heappush(pq, (alt_d, neighbor_v)) return dist # 测试用例输入参数定义如下: nodes_count = 6 edges_list = [ (1, 2, 7), (1, 3, 9), (1, 6, 14), (2, 3, 10), (2, 4, 15), (3, 4, 11), (3, 6, 2), (4, 5, 6), (5, 6, 9) ] start_node = 1 result_distances = dijkstra(nodes_count, edges_list, start_node) print(result_distances) # 输出各站点至起始站之间的最小花费时间列表 ``` 上述代码片段实现了单源最短路徑問題解決方案的一部分功能演示[^2]。尽管它并非直接针对您所询问的确切考題內容,但它展示了處理圖形數據結構時常用的技術手段。 ####
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