【PAT】B1014. 福尔摩斯的约会(题目理解,输出格式)

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【PAT】B1014. 福尔摩斯的约会(题目理解,输出格式)

@(PAT)

链接:https://www.patest.cn/contests/pat-b-practise/1014

思路:
这道题目不难,就是题目的意思非常含糊,这也许是PAT的一个不足之处,另外一个不足之处我觉得是输出的格式调整,也是PAT题目的一个坑点。
这道题目的意思是,前面两个字符串,比较相应位置的char,第1对相同的大写英文字母(大小写有区分)表示星期几,第2对相同的字符(必须是’0’~’9’|| ‘A’~’N’)表示小时;后面两个字符串,比较相应位置的char,第1对相同的英文字母出现的位置表示为分钟。
需要注意的地方:
1. 判断是否是字母除了常规判断外,能够使用头文件下的isalpha函数。
2. 输出小时和分钟如果是个位数,需要在前面补0,使用printf(%02d, a)可以控制。
3. 题目意思要理解清楚再下手,别浪费无谓的时间。

My AC code:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <string>
#include <sstream>
#include <cctype>

using namespace std;

int main() {
    string weekdays[7]= {"MON", "TUE", "WED", "THU", "FRI", "SAT", "SUN"};
    string s1, s2, s3, s4;
    // s1= "3485djDkxh4hhGE";
    // s2= "2984akDfkkkkggEdsb";
    // s3= "s&hgsfdk";
    // s4= "d&Hyscvnm";
    cin>> s1>> s2>> s3>> s4;
    int min_size= s1.size()> s2.size()?s2.size():s1.size();
    vector<char> same;
    for (int i= 0; i< min_size; i++) {
        if (same.size()== 0&& s1[i]== s2[i]&& (s1[i]>= 'A'&& s1[i]<= 'G')) {
            same.push_back(s1[i]);
        } else if (same.size()!= 0&& s1[i]== s2[i]&& (s1[i]>= 'A'&& s1[i]<= 'N'|| s1[i]>= '0'&& s1[i]<= '9')) {
            same.push_back(s1[i]);
        }
    }
    int index= same[0]- 'A';
    cout<< weekdays[index]<< " ";
    char hour= same[1];
    int hh;
    if (isalpha(hour)) {
        hh= hour- 'A'+ 10;
    } else {
        hh= hour- '0';
    }
    int min_size2= s3.size()> s4.size()?s4.size():s3.size();
    int mm;
    for (int i= 0; i< min_size2; i++) {
        if (s3[i]== s4[i]&& isalpha(s3[i])) {
            mm= i;
        }
    }
    printf("%02d:%02d\n", hh, mm);
}
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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