1198. Substring

本文针对子字符串排序问题进行了深入探讨,指出简单的排序方法无法解决因长度不同导致的问题,并给出了一种新的比较方法:通过比较两个子字符串拼接后的大小来确定其顺序。最后提供了一个C++实现的示例代码。


第一次看到这个题目时,以为很水,直接排序就可以了,结果WA,一直不明白,后来百度之,发现了一些问题

别人的分析地址 http://blog.youkuaiyun.com/ederick/article/details/7240016

单纯地对子字符串进行排序是不行的,因为这些字字符串最后是要组合在一起的,而直接比较大小会忽略掉组合后因长度不同而产生的问题。可以举一个例子,就是b和ba,明显b比ba小,但组合起来后,bba却比bab大。所以,对于子字符串s1和s2,此题的关键不在于s1和s2的大小关系,而在于s1+s2和s2+s1的大小关系。


#include <iostream> 
#include <string>
#include <string.h>
#include <queue>
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <list>
#include <stack>
#include <set>
#include <map>
#include <algorithm>
using namespace std;

bool cmp(string a, string b)
{
	if( a+b < b+a )
		return true;

	return false;

}


int main()
{
	int t;
	cin>>t;

	int n;
	string arr[10];

	while(t >0)
	{
		cin>>n;

		for(int i=0;i<n;i++)
			cin>>arr[i];

		sort(arr,arr+n,cmp);
		
		for(int i=0;i<n;i++)
			cout<<arr[i];

		cout<<endl;

		t--;
	}

}


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### Java 中 `substring` 方法的使用 在 Java 中,`String.substring(int beginIndex)` 是一种用于提取字符串子串的方法。它返回一个新的字符串对象,该对象是从原始字符串中指定索引位置开始到字符串结束的部分[^1]。 以下是关于 `.substring(1)` 的具体说明以及一些示例: #### 语法 ```java public String substring(int beginIndex) ``` - **参数**: - `beginIndex`: 子字符串起始位置的索引(包括此索引处的字符)。如果设置为 1,则表示从第二个字符开始截取。 - **返回值**: 返回从 `beginIndex` 开始直到字符串末尾的新字符串。 - **异常**: 如果 `beginIndex` 小于 0 或大于原字符串长度,则抛出 `IndexOutOfBoundsException`。 --- #### 示例代码 以下是一些具体的例子来展示如何使用 `.substring(1)`: ```java public class SubstringExample { public static void main(String[] args) { String str = "JavaProgramming"; // 使用 .substring(1),跳过第一个字符 'J' String result = str.substring(1); System.out.println(result); // 输出: avaProgramming // 对更短的字符串应用 .substring(1) String shortStr = "Hi"; String shortResult = shortStr.substring(1); System.out.println(shortResult); // 输出: i // 测试边界情况 try { String emptyStr = ""; String errorCase = emptyStr.substring(1); // 抛出 IndexOutOfBoundsException } catch (Exception e) { System.out.println(e.getClass().getSimpleName() + ": " + e.getMessage()); } } } ``` --- #### 关键点解析 1. 当调用 `str.substring(1)` 时,意味着忽略掉字符串的第一个字符并保留其余部分。 2. 若输入字符串为空 (`""`) 调用 `.substring(1)` 则会引发 `IndexOutOfBoundsException` 异常,因为索引超出了有效范围。 3. 此方法不会修改原始字符串的内容,而是创建了一个新的字符串实例作为结果。 --- #### 常见错误与注意事项 - 索引越界问题:确保传入的 `beginIndex` 不超过字符串的有效长度。 - 字符串不可变性:`.substring()` 并不改变原有字符串,而只是生成新字符串。 ---
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