514. 规格化字符串

该博客介绍了如何将一组字符串按照最长字符串的长度进行规格化处理,通过在较短字符串的左侧添加空格,确保所有字符串的长度相等。内容涉及字符串操作和格式化,适用于字符串处理场景。

题目描述:

给你一组字符串,让你按最长的字符串规格化,在字符串左边加上空格,使长度都等于最长的字符串的长度。


输入样例:

BOB TOMMY JIM


输出样例:

" BOB" "TOMMY" " JIM"


输入描述:

输入有多组测试数据

对于每组数据,输入数据只有一行,n(n<=50)个字符串用空格分开,每个字符串只含有大写的英文字母,每个字符串长度不大于50。每个字符串中不含有空格。


输出描述:

输出规格化后的n个字符串,对每个字符串用引号括住,用空格分隔。


#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int main(){
	char a[500];
	int i,x,m,l,b[50],n,j;
	while(cin.getline(a,500))
	{
		m=0;n=0;
		if(strcmp(a,"")){
			l=strlen(a);
			for(i=0,x=0;i<l+1;i++)
				if(a[i]!=' '&&a[i]!='\0')x++;else{b[n]=x;n++;m=x>m?x:m;x=0;}
			for(i=0,j=0;j<n;j++)
			{if(j)cout<<" ";
				cout<<"\"";
			x=m-b[j];
			while(x--)cout<<" ";
			while(a[i]!=' '&&a[i]!='\0'){cout<<a[i];i++;}
			cout<<"\"";i++;
			}
			cout<<endl;
		}
	}
	return 0;
}	


在Pandas中,可以结合`.str`系列方法和正则表达式来修改字符串。Pandas 的字符串方法是向量化的,能一次性对整个 Series 应用正则表达式,无需遍历每个元素。以下为一些常用方法及示例: ### 使用`str.replace()`方法 该方法可以根据正则表达式替换字符串中的匹配项。示例代码如下: ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'raw_text': ['Hello World', 'Python Programming']} df = pd.DataFrame(data) # 使用正则表达式替换连续的空白字符为单个空格 df["clean_text"] = df["raw_text"].str.replace(r"\s+", " ", regex=True) print(df) ``` 上述代码中,`r"\s+"` 是正则表达式,用于匹配一个或多个连续的空白字符,然后将其替换为单个空格 [^2]。 ### 使用`str.extract()`方法 该方法可以提取字符串中匹配正则表达式的部分。示例代码如下: ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'text': ['ID: 123', 'ID: 456']} df = pd.DataFrame(data) # 使用正则表达式提取 ID 号 df["id"] = df["text"].str.extract(r'ID: (\d+)') print(df) ``` 上述代码中,`r'ID: (\d+)'` 是正则表达式,用于匹配以 `ID: ` 开头,后面跟着一个或多个数字的部分,并提取出数字部分作为新的列 [^3]。 ### 使用`str.findall()`方法 该方法可以找出字符串中所有匹配正则表达式的部分。示例代码如下: ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = {'text': ['abc123def456', 'xyz789']} df = pd.DataFrame(data) # 使用正则表达式找出所有数字 df["numbers"] = df["text"].str.findall(r'\d+') print(df) ``` 上述代码中,`r'\d+'` 是正则表达式,用于匹配一个或多个连续的数字,并将匹配结果存储在新的列中 [^3]。
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