PAT 1043 输出PATest (20分)

本文介绍了一种算法,用于从任意字符串中提取并按特定顺序(PATest)重组字符,重点介绍了如何使用C++实现这一功能,包括查找和删除指定字符的过程。

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

给定一个长度不超过 10^4的、仅由英文字母构成的字符串。请将字符重新调整顺序PATestPATest… 这样的顺序输出,并忽略其它字符。当然,六种字符的个数不一定是一样多的,若某种字符已经输出完,则余下的字符仍按 PATest 的顺序打印,直到所有字符都被输出。

输入格式:
输入在一行中给出一个长度不超过 10^​4 的、仅由英文字母构成的非空字符串。

输出格式:
在一行中按题目要求输出排序后的字符串。题目保证输出非空。

输入样例:
redlesPayBestPATTopTeePHPereatitAPPT
输出样例:
PATestPATestPTetPTePePee

输入的字符串不只有PATest,也有其他字母,所以控制循环进行的条件是,字符串非空,并且有上述5种字符存在。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;

int main()
{
	string s;
	cin >> s;
	bool flag=true;
	while (!s.empty()&&flag) {
		flag=false;
		if (s.find('P') != string::npos) {
			printf("P");
			s.erase(s.find('P'), 1);
			flag=true;
		}
		if (s.find('A') != string::npos) {
			printf("A");
			s.erase(s.find('A'), 1);
			flag=true;
		}
		if (s.find('T') != string::npos) {
			printf("T");
			s.erase(s.find('T'), 1);
			flag=true;
		}
		if (s.find('e') != string::npos) {
			printf("e");
			s.erase(s.find('e'), 1);
			flag=true;
		}
		if (s.find('s') != string::npos) {
			printf("s");
			s.erase(s.find('s'), 1);
			flag=true;
		}
		if (s.find('t') != string::npos) {
			printf("t");
			s.erase(s.find('t'), 1);
			flag=true;
		}
	}
	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。这个代码示例展示了理论知识在
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