UVa 1339

题意:

输入两个字符串,这两个字符串经过一定转换之后可以一样,怎么转换不知道,但是应该明白题意是让我们判断字每个字母出现的个数是否相同。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<memory.h>
int cmp(const void *a,const void *b)
{
    return *(int *)a - *(int *)b;
}
int main()
{
    char a[105],b[105];
    while(scanf("%s%s",a,b) != EOF)
    {
        int cnt1[28],cnt2[28];
        memset(cnt1,0,sizeof(cnt1));
        memset(cnt2,0,sizeof(cnt2));
        int p1 = strlen(a);
        int p2 = strlen(b);
        for(int i = 0;i < p1; i++)
            cnt1[a[i]-'A']++;
        for(int i = 0;i < p2; i++)
            cnt2[b[i]-'A']++;
        qsort(cnt1,26,sizeof(cnt1[0]),cmp);
        qsort(cnt2,26,sizeof(cnt2[0]),cmp);
        int flag = 1;
        for(int i = 0;i < 26; i++)
            if(cnt1[i] != cnt2[i])
                {
                    flag = 0;
                    break;
                }
        if(flag)
            printf("YES\n");
        else
            printf("NO\n");
    }
    return 0;
}
用C++更方便:

#include<iostream>
using namespace std;
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<memory.h>
/*
int cmp(const void *a,const void *b)
{
    return *(int *)a - *(int *)b;
}
*/
int main()
{
    char a[105],b[105];
    while(scanf("%s%s",a,b) != EOF)
    {
        int cnt1[28],cnt2[28];
        memset(cnt1,0,sizeof(cnt1));
        memset(cnt2,0,sizeof(cnt2));
        int p1 = strlen(a);
        int p2 = strlen(b);
        for(int i = 0;i < p1; i++)
            cnt1[a[i]-'A']++;
        for(int i = 0;i < p2; i++)
            cnt2[b[i]-'A']++;
        sort(cnt1,cnt1 + 26);
        sort(cnt2,cnt2 + 26);
//        qsort(cnt1,26,sizeof(cnt1[0]),cmp);
//        qsort(cnt2,26,sizeof(cnt2[0]),cmp);
        int flag = 1;
        for(int i = 0;i < 26; i++)
            if(cnt1[i] != cnt2[i])
                {
                    flag = 0;
                    break;
                }
        if(flag)
            printf("YES\n");
        else
            printf("NO\n");
    }
    return 0;
}



Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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