poj2503用STL的map解决

Babelfish题解与Map使用
本文介绍了一道名为Babelfish的编程题目,该题目要求根据提供的字典将一种虚构语言翻译成英语。文章详细解释了解决方案,并使用了标准模板库(STL)中的map来实现高效查找和翻译。

先po题目

 

Babelfish

Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 43032 Accepted: 18217

 

Description

You have just moved from Waterloo to a big city. The people here speak an incomprehensible dialect of a foreign language. Fortunately, you have a dictionary to help you understand them.

Input

Input consists of up to 100,000 dictionary entries, followed by a blank line, followed by a message of up to 100,000 words. Each dictionary entry is a line containing an English word, followed by a space and a foreign language word. No foreign word appears more than once in the dictionary. The message is a sequence of words in the foreign language, one word on each line. Each word in the input is a sequence of at most 10 lowercase letters.

Output

Output is the message translated to English, one word per line. Foreign words not in the dictionary should be translated as "eh".

Sample Input

dog ogday
cat atcay
pig igpay
froot ootfray
loops oopslay

atcay
ittenkay
oopslay

Sample Output

cat
eh
loops

 

最近老师在STL的用法,布置了这道题给我练练手。题目不难,用map轻而易举的解决。在博客中已经装载了一个很详细的map用法,也可以在msdn查看用法。下面po这道题的解决代码:

 

从代码可以看出,这个程序不难,希望自己能够自己map的用法

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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