B-Bazinga(2015-ACM-ICPC沈阳站)

BIM引擎选型指南:从Forge到Three.js,看懂模型轻量化与落地实践 三维模型轻量化是WebGL、数字孪生等技术的核心基础,其原理在于通过解析、简化、压缩和结构化组织,让海量BIM数据能在浏览器和移动端流畅运行。这一技术直接决定了工程协同、施工进度管理、运维展示等场景的体验与效率。在实际项目中,团队常面临从Revit、IFC等源文件到在线可视化的转换难题,同时还需权衡私有化部署、数据合规和开发成本。Autodesk Forge、广联达、Bentley iTwin、BIMface以及基于Three.js的开源自研方案各有优劣,适配不同业务阶段与规模。本文从工程实践角度拆解各类引 阅读详情

题目大意:给N个字符串找出一个一个最靠后的字符串,这个字符串中前面的字符串存在不是他的子串

-------------------------------------------------------------------------

KMP签到题,要求最大的所以从后往前找,暴力,并且相邻的子串做一下标记,如果前一个是后一个子串,再暴力查找的时候就不用考虑前一个串



#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<queue>
#include<stack>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<stdlib.h>
#include<cmath>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
const int N = 505;
const int M = 2010;
const int mod = 2009;
int n[M];
void getnext(char *s2)
{
    int i=0,j=-1,l=strlen(s2);
    n[0]=-1;
    while(i<l)
    {
        if(j==-1||s2[i]==s2[j])
        {
            i++;j++;
            if(s2[i]==s2[j])
                n[i]=n[j];
            else
                n[i]=j;
        }
        else
            j=n[j];
    }
}
int kmp(char *s,char *s2)
{
    memset(n,0,sizeof(n));
    getnext(s2);
    int i=0,j=0,k=0,len=strlen(s),l=strlen(s2);
    while(i<len)
    {
        if(j==-1||s[i]==s2[j])
            i++,j++;
        else
            j=n[j];
        if(j==l)
            k++,j=n[j];
    }
    return k;
}
char s[N][M];
bool v[N],flag;
int main()
{
    int t,m,i,j,k=1;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        flag=false;
        memset(v,true,sizeof(v));
        scanf("%d",&m);
        for(i=1;i<=m;i++)
            scanf("%s",s[i]);
        printf("Case #%d: ",k++);
        for(i=2;i<=m;i++)
            if(kmp(s[i],s[i-1])>0)
                v[i-1]=false;
        for(i=m;i>0&&!flag;i--)
            for(j=1;j<i&&!flag;j++)
                if(v[j])
                    if(kmp(s[i],s[j])==0)
                    {
                        printf("%d\n",i);
                        flag=true;
                    }
        if(!flag)
            puts("-1");
    }
    return 0;
}


【GEE实战】Sen+MK趋势分析:从代码到地图,解锁植被变化时空密码 本文详细介绍了在Google Earth Engine(GEE)平台上使用Sen斜率估计和Mann-Kendall(MK)检验进行植被变化趋势分析的全流程。从遥感数据加载、Sen斜率计算到MK显著性检验,结合代码示例和实战经验,帮助读者掌握植被时空变化分析的实用技巧,为生态监测和环境保护提供数据支持。 阅读详情

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