poj-1002

//39556K	579MS	G++
#include <cstring>
#include <cstdio>

using namespace std;

char number[50];

char AtoI[90];

void init() {
	int beginVal = 2;
	int cm = 0;
	for (int i = 'A'; i <= 'Y'; i++) {
		if (i != 'Q') {		
			AtoI[i] = beginVal;
			// printf("%c %d\n", i, AtoI[i]);
			cm++;
			if (cm == 3) {
				cm = 0;
				beginVal++;
			}
		}
	}
}

int transform(char * str) {
	int weight = 1;
	int length = strlen(str);
	int digitNum = 0;
	int res = 0;
	for (int i = length-1; i >=0; i--) {
		if (str[i] >= 'A' && str[i] <= 'Y') {
			digitNum++;
			int curDigit = AtoI[str[i]];
			res += curDigit*weight;
			weight *= 10;
		} else if (str[i] >= '0' && str[i] <= '9'){
			digitNum++;
			int curDigit = str[i] - '0';
			res += curDigit*weight;
			weight *= 10;
		}
		if (digitNum == 7) {
			return res;
		}
	}
	return res;
}

const int MAX = 10000000;

int flagArray[MAX];

int num;
int main() {
	init();
	scanf("%d", &num);
	for (int i = 0; i < num; i++) {
		scanf("%s", number);
		int val = transform(number);
		// printf("%d\n", val);
		flagArray[val]++;
	}
	int dupNum = 0;
	for (int i = 0; i < MAX; i++) {
		if (flagArray[i] >= 2) {
			printf("%03d-%04d %d\n", i/10000, i%10000, flagArray[i]);
			dupNum++;
		}
	}
	if (dupNum == 0) {
		printf("No duplicates.\n");
	}
}


采用了bitmap来记录某个号码出现的次数,其实也可以用tire树,这样对空间就不会要求那么多,不过也没有MLE,就这样了。

其实还有思路,就是将号码全部转为7位数字时,可以进行排序,这样也能在遍历数组时判断重复次数,不过看到上限100000, 觉得排序估计也不快,就没搞(其实快排之类的都是log(n)级别,应该也没想想的那么慢)

最后输出忘了

No duplicates. 和 左边补0,WA了几次..

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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