[UVa232]Crossword Answers用两个数组解决问题

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先上代码
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
#define maxn 11
int main()
{
	int t = 0;
	int x, y;
	char a[maxn][maxn];
	int index[maxn][maxn];
	memset(index, 0, sizeof(index));
	while (cin>>x&&x)
	{
		int temp = 0;
		memset(index, 0, sizeof(index));	
		cin >>  y;
		for (int x2 = 0; x2 < x;x2++)
			cin>>a[x2];

		for (int i = 0; i < x; i++)
		{
			for (int j = 0; j < y; j++)
			{
				if ((i == 0 || j == 0 || a[i - 1][j] == '*' || a[i][j - 1] == '*') && a[i][j] != '*')
				{
					temp++;
					index[i][j] = temp;
				}
			} 
		}
		
		if (t++)
		cout << endl;
		cout << "puzzle #" << t << ":" << endl;
		cout << "Across\n";
		for (int i = 0; i < x; i++)
		{
			int move = 0;
			while(move<y)
			{
				
				if (index[i][move])
				{
					
					printf("%3d.", index[i][move]);
					while (move < y && a[i][move] != '*')
						printf("%c", a[i][move++]);
					cout << endl;
				}
				else
				{
					
					move++;
				}
				
			}
			
		}
		
		cout << "Down\n";
		for (int i = 0; i < x; i++)
		{		
				int move_x = i;
				int move_y = 0;
				while (move_y < y)
				{
					if (index[move_x][move_y])
					{
						printf("%3d.", index[move_x][move_y]);
						while (move_x < x&&a[move_x][move_y] != '*')
						{
							index[move_x][move_y] = 0;
							printf("%c", a[move_x++][move_y]);	
						}
						move_y++;
						move_x = i;
						cout << endl;
					}
					else move_y++;
				}		
		}
	}
}


本题的关键在于,用两个二维数组 ,一个是存储输入的字符,另一个用来标记起始位;

在输出ACROSS时没有多大问题加一个游标来标记列,从左到右,从上到下输出即可,

但在输出DOWN时就会发现如果只是单纯地把ACROSS的代码套过来,输出的起始位的顺序就变成从上到下,从左到右的顺序,因此我用了两个游标来在ACROSS代码的基础上进行变动。

但如果只是单纯地改变输出顺序,就会发现起始位会有重复的问题,于是我将输出的起始位都重置为0。

先上代码,上面是我在vjudge中通过 的代码,本地vs2013通过的代码如下

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
#define maxn 11
int main()
{
	int t = 0;
	int x, y;
	char a[maxn][maxn];
	int index[maxn][maxn];
	memset(index, 0, sizeof(index));
	while (cin>>x&&x)
	{
		int temp = 0;
		memset(index, 0, sizeof(index));	
		cin >>  y;
		for (int x2 = 0; x2 < x;x2++)//输入puzzle
			cin>>a[x2];

		for (int i = 0; i < x; i++)
		{
			for (int j = 0; j < y; j++)
			{
				if ((i == 0 || j == 0 || a[i - 1][j] == '*' || a[i][j - 1] == '*') && a[i][j] != '*')
				{
					temp++;
					index[i][j] = temp;
				}
			} 
		}
		
		if (t++)
		cout << endl;
		cout << "puzzle #" << t << ":" << endl;
		cout << "Across\n";
		for (int i = 0; i < x; i++)
		{
			int move = 0;
			while(move<y)
			{
				//cout << "here1" << endl;
				if (index[i][move])
				{
					//cout << "HERE2" << endl;
					printf_s("%3d.", index[i][move]);
					while (move < y && a[i][move] != '*')
						printf_s("%c", a[i][move++]);
					cout << endl;
				}
				else
				{
					//cout << "HERE3" << endl;
					move++;
				}
				//cout << "HERE4" << endl;
				//cout << move << endl;
			}
			//cout << "here5" << endl;
		}
		
		cout << "Down\n";
		for (int i = 0; i < x; i++)//从第一排到最后一排
		{		
				int move_x = i;
				int move_y = 0;
				while (move_y < y)//当列游标还没到最后一列时
				{
					if (index[move_x][move_y])//如果游标所到位置为起始位即值不为0时
					{
						printf_s("%3d.", index[move_x][move_y]);//输出起始位编号
						while (move_x < x&&a[move_x][move_y] != '*')//当排游标还没到最后一排且游标当前位置不是*时
						{
							index[move_x][move_y] = 0;//将当前起始位设为0,防止重复输出
							printf_s("%c", a[move_x++][move_y]);	//输出当前游标位的值且排游标自增1
						}
						move_y++;
						move_x = i;
						cout << endl;
					}
					else move_y++;//否则增加列游标
				}		
		}
	}
}


Origin画图——获取论文图中数据 有时候需要已发表论文的图的数据,这里使用Origin软件取值,并且可以实现对图形再次画图。 Step 1. 打开origin软件,点击工具,图形数字化工具。 Step 2. 打开要获取数据的图片。拉动红蓝坐标,与图的坐标轴所贴合。 Step 3. 打开要获取数据的图片。拉动红蓝坐标,与图的坐标轴所贴合。 Step 3. 设置参数横轴起始坐标为300-900,纵轴为1.8-2.6. Step 4. 点击第五个手动取点,取出图中数据点。 Step 5. 依次对原图进行取点。点击项目资源查看图。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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题目在这 标签:字符串 题目大意:给你rxc的方格图形,里面有字母块、黑色块、空白块,通过一定的规则给方块编号:第一行和第一列除去黑色块全部编号,其余的,只要在黑色块的下方或右方均要编号,其余的不进行编号,编号顺序按照一行一行的来。 任务:先按照行(Across)来输出字母,字母串前面要有第一个字母的编号; 再按照列(Down)输出字母。具体格式参照原题。 这几天是题目难了,还是自己静不下心来,无...

weixin_45883286的博客 237

《算法竞赛入门经典(第2版)》习题3-6纵横字谜的答案(Crossword Answers, UVa232)

《算法竞赛入门经典(第2版)》习题3-6纵横字谜的答案(Crossword Answers, UVa232) 这次不写批注了,debug通过但提交WA,两部分使用两种算法做的,可能需要重新写一下第一部分的算法,这就很难受了,不过后面还是得改的,毕竟经典例题 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <cty...

Themess的博客 192

UVA-232 Crossword Answers 纵横字谜的答案

因为自己之前只学过java,C语言没有学,直接跟着紫书开始做题了,写这道题的时候发现自己对之前所做的题的一些细节部分的代码理解的不是很透彻,还是需要多加练习。提交后出现presentation error,改了得有一个多小时,真是让人抓狂。详细题目里的输出得好好理解什么意思! 题目 详细题目 简略题目: 输入一个r行c列(1&lt;=r,c&lt;=10)的网格,黑格用*表示,每个白格都填...

Ou_nei的博客 607

UVa232 Crossword Answers——C++版本

《算法竞赛入门经典(第2版)》 作者:刘汝佳  第三章习题3-1 输入O和X组成的串,统计得分 https://uva.onlinejudge.org//index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=827 -----------------------------------------E3-6.cpp----------------

Anntonnia的博客 652

UVa232 Crossword Answers——C语言版本

《算法竞赛入门经典(第2版)》 作者:刘汝佳  第三章习题3-1 输入O和X组成的串,统计得分 https://uva.onlinejudge.org//index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=827 //采用二维字符串数组str来存储纵向字符串,利用与字符串序号与数组行的对应关系, //实现了字符串的自动排序  ----

Anntonnia的博客 630
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吐司吐丝
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