Codeforces 721A One-dimensional Japanese Crossword

本文介绍了一种使用C++处理字符串中连续字符的算法。通过遍历字符串并标记已处理的部分,该算法能够统计连续相同字符的出现次数,并将结果存储在一个整数数组中。最后,算法输出连续字符组的数量及其各自的长度。

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

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <math.h>
#include <string>

using namespace std;

bool temp[105];
int t[105];

int main() {
	int n;
	string s;
	int ans = 0;
	int k = 0;
	cin >> n >> s;
	for (int i = 0;i < 100;++i) {
		for (int j = 0;j < n;++j) {
			if (s[j] == 'B'&&temp[j]==false) {
				int cnt = 1;
				temp[j] = true;
				for (int k = j + 1;k < n;++k) {
					if (s[k] == 'B') {
						cnt++;
						temp[k] = true;
					}
					else {
						break;
					}
				}
				t[ans] = cnt;
				ans++;
			}
		}
	}
	printf("%d\n", ans);
	for (int i = 0;i < ans;++i) {
		printf("%d ", t[i]);
	}

	//system("pause");
	return 0;
}

 

内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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