【小米oj】 找出单独出现的数字II

本文深入解析了一段C++代码,涵盖了宏定义、STL使用、字符串处理、输入输出流以及动态规划等核心概念。通过实例展示了如何利用C++进行高效的数据处理和算法实现。
 1 #define mm(a) memset(a,0,sizeof(a));
 2 #define max(x,y) (x)>(y)?(x):(y)
 3 #define min(x,y) (x)<(y)?(x):(y)
 4 #define Fopen freopen("1.in","r",stdin); freopen("m.out","w",stdout);
 5 #define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)
 6 #define per(i,b,a) for(int i=(b);i>=(a);i--)
 7 #include<bits/stdc++.h>
 8 typedef long long ll;
 9 #define PII pair<ll,ll>
10 using namespace std;
11 const int INF=0x3f3f3f3f;
12 const int MAXN=(int)2e5 + 5;
13 const ll mod=1e9+7;
14 
15 
16 string input,temp;
17 vector<int>v;
18 map<int,int>mp;
19 int n,dp[MAXN],m;
20 int main() {
21     cin>>input;
22     istringstream iss(input);
23     mp.clear();
24     v.clear();
25     v.push_back(0);
26     while (getline(iss, temp, ',')) {
27         int x=atoi(temp.c_str());
28         v.push_back(x);
29         mp[x]++;
30     }
31     n=v.size()-1;
32     int ans;
33     for(auto i:mp) {
34         if(i.second==1)ans=i.first;
35     }
36     printf("%d\n",ans);
37     return 0;
38 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dogenya/p/10815623.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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