Uva 10340 - All in All

All in All

You have devised a new encryption technique which encodes a message by inserting between its characters
randomly generated strings in a clever way. Because of pending patent issues we will not discuss in
detail how the strings are generated and inserted into the original message. To validate your method,
however, it is necessary to write a program that checks if the message is really encoded in the final string.
Given two strings s and t, you have to decide whether s is a subsequence of t, i.e. if you can remove
characters from t such that the concatenation of the remaining characters is s.

Input

The input contains several testcases. Each is specified by two strings s, t of alphanumeric ASCII
characters separated by whitespace. Input is terminated by EOF.

Output

For each test case output, if s is a subsequence of t.

Sample Input

sequence subsequence
person compression
VERDI vivaVittorioEmanueleReDiItalia
caseDoesMatter CaseDoesMatter

Sample Output

Yes
No
Yes

题目比较简单,题意大致是给定两个字符串s,t,如果s的字母在t中都出现了,并且是按照s的正序排列的,则输出YES
这题需要注意的是循环控制,如果不对第二个字符串t进行处理将会超时,我这里定义了一个m,m表示检测到相同字母的位置,下一次循环则从m+1检测

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define maxn 100000

int main()
{
    char s[maxn],t[maxn];
    while(scanf("%s%s",s,t)!=EOF)
    {
        int cnt=0;int m=0;
        for(int i=0; i<strlen(s); i++)
        {
            for(int j=m; j<strlen(t); j++)
            {
                if(s[i]==t[j])
                {
                    cnt++;
                    m=j+1;
                    break;
                }
               t[j]=' ';
            }
        }
        if(cnt==strlen(s))
            printf("Yes\n");
        else
            printf("No\n");
    }
}
### Fabrics 数据集的相关资源与信息 关于 Fabrics 数据集的信息,目前并未在所提供的引用中找到直接提及该数据集的内容。然而,在背景资料中提到 Stuttgart Artificial Background Subtraction Dataset[^1] 和 UvA-Nijmegen Dynamic Scene Database[^2] 是两个常见的计算机视觉领域中的公开数据集。 尽管如此,如果目标是寻找类似于 Fabrics 的数据集或者与其相关的资源下载链接,可以考虑以下几个方向: #### 1. 开放数据平台 许多开放的数据共享平台可能提供类似的纺织品或材料图像数据集。例如: - **Kaggle**: Kaggle 平台上存在大量用户上传的特定主题数据集,其中可能包括有关织物纹理分析的内容。 - **Google Dataset Search**: 使用 Google 提供的专门用于搜索学术界和工业界的公共数据集合的服务来定位更精确的结果。 #### 2. 学术研究论文附带的数据集 部分研究人员会在发表研究成果的同时分享他们所使用的实验数据作为补充材料。通过查阅 IEEE Xplore 或 SpringerLink 上涉及面料检测、分类等相关课题的文章,或许能够发现一些潜在可用的数据源。 #### Python 脚本示例:自动化爬取并筛选符合条件的数据集链接 (假设基于关键词匹配逻辑实现) ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_datasets(keyword, max_results=5): base_url = f"https://www.google.com/search?q={keyword}+dataset" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(base_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] count = 0 for item in soup.find_all('a'): link = item.get('href') if link.startswith('/url?q=') and not any(x in link.lower() for x in ['facebook', 'twitter']): clean_link = link.split('?q=')[1].split('&sa=U')[0] results.append(clean_link) count += 1 if count >= max_results: break return results # Example usage with keyword related to fabrics datasets potential_links = search_datasets("fabrics texture classification", max_results=3) for idx, url in enumerate(potential_links, start=1): print(f"{idx}. {url}") ``` 上述脚本仅作为一个简单的例子展示如何利用网络抓取技术获取初步候选列表;实际操作前需注意遵守各网站的服务条款以及版权规定。
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