YACS|2023年5月月赛|丙组 T4 混乱的文本

解决T4文本编辑器问题的算法
文章描述了一个特殊的文本编辑器操作规则,其中[将光标移动到文本开始,]将光标移动到文本结束。给定一个字符序列,程序需要模拟这个过程并输出最终文本。提供的C++代码实现了解决此问题的算法,通过临时存储和插入来管理文本和光标位置。

T4 混乱的文本icon-default.png?t=N4P3https://www.iai.sh.cn/problem/802

题目描述

小爱正在使用一种文本编辑器输入文字。文本编辑器的工作机制如下:

  • 若用户键入一个 [,则光标立即跳到文本的开头;
  • 若用户键入一个 ],则光标立即跳到文本的末尾;
  • 若用户键入任意字母,则在光标处插入该字母,且光标停留在新插入字母的后面。

给定一个字符序列,表示小爱敲击键盘录入的符号序列,请输出最后获得的文本。

输入格式

  • 一个字符序列:表示键入的字符序列。

输出格式

  • 一个字符序列:表示最后获得的文本。

数据范围

设 n 表示输入字符序列的长度

  • 30% 的数据,1≤n≤1000
  • 60% 的数据,1≤n≤20,000
  • 100% 的数据,1≤n≤300,000

样例数据

输入:

abc[xyz]efg

输出:

xyzabcefg

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

string s,str;
char tmp[300005];
int main () {
	int p=0, ti=0;
	char c;
	cin>>s;
	int len = s.length();
	for(int i=0; i<len; i++){
		if(s[i]=='['){
			tmp[ti]='\0';//结束符
			str.insert(p,string(tmp)); //整块插入
			ti = 0; 
			p = 0;
		}
		else if( s[i]==']'){
			tmp[ti]='\0'; 
			str.insert(p,string(tmp));
			ti = 0; 
			p = str.length();
		}
		else{
			tmp[ti++]=s[i];//ÁÙʱ´æ´¢ 
		}
	}
	tmp[ti]='\0'; 
	str.insert(p,string(tmp));
//逐个字符插入会超时
//	for(int j=0; j<ti; j++){
//		str.insert(p,1,tmp[j]);
//		p++;
//	}
	
	cout<<str;
	
	return 0;
}

03-11
<think>好的,我需要回答用户关于YACS配置管理工具的介绍和使用方法的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,确保信息准确。根据引用[1]、[2]、[3],YACS一个用于管理配置的开源工具,由Python编写,支持版本控制,常用于深度学习实验的参数管理。 用户希望了解YACS的介绍和使用方法,所以应该分成这两个部分来回答。首先在介绍部分,要强调它的核心功能,比如基于代码的配置、继承机制、类型检查等。然后使用方法部分需要分步骤说明,比如安装、创建配置类、加载配置、合并配置等,并给出代码示例。同时要引用提供的参考资料,比如引用[3]提到安装命令和默认参数件的创建。 需要注意用户提到的系统级指令,比如数学公式的格式,但这里可能不太涉及数学内容。另外,用户要求生成相关问题,所以最后需要添加相关问题部分。要确保回答结构清晰,步骤详细,并且正确引用来源。还要检查是否有其他需要注意的点,比如使用中、LaTeX语法正确等。确认无误后织内容,确保自然流畅。</think>### YACS配置管理工具介绍 YACS一个由Python编写的开源配置管理工具,专为深度学习实验设计,能够帮助开发者统一管理项目中的超参数、模型结构等配置信息。其核心特点包括: 1. **基于代码的配置管理**:通过Python类定义配置项,支持类型检查和默认值设置; 2. **配置继承机制**:允许创建子配置继承父配置并覆盖特定参数; 3. **版本控制友好**:配置件以纯代码形式存储,便于Git等工具追踪变更[^3]。 ### 使用方法详解(五步流程) #### 1. 安装环境 ```bash pip install yacs # 引用[3] ``` #### 2. 创建配置类 新建`config.py`定义默认配置: ```python from yacs.config import CfgNode as CN _C = CN() _C.SYSTEM = CN() _C.SYSTEM.NUM_GPUS = 2 _C.TRAIN = CN() _C.TRAIN.BATCH_SIZE = 64 # 引用[3] ``` #### 3. 加载配置件 主程序调用配置: ```python from config import _C as cfg cfg.merge_from_file("experiment.yaml") # 支持yaml件加载[^2] ``` #### 4. 参数覆盖示例 通过命令行动态修改参数: ```python cfg.merge_from_list(["TRAIN.BATCH_SIZE", 128]) # 引用[3] ``` #### 5. 冻结配置 完成配置后锁定参数: ```python cfg.freeze() print(cfg.TRAIN.BATCH_SIZE) # 输出128 ``` ### 典型应用场景 1. 深度学习实验参数管理(如Detectron2框架) 2. 多环境配置切换(开发/测试/生产环境) 3. 超参数搜索实验配置
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