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

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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;
}


强化学习-动态规划 动态规划(dynamic programming)是程序设计算法中非常重要的内容,能够高效解决一些经典问题,例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案,在求解目标问题的过程中,需要这些子问题答案时就可以直接利用,避免重复计算。本章介绍如何用动态规划的思想来求解在马尔可夫决策过程中的最优策略。 阅读详情

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