1032 Sharing-PAT甲级

本文介绍了一种使用静态链表来存储英文单词的方法,并通过一个示例详细说明了如何找到两个单词链表的公共后缀起始位置。通过将第一个链表的节点地址存储在map中,然后遍历第二个链表进行比较,可以高效地找出共同的后缀部分。

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To store English words, one method is to use linked lists and store a word letter by letter. To save some space, we may let the words share the same sublist if they share the same suffix. For example, loading and being are stored as showed in Figure 1.

fig.jpg

Figure 1

You are supposed to find the starting position of the common suffix (e.g. the position of i in Figure 1).

Input Specification:

Each input file contains one test case. For each case, the first line contains two addresses of nodes and a positive N (≤10​5​​), where the two addresses are the addresses of the first nodes of the two words, and N is the total number of nodes. The address of a node is a 5-digit positive integer, and NULL is represented by −1.

Then N lines follow, each describes a node in the format:

Address Data Next

whereAddress is the position of the node, Data is the letter contained by this node which is an English letter chosen from { a-z, A-Z }, and Next is the position of the next node.

Output Specification:

For each case, simply output the 5-digit starting position of the common suffix. If the two words have no common suffix, output -1 instead.

Sample Input 1:

11111 22222 9
67890 i 00002
00010 a 12345
00003 g -1
12345 D 67890
00002 n 00003
22222 B 23456
11111 L 00001
23456 e 67890
00001 o 00010

Sample Output 1:

67890

Sample Input 2:

00001 00002 4
00001 a 10001
10001 s -1
00002 a 10002
10002 t -1

Sample Output 2:

-1

采用静态链表的写法,将第一个链表出现的地址存入map中,将第二个链表出现的地址与第一个进行比较,如果第二个的地址在第一个链表中出现过,则此地址就是链表的公共后缀的最开始的部分

注意:如果输出的结果不是-1,则需要输出5位数,不够高位补0

满分代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int max_num=100010;
struct Node{
	char data;
	int next;
}node[max_num];
map<int,int>mp;
int main(){
	int res=-1;
	int ad1,ad2,n;
	cin>>ad1>>ad2>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int address;
		char ch;
		int next;
		cin>>address;
		cin>>node[address].data>>node[address].next;
	}
	int p=ad1;
	while(p!=-1){
		mp[p]=1;
		p=node[p].next;
	}
	int q=ad2;
	while(q!=-1){
		if(mp.find(q)!=mp.end()){
			res=q;
			break;
		}
		q=node[q].next;
	}
	if(res==-1)
		cout<<res<<endl;
	else{
		printf("%05d\n",res);
	}
	return 0;
}

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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