《ACM书中题目》Y

  • 原题

    Description
    The look and say sequence is defined as follows. Start with any string of digits as the first element in the sequence. Each subsequent element is defined from the previous one by “verbally” describing the previous element. For example, the string 122344111 can be described as “one 1, two 2’s, one 3, two 4’s, three 1’s”. Therefore, the element that comes after 122344111 in the sequence is 1122132431. Similarly, the string 101 comes after 1111111111. Notice that it is generally not possible to uniquely identify the previous element of a particular element. For example, a string of 112213243 1’s also yields 1122132431 as the next element.
    Input
    The input consists of a number of cases. The first line gives the number of cases to follow. Each case consists of a line of up to 1000 digits.
    Output
    For each test case, print the string that follows the given string.

  • 理解&思路
    用语言描述一段数字,比如“113355”可以描述为2个1,2个3,2个5。即212325。
    我的思路就是用字符串承载这个1000位的”数字“,然后把字符串第一位赋值给一个容器,从字符串第二位开始,如果字符串值与容器值相等则计数器加一,接着判断下一位,如果字符串值与容器值不相等则输出计数器与容器值,同时计数器值变为1,容器值变为当前字符串值。

  • AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    string a,b;
    int i,j,k,n,all;
    cin>>n;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a;
        b[0]=a[0];
        all=0;
        for(j=0;j<a.size();j++)
        {
            if(a[j]==b[0])
            {
                all++;
                if(j==a.size()-1)
                    cout<<all<<b[0];
            }
            else
            {
                cout<<all<<b[0];
                b[0]=a[j];
                all=1;
                if(j==a.size()-1)
                    cout<<all<<b[0];
            }

        }
        cout<<endl;
    }
}
  • 总结
    第一遍没A,因为把B定义成了 int 型。
    代码中‘容器’B,不能定义为整形int,因为要承载的数据类型为字符型。
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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