POJ-2503-Babelfish

本文介绍了一个使用字典树(Trie)解决语言翻译问题的编程挑战。通过构建字典树来高效地进行词汇查找,实现从一种语言到另一种语言的翻译功能。文章提供了完整的AC代码示例,并对比了字典树与map的不同之处。

Babelfish
Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 47818 Accepted: 20030
Description

You have just moved from Waterloo to a big city. The people here speak an incomprehensible dialect of a foreign language. Fortunately, you have a dictionary to help you understand them.
Input

Input consists of up to 100,000 dictionary entries, followed by a blank line, followed by a message of up to 100,000 words. Each dictionary entry is a line containing an English word, followed by a space and a foreign language word. No foreign word appears more than once in the dictionary. The message is a sequence of words in the foreign language, one word on each line. Each word in the input is a sequence of at most 10 lowercase letters.
Output

Output is the message translated to English, one word per line. Foreign words not in the dictionary should be translated as “eh”.
Sample Input

dog ogday
cat atcay
pig igpay
froot ootfray
loops oopslay

atcay
ittenkay
oopslay
Sample Output

cat
eh
loops
解题思路: 这道题用map也可以做,但我最近学的字典树,所以用的字典树做的,map的做法比较简单 ,但空间消耗也比较大,这道题是我写的第一个用指针开些字典树的题,之前我用的都是数组模拟,但是在后来提交的时候总是RE,不明白为什么,后来看同学用的指针,,大一的时候指针没学好,就来学学,指针和数组模拟的思路是一样,但是指针空间消耗比较小,具体关于字典树的模板我就不讲了,如果不了解,可以看看网上大佬写的关于字典树的解释,很清晰。
AC代码

#include<iostream>
#include<Stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
using namespace std;
#define maxn 27
typedef struct TrieNode
{
    char s[10];
    TrieNode *son[maxn];
}Trie;
void insertWord(Trie *root,char str1[],char str2[])
{
    Trie *p=root;
    int i=0;
    char var=str2[i];
    while(var!='\0')
    {

        if(p->son[var-'a']==NULL)
        {
            Trie *node=(Trie *)malloc(sizeof(Trie));
            for(int j=0;j<maxn;j++)
            {
                node->son[j]=NULL;
            }
            p->son[var-'a']=node;
            p=p->son[var-'a'];
        }
        else
        {
            p=p->son[var-'a'];
        }
        var=str2[++i];
    }
    strcpy(p->s,str1);
}
void findWord(Trie *root,char word[])
{
    int i=0;
    char ch=word[i];
    Trie *p=root;
    while(p!=NULL&&ch!='\0')
    {
        p=p->son[ch-'a'];
        ch=word[++i];
    }
    if(p==NULL)
        printf("eh\n");
    else
        printf("%s\n",p->s);
}
void freeTrie(Trie *root)
{
    for(int i=0;i<maxn;i++)
    {
        if(root->son[i]!=NULL)
            freeTrie(root->son[i]);
    }
    free(root);
}
int main()
{
    char ch[30],s1[11],s2[11];
    Trie *root=(Trie *)malloc(sizeof(Trie));
    for(int i=0;i<maxn;i++)
    {
        root->son[i]=NULL;
    }
    while(gets(ch))
    {
        if(strlen(ch)==0)
        {

            break;
        }
        sscanf(ch,"%s %s",s1,s2);
        insertWord(root,s1,s2);
    }
    while(gets(ch))
    {
        findWord(root,ch);
    }
    freeTrie(root);
    return 0;
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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