string-OJ2

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class Solution {
public:
    void reverseString(vector<char>& s) {
        for(int i=0;i<s.size()/2;i++)
        {
            char temp = s[i];
            s[i] = s[s.size() - 1 - i];
            s[s.size() - 1 - i] = temp;
        }
    }
};

链接: li1
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class Solution {
public:
    int firstUniqChar(string s) {
        int flag=1;
        for(int i=0;i<s.size();i++)
        {
            for(int j=0;j<s.size();j++)
            {
                if(j!=i)
                {
                    if(s[i]==s[j])
                    {
                        flag=0;
                        break;
                    }
                }
            }
            if(flag==1)
            return i;
            flag=1;
        }
        return -1;
    }
};
### 关于HNUCM-OJ平台上的0-1背包问题是经典的动态规划问题之一,在给定容量的背包下,如何选择物品使得所选物品的价值最大。每个物品要么被完全放入背包中,要么不放,不允许分割。 #### 题目描述 假设有一个容量为`W`的背包以及若干个不同重量和价值的物品。每种物品仅有一件,可以选择是否将其放入背包内。目标是在不超过背包容量的前提下使背包容纳的物品总价值最大化。 具体来说,对于第`i`个物品有对应的重量`w[i]`和价值`v[i]`,其中`i∈[1,n]`表示共有`n`个不同的物品可供挑选。现在要计算能获得的最大价值是多少? #### 动态规划解法思路 定义状态转移方程如下: 设`dp[j]`代表当背包容量为`j`时可以达到的最大价值,则状态转移关系可表述为: \[ dp[j]=\max(dp[j],dp[j-w_i]+v_i)\quad \text{for all}\ j>=w_i \] 初始条件设置为`dp[0]=0`,即没有任何空间的情况下所能获取到的最大价值自然就是零;而对于其他的`dp[j] (j>0)`初始化为负无穷大(-∞),意味着这些位置暂时还没有找到可行解。 通过上述方式构建二维数组来保存中间结果,并最终返回最后一项作为答案。 #### Java实现代码示例 ```java import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int N = sc.nextInt(); // 物品数量 int W = sc.nextInt(); // 背包容量 int[] weight = new int[N + 1]; int[] value = new int[N + 1]; for (int i = 1; i <= N; ++i){ weight[i] = sc.nextInt(); value[i] = sc.nextInt(); } int[][] dp = new int[N + 1][W + 1]; for (int i = 1; i <= N; ++i) for (int j = 1; j <= W; ++j) if (weight[i] > j) dp[i][j] = dp[i - 1][j]; else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); System.out.println(dp[N][W]); } } ``` 此段代码实现了基于动态规划算法解决0-1背包问题的方法[^1]。
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