【PAT】A1077. Kuchiguse (20)

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A1077. Kuchiguse (20)

相同后缀问题转化位相同前缀问题,便于处理

#include <stdio.h>
#include <string.h>

// 反转字符串
void reverse(char* str){
    int len = (int)strlen(str);
    char temp;
    for(int i = 0; i < len / 2; i++){
        temp = str[len - i - 1];
        str[len - 1 - i] = str[i];
        str[i] = temp;
    }
}

int main(int argc, const char * argv[]) {

    int N, minLen = 256;
    char str[100][256];
    scanf("%d", &N);
    getchar(); // 接收换行符
    for(int i = 0; i < N; i++){
        gets(str[i]);
        minLen = ((int)strlen(str[i]) < minLen) ? (int)strlen(str[i]) : minLen;
        reverse(str[i]);
    }

    int counter = 0;
    for(int i = 0; i < minLen; i++){
        char c = str[0][i];
        int isEqual = 1;
        // 遍历每个字符串的第i位是否相同
        for(int j = 1; j < N; j++){
            if(str[j][i] != c){
                isEqual = 0;
                break;
            }
        }
        // 如果第i位相同,则counter加一
        if(isEqual)
            counter++;
        else
            break;
    }

    // 从0到(counter-1)之间的字符串即位相同前缀
    if(counter){
        for(int i = counter - 1; i >= 0; i--)
            printf("%c", str[0][i]);
    } else {
        printf("nai");
    }

    return 0;
}
【AI气象6】Skilful nowcasting of extreme precipitation with NowcastNet 极端降水是气象灾害的重要因素,因此迫切需要通过高分辨率、长时间预报和局部细节的精准短期预报来减轻其社会经济影响。当前的方法存在模糊、衰减、强度或位置误差,基于物理的数值方法在捕捉关键的混沌动态(如对流起始)时面临挑战,而数据驱动的学习方法则未能遵循内在的物理法则(如平流守恒)。我们提出了 NowcastNet,这是一种针对极端降水的非线性短期预报模型,将物理演变方案与条件学习方法统一到一个端到端的神经网络框架中,通过优化预测误差进行训练。基于来自美国和中国的雷达观测数据,我们的模型能够生成物理上合理的降水短 阅读详情

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lilydedbb
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