1663-字符识别 ZCMU

这篇博客介绍了一个字符识别的任务,要求编写程序识别特定模式的1, 2, 3字符。输入为5行字符矩阵,输出是识别后的字符序列。通过分析样例,可以找到解决问题的关键在于第四行字符串。提供了AC的代码解决方案。" 133606897,19673920,Android开发:详解应用自启动实现步骤,"['Android开发', '编程', '广播接收器', '开机启动', '应用权限']

Description

你的任务是写一个程序进行字符识别。别担心,你只需要识别1, 2, 3,如下: 

.*.  ***  ***

.*.  ..*  ..*

.*.  ***  ***

.*.  *..  ..*

.*.  ***  ***

Input

输入仅包含一组数据,由6行组成。第一行为字符的个数n(1<=n<=10)。以下5行每行包含4n个字符。每个字符恰好占5行3列,然后是一个空列(用"."填充)。

Output

 输出应包含一行,即识别出的各个字符。

Sample Input

3

.*..***.***.

.*....*...*.

.*..***.***.

.*..*.....*.

### 关于 ZCMU 1912 的 IT 内容或问题 ZCMU 1912 可能是指浙江大学城市学院(Zhejiang University City College,简称 ZCMU)的一个特定项目、竞赛题目或技术挑战。通常,这类编号可能出现在 ACM/ICPC 程序设计竞赛、算法挑战或其他技术性活动中[^1]。以下是对该问题的详细分析和解决方案。 #### 问题背景 在 ACM/ICPC 或其他类似的编程竞赛中,编号如 1912 通常用于标识一个具体的算法问题或任务。这些问题通常涉及数据结构、算法设计、数学建模等领域。例如,ZCMU 1912 可能要求解决一个与字符串处理、动态规划、图论或数论相关的问题[^2]。 #### 解决方案概述 为了提供一个完整的解决方案,需要明确 ZCMU 1912 的具体问题描述。然而,基于常见的竞赛题型,可以推测出以下几种可能的场景及其对应的解决方法: 1. **字符串处理**:如果问题涉及字符串匹配或模式识别,可以使用 KMP 算法或正则表达式来高效地解决问题。 ```python def kmp_search(text, pattern): lps = [0] * len(pattern) compute_lps(pattern, lps) i = j = 0 while i < len(text): if pattern[j] == text[i]: i += 1 j += 1 if j == len(pattern): return True elif i < len(text) and pattern[j] != text[i]: if j != 0: j = lps[j - 1] else: i += 1 return False ``` 2. **动态规划**:如果问题涉及优化路径或资源分配,动态规划是一种常用的方法。例如,背包问题可以通过以下代码实现: ```python def knapsack(weights, values, capacity): n = len(weights) dp = [[0 for _ in range(capacity + 1)] for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for w in range(1, capacity + 1): if weights[i - 1] <= w: dp[i][w] = max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - weights[i - 1]] + values[i - 1]) else: dp[i][w] = dp[i - 1][w] return dp[n][capacity] ``` 3. **图论**:如果问题涉及最短路径或连通性,Dijkstra 或 Floyd-Warshall 算法可能是适用的选择。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` #### 结论 上述代码片段展示了针对不同问题类型的通用解决方案。具体到 ZCMU 1912,需要进一步明确其问题描述以选择合适的算法或数据结构[^3]。
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