1006. Sign In and Sign Out (25)

本文介绍了一种通过分析签到记录来确定每天第一个进入和最后一个离开计算机房人员的方法。使用了时间转换技巧,将时间从HH:MM:SS格式转换为秒数进行比较,从而高效地找出目标人员。

At the beginning of every day, the first person who signs in the computer room will unlock the door, and the last one who signs out will lock the door. Given the records of signing in's and out's, you are supposed to find the ones who have unlocked and locked the door on that day.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case contains the records for one day. The case starts with a positive integer M, which is the total number of records, followed by M lines, each in the format:

ID_number Sign_in_time Sign_out_time

where times are given in the format HH:MM:SS, and ID number is a string with no more than 15 characters.

Output Specification:

For each test case, output in one line the ID numbers of the persons who have unlocked and locked the door on that day. The two ID numbers must be separated by one space.

Note: It is guaranteed that the records are consistent. That is, the sign in time must be earlier than the sign out time for each person, and there are no two persons sign in or out at the same moment.

Sample Input:
3
CS301111 15:30:28 17:00:10
SC3021234 08:00:00 11:25:25
CS301133 21:45:00 21:58:40
Sample Output:
SC3021234 CS301133
主要思路:1、将标准时间格式转化为秒数表示,即可以直接比较时间大小
	2、每次取得输入数据即可以同步判断有无更早进入或者更晚离开的同学,若有,则及时记录下来
#include <iostream>
#include<string>
using namespace std;
#define N 100

int adapter(char str[])//利用标准格式将时间转化为秒的计数
{
    return ((str[0]-'0')*10+(str[1]-'0'))*3600+((str[3]-'0')*10+(str[4]-'0'))*60+((str[6]-'0')*10+(str[7]-'0'));
}

int main(int argc, const char * argv[])
{
    int M=0;
    char number[N]={0};
    char signin_time[10]={0};
    char signout_time[10]={0};
    char unlock_number[N]={0};
    char lock_number[N]={0};
    int unlock=3600*24;
    int lock=0;
    cin>>M;
    for (int i=0; i<M; ++i)
    {
        cin>>number;
        cin>>signin_time;
        cin>>signout_time;
        if (adapter(signin_time)<unlock)//更早的开锁人出现
        {
            strcpy(unlock_number, number);
            unlock=adapter(signin_time);
        }
        if (adapter(signout_time)>lock)//更晚的落锁人出现
        {
            strcpy(lock_number, number);
            lock=adapter(signout_time);
        }
    }
    cout<<unlock_number<<' '<<lock_number;
    return 0;
}


【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
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