hdu 1800 Flying to the Mars (trie树)

本文介绍了一种利用Trie树解决大整数问题的方法,通过去除前置0并插入Trie树中,记录每个唯一整数的出现次数,从而找出出现次数最多的整数。适用于处理大量大整数数据的场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

小记:这题其实是比较水的,尤其是数据,看discuss里别人都是用int存的,30位的数int能存的下??!!


思路:trie树来hash,记录每一个值出现的次数,次数最多的就是答案。

这里要注意的就是0, 如果用trie树, 它输入000和00 你必须判断是同一个数0. 或者002和000002.

所以这里要必须去掉前置0,然后再插入


代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <map>
#include <set>
#include <vector>
#include <stack>
#include <queue>
#include <algorithm>

using namespace std;

#define mst(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define REP(a,b,c) for(int a = b; a < c; ++a)
#define eps 10e-8
#define MAX 10

const int MAX_ = 100010;
const int N = 500000;
const int INF = 0x7fffffff;

char str[MAX_];


typedef struct Node{
    int isStr;
    struct Node *next[MAX];
    Node():isStr(0){
        memset(next, NULL, sizeof(next));
    }
    ~Node(){
        for(int i = 0;i < MAX; ++i)
            if(next[i] != NULL)
                delete next[i];
    }
}TrieNode,*Trie;

Trie root;

int Insert(char *s){
    while(*s == '0')++s;
    TrieNode *p = root;

    while(*s){
        if(p ->next[*s-'0'] == NULL){
            p ->next[*s-'0'] = new TrieNode;
        }
        p = p ->next[*s-'0'];
        s++;
    }
    p->isStr ++;
    return p->isStr;
}

int main() {
    int T, n, m, numa = 0, numb = 0,ans;
    bool flag = 0;
    string s = "";
    while(~scanf("%d", &n)) {
        root = new TrieNode;
        ans = 0;
        REP(i, 0, n) {
            scanf("%s", str);
            m = Insert(str);
            ans = max(ans, m);
        }
        printf("%d\n", ans);

        delete root;
    }
    return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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