Uva 156 - Ananagrams

本文介绍了一种使用STL中的sort函数和map容器来解决单词统计问题的方法。通过对单词进行标准化处理并排序,再利用map进行计数,最终找出只出现一次的单词。

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题目倒是不难,但是通过这道题可以学习一下对STL的运用,同时深深地感觉到sort函数的强大。

题目思路:把每个单词“标准化”,即全部转化为小写字母后再进行排序,使得每个单词都是按照字典序排序,然后再放到map中进行统计。

注:在这道题中通过sort函数既实现了对许多单词按照字典序排序,也实现了将一个单词按照字典序对字母进行重排,orz,sort真的好强!!!

贴代码:

#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <ctime>
#include <ctype.h>
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <map>
#include <queue>
#include <set>
#include <stack>
#include <string>
#include <vector>
#define eps 1e-8
#define INF 0x7fffffff
#define PI acos(-1.0)
#define seed 31//131,1313
#define MAXV 50010
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
using namespace std;
string repr(const string &s){
  string ans=s;
  for(int i=0;i<ans.length();i++){
    ans[i]=tolower(s[i]);
  }
  sort(ans.begin(),ans.end());
  return ans;
}
int main()
{
    vector<string> words;
    string s;
    map<string,int> cnt;
    while(cin>>s) {
        if (s[0]=='#') break;
        words.push_back(s);
        string r=repr(s);
        if (!cnt.count(r)) cnt[r]=0;
        cnt[r]++;
    }
    vector<string> ans;
    for (int i=0; i<words.size(); i++) {
        if (cnt[repr(words[i])]==1) ans.push_back(words[i]);
    }
    sort(ans.begin(), ans.end());
    for (int i=0; i<ans.size(); i++) cout << ans[i] << endl;   
    return 0;
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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