PAT (Advanced Level) Practice_1034 Head of a Gang (30 分)_字符串型的map构建

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  • 题目分析:这道题目,考察的内容其实较为繁琐,但是理清思路后,也不见得繁琐了,注释见代码中。
  • 我的代码:
    #include<iostream>
    #include<string>
    #include<map>
    using namespace std;
    
    int n, k, aa[2001][2001] = { 0 }, weight[2001] = { 0 };//极限情况下2000个不同名配对
    int id = 1, peo = 0, len = 0, headlen = 0, headid;
    bool bb[2001] = { false };
    
    map<string, int>stoint;//利用map来构建string和int的一一对应关系
    map<int, string>itos;//利用map来构建int和string的一一对应关系
    map<string, int>ans;
    
    void dfs(int ent) {
    	bb[ent] = true;
    	peo++, len += weight[ent];//将每个节点的所有权重相加 == 2倍的连通分量的所有权重和
    	if (weight[ent] > headlen)
    		headlen = weight[ent], headid = ent;
    	for (int i = 1; i < id; i++)
    		if (bb[i] == false && aa[ent][i])
    			dfs(i);
    }
    
    int main()
    {
    	string s1, s2;
    	scanf("%d %d", &n, &k);
    	for (int i = 0, t; i < n; i++)//建立一一对应关系
    	{
    		cin >> s1 >> s2 >> t;
    		if (stoint[s1] == 0) stoint[s1] = id, itos[id++] = s1;
    		if (stoint[s2] == 0) stoint[s2] = id, itos[id++] = s2;
    		aa[stoint[s1]][stoint[s2]] += t, aa[stoint[s2]][stoint[s1]] += t;
    	}
    	for (int i = 1; i < id; i++)//计算所有节点权重
    		for (int j = 1; j < id; j++)
    			if (j != i && aa[i][j])
    				weight[i] += aa[i][j];
    	int cnt = 0;
    	for (int i = 1; i < id; i++)
    		if (bb[i] == false)
    		{
    			dfs(i);
    			if (peo > 2 && len > 2 * k)//这里的len是每个节点的所有权重和,故k需*2
    			{
    				cnt++;
    				ans[itos[headid]] = peo;
    			}
    			peo = 0, len = 0, headlen = 0;
    		}
    
    	printf("%d\n", cnt);
    	for (auto it = ans.begin(); it != ans.end(); it++)
    		cout << (*it).first << ' ' << (*it).second << endl;
    
    	return 0;
    }

     

数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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