HYSBZ - 2761 太强了系列

本文介绍了一种使用C++和set容器实现的高效去重算法,该算法可以在保持原有顺序的情况下,从一组大规模数据中去除重复元素,适用于数据量大的场景。

原文链接https://blog.youkuaiyun.com/qq_42759455/article/details/82024199?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2

## 给出N个数,要求把其中重复的去掉,只保留第一次出现的数。

例如,给出的数为1 2 18 3 3 19 2 3 6 5 4,其中2和3有重复,去除后的结果为1 2 18 3 19 6 5 4。

Input

输入第一行为正整数T,表示有T组数据。

接下来每组数据包括两行,第一行为正整数N,表示有N个数。第二行为要去重的N个正整数。

Output

对于每组数据,输出一行,为去重后剩下的数字,数字之间用一个空格隔开。

Sample Input

2 11 1 2 18 3 3 19 2 3 6 5 4 6 1 2 3 4 5 6

Sample Output

1 2 18 3 19 6 5 4 1 2 3 4 5 6

Hint

对于30%的数据,1 <= N <= 100,给出的数不大于100,均为非负整数;

对于50%的数据,1 <= N <= 10000,给出的数不大于10000,均为非负整数;

对于100%的数据,1 <= N <= 50000,给出的数在32位有符号整数范围内。

提示:

由于数据量很大,使用C++的同学请使用scanf和printf来进行输入输出操作,以免浪费不必要的时间。

分析:这道题只要求去重而不要求排序,我们不能改变它原有的顺序,可以使用set这个工具,用它独特的性质来去重很是方便。用set来判断这个数是否出现过,如果没有出现过就把它放在数组中,否则就什么也不做,这样就能保证数组中的数是去过重但没有排序的了。

代码如下:

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <set>
using namespace std;
 
int main(){
	int n,m,t,k;
	set<int> s;
	
	cin>>t;
	while(t--){
	int c[50000],l=0;
		scanf("%d",&n);
		for(int i=0;i<n;i++){
			scanf("%d",&m);
			if(s.count(m)==0){
				s.insert(m);
				c[l++]=m;
			}
		}
		for(int i=0;i<l-1;i++){
			cout<<c[i]<<" ";
		}
		printf("%d\n",c[l-1]);
		s.clear();
	}
	
	
	return 0;
}
**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构,基于Python编程语言,结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发,实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库,确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型,具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块,共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖:基础信息管理(如院系、专业、人员信息)、实习过程管理(包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排)、双向反馈机制(单位评价与学生反馈)、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面,后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑;前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库,致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求,并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程,从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证,均进行了多轮迭代与优化,力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**:实习管理平台;Django框架;MySQL数据库;Vue.js前端;Python语言。 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!
在电磁散射与雷达技术的研究中,涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述: 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法,尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中,采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时,部分能量沿接近入射方向返回,这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型,其电场与磁场分布保持一致的相位关系,常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面,其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布,进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码,通常采用数值计算语言编写,用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真,能够预测各类场景下的散射参数,为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 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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