csp月模拟 201809-3 元素选择器

本文提供了一道CSP月模拟比赛中的DOM元素选择器问题的详细解答,通过C++代码实现,解析了如何根据层级深度模拟DOM树查找操作,特别关注标签与ID的大小写敏感性差异。

csp月模拟 201809-3 元素选择器

题目

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题解

1.本题模拟了css的dom树查找操作,但实际上并不需要建树(有点复杂),我们可以直接根据层级的深度来模拟树的层级关系
2.我们观察可以发现对于查找来说 如果我们匹配到最后一个标签(id)那么我们只要可以在他前面找到到达这个标签的路径就可以了(逆序找路层级(cnt)递减)
注意:仅仅对标签大小写不敏感但是对于id大小写敏感(不然只有90分)

c++代码:

#include<iostream>
#include<string>
#include<string.h>
#include<vector>
 
using namespace std;
 
const int N=105;
 
struct Node{
	string lable,id;//标签和属性 
	int cnt;//缩进 
}a[N];
 
string toLower(string str){
	if(str[0] == '#') return str; 
	for(int i=0;i<str.length();i++){
		if(str[i] >= 'A' && str[i] <= 'Z')
			str[i] = str[i] - 'A' + 'a';
	}
	return str;
}

vector<string> query(0);//存储查询 
vector<int> ans(0);//存储结果 
		 
bool search(Node a[],int &start,int &cnt,string s)
{
	for(int i=start;i>=1;i--)//遍历 
	{
		if(a[i].cnt<cnt) 
		{
			cnt=a[i].cnt;
			start=i;//逆序需要更新cnt 
			if(s==a[i].lable||s==a[i].id) return true; 
		}
	}
	return false;
}

int main()
{
	int n,m;
	string s;
	cin>>n>>m;
	cin.ignore();
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		getline(cin,s);
		a[i].cnt = 0;
		a[i].id = "";
		a[i].lable = "";
		for(int j=0;j<s.length();j++){
			if(s[j] == '.') a[i].cnt++;
			else if(s[j] == ' ')
				a[i].lable = toLower(s.substr(a[i].cnt,j-a[i].cnt));
			else if(j+1 == s.length())
				a[i].lable = toLower(s.substr(a[i].cnt,j-a[i].cnt+1));
			else if(s[j] == '#'){
				a[i].id = s.substr(j);
				break;
			}	
		}
	}
	for(int i=0;i<m;i++)
	{
		ans.clear();
		query.clear();
		char tmp[100];
		scanf("%[^\n]",tmp);getchar();
		char *sp=strtok(tmp," ");//将插叙用空格分割,按序存放在query向量中 
		while(sp)
		{//注意标签大小写是敏感的 
			query.push_back(toLower(sp));//添加 并 变小写 
			sp=strtok(NULL," ");
		}
		int len=query.size();
		
		for(int j=1;j<=n;j++)//遍历dom 
		{
			if(query[len-1]==a[j].id||query[len-1]==a[j].lable)//可能存在 
			{
				int start=j,cnt=a[j].cnt,k=len-2;//匹配路径 
				for(;k>=0;k--)
				{
					if(!search(a,start,cnt,query[k])) break;//这里不更新 ant的原因是search函数用的引用cnt在内部更新 
				}
				if(k<0)//成功
				  ans.push_back(j); 
			}
		}
		//输出结果 
		cout<<ans.size();
		for(int j=0;j<ans.size();j++)
		  cout<<" "<<ans[j];
		cout<<endl;
	}
	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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