156 - Ananagrams

本文介绍了一种通过排序和映射方法解决Ananagrams问题的算法。该算法使用C++实现,通过转换所有输入单词为小写并排序,然后利用map存储标准化后的单词及其原始形式,从而快速判断哪些单词不是anagram。

156 - Ananagrams

    






















题意:由相同字母组成(忽略大小写),只是顺序不同的单词称为anagram,而题目就是要找出给定文本中不是anagram的单词。

思路:判断是否为anagram可以先将单词全部转成小写字母,并用库函数sort(algorithm头文件中)对其排序得到一个字母序递增的单词,称其为标准单词,则只要任意两个单词的标准单词相同,即他们是anagram。

虽然判断时忽略了大小写,但是输出时是区分大小写的,此时可以用map来建立标准单词与原单词的关系,以标准单词做为键,原单词作为值。此时判断是否为anagram就可以调用map的成员函数count(key);count(key)返回指定键值在map中的数量,由于map的键值唯一,所以对于map而言count只返回0或1.

而按照词典序输出,可直接将单词保存到set中(利用set集合有序的属性,对于字符而言是字典序有序

代码:

#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main(void) {
	string s,ss;
	multimap<string, string>mp;
	set<string>se;
	while (cin>>s){
		if (s[0] == '#') break;
		int n = s.size();
		ss = s;
		for (int i = 0; i < n; i++)
			if (isupper(ss[i]))
				ss[i]=tolower(ss[i]);
		sort(ss.begin(),ss.end());
		mp.insert(make_pair(ss, s));
	}
	
	for (map<string, string>::iterator it = mp.begin(); it != mp.end(); it++)
		if (mp.count(it->first) == 1)
			se.insert(it->second);
	for (set<string>::iterator it = se.begin(); it != se.end(); it++)
		cout << *it << endl;
	return 0;
}


MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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