华为OD机试 - 报文重排序(Java & JS & Python)

该博客介绍了如何处理报文的重排序问题,这是华为在线评估(OD)中的一道题。题目要求根据给定的子报文及其顺序索引恢复原始报文,并按顺序升序排列,且去除顺序后缀。博主提供了Java、JS和Python三种语言的解题代码。

题目描述
对报文进行重传和重排序是常用的可靠性机制,重传缓中区内有一定数量的子报文,每个子报文在原始报文中的顺序已知,现在需要恢复出原始报文。

输入描述
输入第一行为N,表示子报文的个数,0 <N ≤ 1000。
输入第二行为N个子报文,以空格分开,子报文格式为:

字符审报文内容+后缀顺序索引

字符串报文内容由[a-z,A-Z]组成,后缀为整型值,表示顺序。

顺序值唯一,不重复。

输出描述
输出恢复出的原始报文,按照每个子报文的顺序的升序排序恢复出原始报文,顺序后缀需要从恢复出的报文中删除掉
用例

输入 4
rolling3 stone4 like1 a2
输出 like a rolling stone
说明 4个子报文的内容分别为 "rolling","stone","lik
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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