腾讯 笔试9.6

本文解析了腾讯笔试中关于字符串次数统计及排序的问题,通过自定义类和比较器实现了多条件排序,并介绍了使用背包+贪心策略解决歌曲播放时间优化问题的方法。

腾讯 笔试9.6

3. 字符串次数 前k多 前k少,次数相同时,按字典序由到小排序

思路:
1.次数 + 字典序 多条件排序,重写Comparator实现
2. 次数通过map统计,次数+string封装StrCnt类,进行排序
3. 字典序 String类的compareTo()方法实现

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
    		Scanner sc = new Scanner(System.in);
    		int N = sc.nextInt();
    		int K = sc.nextInt();
    		Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    		for(int i = 0; i < N; i++) {
    			String s = sc.next();
    			map.put(s, map.getOrDefault(s, 0)+1);
    		}
    		StrCnt[] arr = new StrCnt[map.size()];
    		int index = 0;
    		for(String s: map.keySet()) {
    			arr[index] = new StrCnt(s, map.get(s));
    			index++;
    		}
    		Arrays.sort(arr, new Comparator<StrCnt>() {
    			public int compare(StrCnt a, StrCnt b) {
    				if(a.count > b.count) return -1;
    				else if(a.count < b.count) return 1;
    				else {
    					if(a.str.compareTo(b.str) < 0) return -1;
    					else return 1;
    				}
    			}
    		});
    		for(int i = 0; i < K; i++) {
    			System.out.println(arr[i].str+" " + arr[i].count);
    		}
    		Arrays.sort(arr, new Comparator<StrCnt>() {
    			public int compare(StrCnt a, StrCnt b) {
    				if(a.count > b.count) return 1;
    				else if(a.count < b.count) return -1;
    				else {
    					if(a.str.compareTo(b.str) < 0) return -1;
    					else return 1;
    				}
    			}
    		});
    		for(int i = 0; i < K; i++) {
    			System.out.println(arr[i].str+" " + arr[i].count);
    		}
    }
}
class StrCnt {
	int count;
	String str;
	StrCnt(String s, int cnt) {
		str = s;
		count = cnt;
	}
}

题4
有n首歌,输入每首歌的播放时长,可以改变播放顺序,最多可以播放m分钟。第m分钟时,如果当前的歌没有播放完可以继续播放。求最多播放的时间为多少?
输入
5 14
1 2 3 4 5
输出
15
思路:背包+贪心。
背包问题,把容量设置为m-1,最后再拿一首歌
最长播放希望最后一首延的越长越好,最晚要在m-1可开始最后一首,所以m-1容量内 背包问题放入最长的歌,最后贪心拿一首

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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