Alignment of Code POJ 3959 HDU 3753

本文针对一道出现在多个在线评测系统上的字符串处理题目进行了详细的解答与分析。特别关注了不同平台上的数据差异导致的问题,如数组大小限制等,并提供了一段完整的C++实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

这题在POJ、HDU、UVAlive上都有出现,是Northeastern Europe 2010区域赛的A题,是比较水的,但是我在HDU上过这题还是废了些功夫的,尤其是数组大小问题,在HDU上word[100][80]是会被WA掉的,但开word[100][85]是会被AV(ACCESS_VIOLATION)的,狠心开到word[100][200]才能AC,只能说HDU上的数据改的有点离谱,最后说一下UVAlive吧,是最无语的,UVAlive上这场比赛的题用return 0;全是可以交的过的,也不知道这UVAlive是怎么搞的!

//以下是POJ3959的代码,注意:POJ是没有case的。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cctype>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<iostream>

using namespace std;

typedef struct _Line{
    char word[100][85];
    int cc_word;
    void Init()
    {
        cc_word = 0;
        for(int i = 0;i < 100;i++)
            memset(word[i],0,sizeof(word[i]));
    }
}Line;

Line line[1010];

inline bool judge(char ch)
{
    if(ch >= 33 && ch <= 126)   return true;
    return false;
}

int main()
{
    freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("outb.txt","w",stdout);
    int cases;
    char str[190];

        memset(str,0,sizeof(str));
        int cc_line = 0;
        while(gets(str)!=NULL)
        {
            int len = strlen(str);

            int cc = 0;
            bool flag = false;
            for(int i = 0;i <= len;i++)
            {
                if(flag && !judge(str[i]))
                {
                    line[cc_line].word[line[cc_line].cc_word][cc] = 0;
                    cc = 0;
                    line[cc_line].cc_word++;
                    flag = false;
                }
                else if(!flag && !judge(str[i]))
                    continue;
                else
                {
                    line[cc_line].word[line[cc_line].cc_word][cc++] = str[i];
                    flag = true;
                }

            }
            cc_line ++;
        }
        int max_word = 0;
        for(int i = 0;i < cc_line;i++)
            if(line[i].cc_word > max_word)
                max_word = line[i].cc_word;

        for(int j = 0;j < max_word;j++)
        {
            int max_width = 0;
            for(int i = 0;i < cc_line;i++)
            {
                if(line[i].cc_word <= j)
                    continue;
                int len_line = strlen(line[i].word[j]);
                if(len_line > max_width)
                    max_width = len_line;
            }
            for(int i = 0;i < cc_line;i++)
            {
                if(line[i].cc_word <= j || line[i].cc_word-1 == j)
                    continue;
                int len_line = strlen(line[i].word[j]);
                for(int k = len_line;k < max_width;k++)
                    line[i].word[j][k] = ' ';
                line[i].word[j][max_width] = 0;
            }
        }
        for(int i = 0;i < cc_line;i++)
        {
            printf("%s",line[i].word[0]);
            for(int j = 1;j < line[i].cc_word;j++)
                printf(" %s",line[i].word[j]);
            puts("");
        }
    return 0;
}

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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