HDU2072 IO 字典树

字符串处理与树结构应用
该篇博客主要探讨了如何使用C++中的stringstream进行字符串操作,通过读取一行输入并分割字符串。博客中实现了一个插入函数,用于处理字符串并更新一棵树结构。在每个循环中,对输入的子字符串进行处理,检查树的尾节点是否被标记,并更新计数。在每次处理完一行后,清空树结构和计数器,为下一次输入做准备。这个过程展示了字符串处理在数据结构操作中的应用。

先将一行读入,然后再分割。

  1. 判断节点:看尾结点是否被标记。
  2. stringstream用法
  1. 创建流对象
    使用strignstream显式创建对象
  2. 给流对象赋值
    ss<<Object
    可以为int, string, double
  3. 流对象的清除
    ss.clear() 或 ss.str("")
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<sstream>
using namespace std;
const int maxn =2e6+5;
int tree[maxn][30];
int tot,res;
string str1,str2;
bool mark[maxn];
void insert()
{
   int len=str2.size();
   int root=0;
   for(int i=0;i<len;i++)
   {
       int id=str2[i]-'a';
       if(!tree[root][id]){
		   tree[root][id]=++tot;
	   }
       root=tree[root][id];
   }
   if(mark[root]==false) res++, mark[root]=true;
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    while(getline(cin,str1))
    {
        if(str1=="#") break;
        int ans=0;
        stringstream ss(str1);
        while(ss>>str2)
           insert();
        cout<<res<<endl;
        for(int i=0;i<=tot;i++)
        {
			mark[i]=false;
            for(int j=0;j<30;j++)
                tree[i][j]=0;
        }
        tot=res=0;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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