HDU-2072(单词数)

本文介绍了一个简单的编程问题,即如何统计一篇文章中不同单词的总数。通过使用C++编程语言,结合getline函数读取整行输入,并利用set数据结构来记录出现过的单词,从而实现了高效地统计单词数量的功能。

题目:单词数

Problem Description

lily的好朋友xiaoou333最近很空,他想了一件没有什么意义的事情,就是统计一篇文章里不同单词的总数。下面你的任务是帮助xiaoou333解决这个问题。

Input

有多组数据,每组一行,每组就是一篇小文章。每篇小文章都是由小写字母和空格组成,没有标点符号,遇到#时表示输入结束。

Output

每组只输出一个整数,其单独成行,该整数代表一篇文章里不同单词的总数。

Sample Input

you are my friend

Sample Output

4

题目思路:

题目要求输出一行英文句子中不同单词数
一行容易想到用getline
不同单词数容易想到用set

AC代码:

#include <iostream>
#include<string>
#include<sstream>
#include<set>
using namespace std;
char a[100][50];
int main()
{
    string a,word;
    while(getline(cin,a))
    {
        if(a=="#")
            break;
        int n=0;
        stringstream s(a);
        set<string> words;
        while(s>>word)
        {
            words.insert(word);
        }
        cout<<words.size()<<endl;
    }
    return 0;
}
HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **调队列**:可以使用两个调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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