PAT 1003 我要通过!

本文介绍了一个PAT考试中常见的字符串匹配问题及其解决方案。该程序通过扫描输入的字符串来判断其是否符合特定的“PAT”模式:即一个字符序列由一个‘P’开始,中间任意数量的字符(不含‘P’或‘T’),并以一个‘T’结束,且从‘P’到‘T’的距离必须等于序列中除去‘P’和‘T’以外的所有字符的数量加一。文章详细展示了如何使用C语言实现这一逻辑。

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

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    char c[10][100];
    int i,j,n;
    int count_P,count_A,count_T,pos_P,pos_T;
    scanf("%d\n",&n);
    for(i=0;i<n;i++)
    {
       //scanf("%s",c[i]);
       gets(c[i]);
    }

    for(i=0;i<n;i++){
        count_P = 0;
        count_A = 0;
        count_T = 0; 
        pos_P = 0;
        pos_T = 0;
        for(j=0;j<strlen(c[i]);j++)
        {
            //printf("strlen=%d\n",strlen(c[i]));
            //printf("%c",c[i][j]);
            if(c[i][j]=='P')
            {
                count_P++;
                pos_P = j;
            }
            if(c[i][j]=='A')
            {
                count_A++;
            }
            if(c[i][j]=='T')
            {
                count_T++;
                pos_T = j;
            }
        }
        if(count_P+count_A+count_T != strlen(c[i]) || pos_T-pos_P<=1 || count_P>1 || count_T>1 || pos_P*(pos_T-pos_P-1)!=strlen(c[i])-pos_T-1)
            printf("NO\n");
        else
            printf("YES\n");
    }

} 
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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