1022 Digital Library (30分)(一个字短!)

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1022 Digital Library (30分)

分析

在输入时,将id插入到对应的特征下即可
注意输出id时要按照%07d的格式输出

代码

#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
#include<string>
using namespace std;
map<string, set<int> > rcd[6];//1:title,2:author,3:keywords,4:publish,5:year
int n, id;
string str;
int main() {
 cin >> n;
 while (--n >= 0) {
  cin >> id;
  getchar();
  for (int i = 1; i <= 5; ++i) {
   getline(cin, str);
   int j = 0, k = 0;
   while (j < str.size()) {
    if (i != 3)k = str.size();
    while (k < str.size() && str[k] != ' ')++k;
    rcd[i][str.substr(j, k - j)].insert(id);
    ++k;
    j = k;
   }
  }
 }
 cin >> n;
 getchar();
 while (--n >= 0) {
  getline(cin, str);
  printf("%s\n", str.c_str());
  id = str[0] - '0';
  str = str.substr(3, str.size() - 3);
  if (rcd[id][str].empty())printf("Not Found\n");
  else
   for (auto it : rcd[id][str])
    printf("%07d\n", it);
 }
 return 0;
}
NLP高频面试题(一)——Transformer的基本结构、作用和代码实现 本文详细介绍了Transformer模型的基本结构和PyTorch代码实现过程。首先解析了Transformer的核心组成部分,包括嵌入层、多头自注意力机制、位置编码、前馈神经网络、编码器和解码器等模块,并通过清晰的代码示例逐步展示了如何在PyTorch中构建完整的Transformer模型。文末提供了一个可运行的简单示例,帮助读者快速理解并实践Transformer的核心原理与实现方法。 阅读详情

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