UVa 10340, All in All

本文介绍了一种简单的字符串匹配算法,用于判断是否能通过删除目标字符串中的若干字符获得源字符串。使用两个指针遍历两个字符串,当对应字符相等时同时移动指针,否则仅移动目标字符串的指针。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem

传送门

Mean1

输入两个字符串s和t,判断是否可以从t中删除0个或多个字符(其他字符顺序不变),得到字符串s。例如,abcde可以得到bce,但无法得到dc。

Analysis

定义两个指针i,j分别指向s,t串串首位置。如果s[i]==t[j],则i++,j++;否则,j++。
当某串取完时判断i是否指向s串尾的后一位即可。

Code

#include<cstdio>
#include<cstring>
char s[2][101000];
int main(){
    while(~scanf("%s %s",s[0],s[1])){
        int len1=strlen(s[0]),len2=strlen(s[1]),i=0,j=0;
        while(i<len1 && j<len2){
            if(s[0][i]!=s[1][j]) j++;
            else {i++;j++;}
        }
        if(i==len1) printf("Yes\n");
        else printf("No\n");
    }
    return 0;
}

  1. 来自刘汝佳《算法竞赛入门经典(第2版)》
### Fabrics 数据集的相关资源与信息 关于 Fabrics 数据集的信息,目前并未在所提供的引用中找到直接提及该数据集的内容。然而,在背景资料中提到 Stuttgart Artificial Background Subtraction Dataset[^1] UvA-Nijmegen Dynamic Scene Database[^2] 是两个常见的计算机视觉领域中的公开数据集。 尽管如此,如果目标是寻找类似于 Fabrics 的数据集或者与其相关的资源下载链接,可以考虑以下几个方向: #### 1. 开放数据平台 许多开放的数据共享平台可能提供类似的纺织品或材料图像数据集。例如: - **Kaggle**: Kaggle 平台上存在大量用户上传的特定主题数据集,其中可能包括有关织物纹理分析的内容。 - **Google Dataset Search**: 使用 Google 提供的专门用于搜索学术界工业界的公共数据集合的服务来定位更精确的结果。 #### 2. 学术研究论文附带的数据集 部分研究人员会在发表研究成果的同时分享他们所使用的实验数据作为补充材料。通过查阅 IEEE Xplore 或 SpringerLink 上涉及面料检测、分类等相关课题的文章,或许能够发现一些潜在可用的数据源。 #### Python 脚本示例:自动化爬取并筛选符合条件的数据集链接 (假设基于关键词匹配逻辑实现) ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_datasets(keyword, max_results=5): base_url = f"https://www.google.com/search?q={keyword}+dataset" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(base_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') results = [] count = 0 for item in soup.find_all('a'): link = item.get('href') if link.startswith('/url?q=') and not any(x in link.lower() for x in ['facebook', 'twitter']): clean_link = link.split('?q=')[1].split('&sa=U')[0] results.append(clean_link) count += 1 if count >= max_results: break return results # Example usage with keyword related to fabrics datasets potential_links = search_datasets("fabrics texture classification", max_results=3) for idx, url in enumerate(potential_links, start=1): print(f"{idx}. {url}") ``` 上述脚本仅作为一个简单的例子展示如何利用网络抓取技术获取初步候选列表;实际操作前需注意遵守各网站的服务条款以及版权规定。
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