水题

问题 I: 小天使改名

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题目描述

小天使的b站帐号被大家发现啦。于是小天使决定改名,将他原有ID中的两个不同位置的字母进行交换。(小天使有可能将两个不同位置的相同字母进行交换,虽然这样做他的ID并没有发生变化)
Lsf知道小天使原来的ID,他想知道某个ID是否可能是小天使的新ID。

输入

第一行为数据组数T(T≤100)。
每组数据的第一行是字符串s1,(2≤length(s1)≤1000),为小天使的原始ID。
第二行是字符串s2,(length(s2)=length(s1)),为Lsf猜测的ID。
s1,s2均只含小写字母。

输出

对每组数据输出一行,如果这个ID可能是小天使的新ID,输出YES,否则输出NO。

样例输入
3ch
hc
aa
aa
abc
abb
样例输出
YES
YES
NO
 
题目连接:http://218.28.220.249:50015/JudgeOnline/problem.php?cid=1020&pid=8
当时在做这道题的时候,刚开始认为是汉语题,就没把它当一回事,只是很快的游览一下题,然后赶快做题,然后就一直错。经过将近8发之后终于过了。
现在写下来,认真的检讨一下自己。
说一下坑点:第一,就是那个只交换一个字母,另一个方面。就是当两个字符串相同的时候,必须有至少一个字符出现了两次。
 
 
当考虑了这些方面的时候,在去看这道题就很容易的做出来了。。。
代码附上:::
int main()
{
    int T;
   scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        char a1[1005],a2[1005];
        scanf("%s%s",a1,a2);
        int p[28],q[28];                   //存字符数组
        memset(p,0,sizeof(p));
        memset(q,0,sizeof(q));
        int l1=strlen(a1);
        int s=0;
        for(int i=0;i<l1;i++)
        {
            q[a1[i]-'a'+1]++;
             p[a2[i]-'a'+1]++;
             if(a1[i]!=a2[i])
                s++;
        }
        if(s>2||s==1)            //不相同的字符出现超过两次,或者是出现了一次,那么这两个字符串一定不会相等
        {
            printf("NO\n");
            continue;
        }
        int flag=0,ma=0;         //当两个字符串相等的时候,判断其中一个字符是不是出现过两次或者多次。
        for(int i=1;i<=26;i++)
        {
            if(q[i]!=p[i])
            {
                flag=1;
                break;
            }
            if(q[i]>=2)
                ma=1;
        }
        if(ma==0&&s==0)
            flag=1;
        if(flag==1)
            printf("NO\n");
        else
            printf("YES\n");
    }
}
 
总结:以后无论做什么题的时候,一定要把那道题读懂,不然的话,更会浪费时间,非常划不来。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问中的应用具有重要的参考价值。 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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