微软2014年4月 实习生招聘机试题 4.most frequent logs

Time Limit: 10000ms
Case Time Limit: 3000ms
Memory Limit: 256MB


Description

In a running system, there're many logs produced within a short period of time, we'd like to know the count of the most frequent logs.
Logs are produced by a few non-empty format strings, the number of logs is N(1=N=20000), the maximum length of each log is 256.
Here we consider a log same with another when their edit distance (see note) is = 5.
Also we have a) logs are all the same with each other produced by a certain format string b) format strings have edit distance  5 of each other.
Your program will be dealing with lots of logs, so please try to keep the time cost close to O(nl), where n is the number of logs, and l is the average log length.
Note edit distance is the minimum number of operations (insertdeletereplace a character) required to transform one string into the other, please refer to httpen.wikipedia.orgwikiEdit_distance for more details.

Input

Multiple lines of non-empty strings.

Output

The count of the most frequent logs.


Sample In

Logging started for id:1
Module ABC has completed its job
Module XYZ has completed its job
Logging started for id:10
Module ? has completed its job


Sample Out

3

 

以下为个人给出的一个解,计算编辑距离使用了动态规划

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>

using namespace std;
//计算编辑距离,使用动态规划法
int calEditDis(char* a,char* b){
	int len_a=strlen(a);
	int len_b=strlen(b);
	int tmp=0;
	int leftUp,left,up;
	len_a++; //维数分配 需有边界1维
	len_b++;
	int result = 0;
	int* assistArray; //二维数组 assistArray[len_a][len_b]
	assistArray = new int [(len_a)*(len_b)]();
	
	for(int i=0;i<len_a;i++)
		assistArray[i*len_b]=i; //assistArray[i][0]
	for(int j=0;j<len_b;j++)
		assistArray[j] = j;     //assistArray[0][j]
	//cout<<"********************************************"<<endl;
	for(int i=1;i<len_a;i++){
		for(int j=1;j<len_b;j++){
			if(a[i-1]==b[j-1])
				leftUp = assistArray[(i-1)*(len_b)+(j-1)];
			else 
				leftUp = assistArray[(i-1)*(len_b)+(j-1)] + 1;
			left = assistArray[i*len_b+(j-1)] + 1;
			up   = assistArray[(i-1)*len_b+j] + 1 ;
			assistArray[i*len_b+j] = left<up?(left<leftUp?left:leftUp):(up<leftUp?up:leftUp);
			//cout<<assistArray[i*len_b+j]<<" ";
		}
		//cout<<endl;
	}
	//cout<<"**********************************************"<<endl;
	result = assistArray[len_a*len_b-1];
	delete[] assistArray;
	return result;	
}

#define LOGNUM (20000)
#define LOGLEN (256+1)

typedef struct RECORDER{
	bool useful;
	int  index;
	int  num;
}RECORDER;
int main(){

	char (*ptr)[LOGLEN];
	ptr = new char[LOGNUM][LOGLEN];

	int dis=0;
	bool newLog =false;
	
	int result = 0;
//record[LOGNUM] 数组中记录了 出现次数 依次从多到少的相关信息,在整个过程中都维护该数据结构
	RECORDER record[LOGNUM]; 

	int count = 0;
	memset(record,0,sizeof(record));
	fstream fstr("testCase.txt");

	for(int i= 0,j=0,k=0;i< LOGNUM;i++){
		newLog = true;
		if(fstr.eof())
			break;
		fstr.getline(ptr[i],LOGLEN);
		if(strlen(ptr[i])==0)
			continue;
		for(j=0;j<count;j++){
			dis = calEditDis(ptr[(record[j].index)],ptr[i]);
			if(dis <=5){
				record[j].num++;
				newLog = false;
				break;
			}			
		}
		if(newLog == true){
			count++;
			record[count-1].index=i;
			record[count-1].useful = true;
			record[count-1].num = 1;
		}
		else if(j!=0){
			if(j>=1 && record[j].num > record[j-1].num){
				k=j;
				while(k>=1 && record[k].num > record[k-1].num)
					k--;
				{
					RECORDER tmp = record[j];
					record[j] = record[k];
					record[k] = tmp;
				}
			}
		}
	}
	cout<<record[0].num<<endl;
	cout<<ptr[record[0].index]<<endl;
	delete[] ptr;

}


 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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