HDU 1022 堆栈的应用

Train Problem I(火车进站问题)hdu1022 问题 Train Problem I 假设杭州东火车站只有一条铁路,并且所有火车都从一侧进来,从另一侧出去。那么,如果火车A先进站,然后火车B在火车A离开之前就进站,那么火车A直到火车B离开后才能离开,可参见下图。 现在,假设车站中有n(n<=9)列火车,所有火车都有一个ID(从1到n的编号),火车以O1的顺序进站,您的任务是确定火车是否可以按O2顺序出站。 思路 1、初始时刻,p1、p2分别指向入站、出站序列的第一个元素 2、若p1指向入站序列尾部,则5;否则,将p1指向的入站元素压栈 3、栈 阅读详情

题目大意:

堆栈的应用,较简单不说,贴出java 代码如下


注意:我刚开始提交的时候一直是 WA 不知道为什么,一直找不到原因, 算法思想一点都没错,改成 C++ 能 AC

在C++ 中用 while(cin>>X>>Y)  或者 c 用 scanf() != "EOF"  来判断是否到达 文件的末尾 ,而我一开始用  sc,nextInt() != -1 来判断, 不能通过 WA 用  sc.hasNext() 就能通过了,如果 已到文件的末尾则 抛出  NoSuchElementException - (如果输入信息已耗尽 ),[ 所以 在 PKU 上是 RunTimeErroe 错误)代码如下:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.Stack;
public class HDU1022{
	Stack<Character> inStack = new Stack<Character>();
	Stack<Character> outStack = new Stack<Character>();
	String inStr = null;
	String outStr = null;
	List<Integer> re = new ArrayList<Integer>();
	int n =0;
	@SuppressWarnings("unused")
	private void solve(){
		boolean flage = false;
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while (sc.hasNext()){
			n = sc.nextInt();
			flage = false;
			re.clear();
			inStack.clear();
			outStack.clear();
			inStr = sc.next();
			outStr = sc.next();
			//outStr 
			for( int i=n-1;i>=0;i--){
				outStack.push(outStr.charAt(i));
			}
			// 求解
			for( int i=0;i<n;i++){
				inStack.push(inStr.charAt(i));
				re.add(1);// 放入
				while( !inStack.isEmpty() && !outStack.isEmpty() && inStack.peek() == outStack.peek()){
					re.add(0);// 移除出去
					inStack.pop();outStack.pop();
				}
			}
			if( inStack.isEmpty()){
				flage = true;
			}
			if( flage ){
				System.out.println("Yes.");
			}else{
				System.out.println("No.");
				System.out.println("FINISH");
				continue;
			}
			for(int i : re){
				if(i==1){
					System.out.println("in");
				}else{
					System.out.println("out");
				}
			}
			System.out.println("FINISH");
		}
	}
	public static void main(String[] args) {
		new HDU1022().solve();
	}
}



人工智能之语言领域 自然语言处理 第六章 情感分析 情感分析(Sentiment Analysis),又称意见挖掘(Opinion Mining),旨在自动识别和提取文本中表达的主观情感、态度或情绪。从用户评论到社交媒体,从产品反馈到政治舆情,情感分析已成为企业决策、品牌监控和人机交互的关键技术。本章将深入介绍情感分析的层级结构、核心技术、主流模型,并通过社交媒体舆情实战案例完整演示分析与可视化流程。层级目标示例词级(Word-level)判断单个词的情感倾向“好” → 正面;“差” → 负面句级(Sentence-level)判断整个句子的情感极性。 阅读详情

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start0609
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