【洛谷1580】yyy loves Easter_Egg I(字符串处理题)

点此看题面

大致题意: 略。(一道模拟题,自己去看题面吧)

几个字符数组函数

纯粹是一道字符串处理题,就当是学了一下各种与字符数组相关的函数吧!

\(gets()\):这个是比较常用的函数,就是读入一行的字符。

\(strlen()\):求出字符数组的长度。

\(sscanf()\):从一个字符数组中读入,用法与\(scanf\)类似。

\(strstr()\):在一个字符数组中找到另一个字符数组第一次出现的位置,然后返回这个位置及其之后的字符。

\(strcmp()\):比较两个字符数组是否有差异。

\(count()\):后来才知道还有一个这么神奇的函数,统计一个字符在字符数组中出现的次数。我做的时候自己手写了一个。

了解了这些函数,其实这道题就比较简单了。

大致思路

先读入第一行,用一个字符数组\(target\)存下第一个被\(@\)的人,并开一个变量\(cnt\)记录当前行数。

接下来,每次读入一个字符数组,如果读完了,就输出"好队形"

然后找出当前说话的人的名字,比较其与\(target\),若相同则输出"炸成功"

接下来是判断这句话中存在的\(@\)个数是否为\(1\),不为\(1\)则输出"炸失败"

然后判断被\(@\)的人是否为\(target\),若不是,也输出"炸失败"

具体实现详见代码。

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define max(x,y) ((x)>(y)?(x):(y))
#define min(x,y) ((x)<(y)?(x):(y))
#define Gmax(x,y) (x<(y)&&(x=(y)))
#define Gmin(x,y) (x>(y)&&(x=(y))) 
#define abs(x) ((x)<0?-(x):(x))
#define swap(x,y) (x^=y^=x^=y)
#define uint unsigned int
#define LL long long
#define ull unsigned long long
#define INF 1000000000
#define N 1000 
#define hl_AK_NOI true
#define GetAt(s,t) (sscanf(strstr(s,"@"),"@yyy loves %s",t))//找到被@的对象
using namespace std;
char now[N+5],At[N+5],cur[N+5],target[N+5];
inline bool check(char *s,int len)//判断字符数组中含@个数是否为1,其实可以用count()函数替代
{
    register int i,tot=0;
    for(i=0;i<len;++i) if(!(s[i]^'@')&&tot++) return false;//如果出现次数大于1,返回false
    return tot;//如果出现次数为1,返回true;如果出现次数为0,返回false
}
int main()
{
    register int cnt=1,len;
    gets(now),GetAt(now,target);//用target存下第一个被@的人
    while(hl_AK_NOI)
    {
        if(++cnt,gets(now),len=strlen(now),len<2) return printf("Unsuccessful @yyy loves %s attempt\n%d\nGood Queue Shape",target,cnt-1),0;//判断是否读完
        if(sscanf(now,"yyy loves %s",cur),!strcmp(cur,target)) return printf("Successful @yyy loves %s attempt",target),0;//比较当前说话的人与target
        if(!check(now,len)) return printf("Unsuccessful @yyy loves %s attempt\n%d\nyyy loves %s",target,cnt,cur),0;//判断这句话中存在的@个数是否为1
        if(GetAt(now,At),strcmp(At,target)) return printf("Unsuccessful @yyy loves %s attempt\n%d\nyyy loves %s",target,cnt,cur),0;//判断被@的人是否为target
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/chenxiaoran666/p/Luogu1580.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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