poj-2503

本文介绍了一种使用C++手动实现哈希表的方法,用于存储和查找词汇翻译。通过对比不同哈希函数及STL map的性能,探讨了哈希表的设计与优化。
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <malloc.h>
#include <iostream>
#include <map>
#include <string>

using namespace std;

struct dict_entry{
    int hval;
    char foreign[15];
    char local[15];
    struct dict_entry * next;
};

const int MAXH = 999999;

typedef struct dict_entry dict_entry;

dict_entry * dict[MAXH];

map<string, string> dictMap;

int hash(char * word) {
    long step = 1;
    long acc = 0;
    while(*word) {
        // acc += (*word) * step;
        // step *= 10;
        acc += (*word) * (*word);
        word++;
    }
    return acc%MAXH;
}

void fillInHash(char * local, char * foreign) {
    // printf("fillInHash %s %s\n", local, foreign);
    int havl = hash(foreign);
    dict_entry * prev = dict[havl];
    dict_entry * new_entrty = (dict_entry *)malloc(sizeof(dict_entry));
    dict[havl] = new_entrty;
    new_entrty->next = prev;
    new_entrty->hval = havl;
    // printf("memcpy foreign %d\n", (int)strlen(foreign));
    memcpy(new_entrty->foreign, foreign, strlen(foreign));
    // printf("memcpy local %d\n", (int)strlen(local));
    memcpy(new_entrty->local, local, strlen(local));
}

const char * translate(char * foreign) {
    int havl = hash(foreign);
    dict_entry * search = dict[havl];
    while (search) {
        if (!strcmp(foreign, search->foreign)) {
            return search->local;
        }
        search = search->next;
    }
    return "eh";
}

int main() {
    dictMap.clear();
    memset(dict, 0, sizeof(dict));
    char line[30] = "";
    char foreign[15] = "";
    char local[15] = "";
    
    while(cin.getline(line, sizeof(line)) && line[0]!='\0')
    {
        sscanf(line,"%s %s", local ,foreign);
        // fillInHash(local , foreign);
        dictMap[string(foreign)] = string(local);
    }

    char translated[15] = "";
    while(cin.getline(translated, sizeof(line)) && translated[0]!='\0')
    {
        map<string, string>::iterator it;
        it = dictMap.find(string(translated));
        if (it == dictMap.end()) {
            printf("eh\n");
        } else {
            printf("%s\n", dictMap[string(translated)].c_str());
        }
    }

}


水题, 不过因为在malloc之后忘了memset 0, 结果 WA了好几次.... (因为这次的hash 成员有字符串数组,并且不保证被全员覆盖,比如 申请的是15长度,只memcpy一个长度为10的字符串,那么第十一个字符不能保证是结束符,因此需要全部初始为0),这其实是常识了......

又比较一下自己搞的hash与直接用STL的性能区别, 拉链法:

C++

 454MS(hash函数用的是ELFhash,一个比较NB的字符串hash法)

 547MS(hash函数用的是自己写的简单hash,每个字母的平方和)

 875MS (STL MAP, 虽然慢,但是空间占的没那么大)

还值得一提的就是本题的输入以空格结束的判定, 方法算是比较取巧吧, sscanf以前用的机会少.

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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