hrbust 2029 二十世纪八十年代【学习bitset】

本文探讨在八十年代计算机资源有限的背景下,如何利用bitset技术设计一个高效的统计软件,用于处理大量数据并进行快速查询。通过将数据编码为bitset,实现了在内存限制条件下优化内存使用和提高查询效率的目标。

二十世纪八十年代
Time Limit: 1000 MSMemory Limit: 5120 K
Total Submit: 114(34 users)Total Accepted: 31(25 users)Rating: Special Judge: No
Description

    计算机被发明是很早以前的事情了,不过早期的计算机并没有现在那么强大,要知道你现在拿来切水果的手机,其运算能力已经能当年把航天器送人太空的超级计算机想相媲美了。到了二十世纪八十年代,尽管计算机技术有了很大的进步,但是其计算能能力还是与今日的计算机无法相比。有一个公司要设计一个统计软件,这个统计软件要统计数百万人是否购买了一种特定类别的商品。在当时这是一个不小的挑战,公司手头最顶尖的机器只有几兆内存,而可以分配给这个软件的内存仅仅只有5兆而已。

    作为一个精明的程序员,你需要最大限度的利用所学的知识来完成这个设计,而且由于计算机资源相当有限,你无法占用过多的计算机资源,哪怕是多一点的CPU资源与内存资源。要知道,经理还打算使用这台机器运行其它的程序!

Input

    本题只有一组测试数据,第一行输入一个整数n表示购买特定产品的人数,接下来n行(n不超过2000000),每行一个字符串(长度不超过5)表示每个购买者的姓名。随后是一个整数m(m不超过2000000),表示我们要查询的次数,接下来m行是我们要查询的姓名。输入处理到文件结束。

Output

    对于每个查询,如果这个人购买了特定的商品,输出yes并换行,否则输出no并换行。

Sample Input

3

abc

def

ooo

2

abc

kkk


Sample Output

yes

no


Source
2014 Winter Holiday Contest 4
Author
杨和禹

关于bitset详细讲解:http://blog.youkuaiyun.com/qll125596718/article/details/6901935

关于本题学习bitset里边的两个基础操作:set&&test(建立和查询)

AC代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<bitset>
using namespace std;
bitset<26*26*26*26*26>bit;
char a[10];
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%s",a);
        int tmp=0;int len=strlen(a);
        for(int i=0;i<len;i++)
        {
            tmp=tmp*26+a[i]-'a';
        }
        bit.set(tmp);
    }
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%s",a);
        int tmp=0;int len=strlen(a);
        for(int i=0;i<len;i++)
        {
            tmp=tmp*26+a[i]-'a';
        }
        if(bit.test(tmp)==1)
        {
            printf("yes\n");
        }
        else printf("no\n");
    }
}





考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值