UVaOJ 409 - Excuses, Excuses!

AOAPC I: Beginning Algorithm Contests (Rujia Liu) :: Volume 1. Elementary Problem Solving :: String


Description

无论在公司,还在学校。

为迟早找借口的事常有发生。

你要做的就是,给你一些借口中常常含有的关键词。

找出含有关键词数最多的借口。

注意一下几点:

  • 关键词以小写形式给出,但在借口中,不计大小写。
  • 即使一个借口中有多个关键词相同,它们仍然计算在关键词数内。
  • 关键词在借口中应该连续,且前后必须有“换行”、“空格”或者“非字母字符”。


Type

String


Analysis

将关键词们放在一个set中,

找出每个借口中的单词,判断是否为关键词即可。


Solution

// UVaOJ 409
// Excuses, Excuses!
// by A Code Rabbit

#include <algorithm>
#include <cctype>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <set>
using namespace std;

const int MAXN = 22;

int k, e;
string str;
string excuses[MAXN];
int cnt[MAXN];

int main() {
    int cnt_case = 0;
    while (cin >> k >> e) {
        // Input and solve.
        cin.get();
        set<string> keywords;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            getline(cin, str);
            keywords.insert(str);
        }
        memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
        int max_cnt = 0;
        for (int i = 0; i < e; i++) {
            getline(cin, excuses[i]);
            str = excuses[i];
            string tmp;
            for (int j = 0; j < str.length(); j++) {
                if (!isalpha(str[j])) {
                    if (keywords.count(tmp)) cnt[i]++;
                    tmp = "";
                } else {
                    tmp += tolower(str[j]);
                }
            }
            max_cnt = max(max_cnt, cnt[i]);
        }
        // Output.
        cout << "Excuse Set #" << ++cnt_case << endl;
        for (int i = 0; i < e; i++)
            if (cnt[i] == max_cnt)
                cout << excuses[i] << endl;
        cout << endl;
    }

    return 0;
}
 

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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