[codevs 1051]接龙游戏（栈）

最新推荐文章于 2019-03-05 20:13:38 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/wmrv587/p/4029755.html
本文介绍了一种解决特定字符串排序问题的有效方法。通过字典序排序和使用栈的数据结构，可以高效地处理字符串连接问题，实现最优解。

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

题目：http://codevs.cn/problem/1051/

分析：

当然单词查找树是可以的，但这题有更为简便的方法。可以先按字典序排序，然后弄一个栈，如果当前字串可以接到栈顶元素的后面，那么当前字串入栈，更新ans，否则栈顶元素弹出，知道当前字串可以接到新栈顶元素后面。

转载于:https://www.cnblogs.com/wmrv587/p/4029755.html

codevs1051接龙游戏
weixin_30569033的博客
12-18 242
1051 接龙游戏 题目描述Description 给出了N个单词，已经按长度排好了序。如果某单词i是某单词j的前缀，i->j算一次接龙(两个相同的单词不能算接龙)。 你的任务是：对于输入的单词，找出最长的龙。 输入描述Input Description 第一行为N(1<=N<=105)。以下N行每行一...
Codevs 1051 接龙游戏
weixin_30294295的博客
08-10 403
1051 接龙游戏 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题目描述 Description 给出了N个单词，已经按长度排好了序。如果某单词i是某单词j的前缀，i->j算一次接龙(两个相同的单词不能算接龙)。 你的任务是：对于输入的单词，找出最长的龙。 输入描述 Inpu...
接龙游戏（codevs 1051）
weixin_30537391的博客
08-10 230
1051 接龙游戏 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题解 题目描述Description 给出了N个单词，已经按长度排好了序。如果某单词i是某单词j的前缀，i->j算一次接龙(两个相同的单词不能算接龙)。 你的任务是...
栈练习之——codevs 1051 接龙游戏
chuiren0937的博客
10-30 150
乍一眼看，Trie 树裸题，然后就顺手写了个Trie，然后……MLE 或 RE……codevs上能过8个左右的点，不过数组小玄学，空间用到了110M+，好可怕…… 蒟蒻的Trie…… #include <iostream> #include <cstdio>...
ACMoi蓝桥杯刷题网站推荐
心随我动
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ACM oi 蓝桥杯 刷题网站推荐 刷题的oj越来越多 肯定都有他们自己的特点 今天给各位朋友推荐一下一些网站
单词接龙【codevs】【黄金题】【深搜】
有关我的科研的足迹、算法竞赛的日子、生活记录。
10-14 816
http://codevs.cn/problem/1018/ #include&lt;iostream&gt; #include&lt;string&gt; #include&lt;map&gt; #include&lt;algorithm&gt; using namespace std; string a[21];int n; int b[21][21]; string s; //...
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manacher算法
力铭君
12-09 433
一种很有趣的算法，为什么这么说呢，因为它的预处理很巧妙。它通常是用来求一个字符串的回文串的长度的。下面介绍一下它的大致思路。（先介绍思路再说为什么会有这种思路）1.特殊处理字符串，把字符串的所有字符用一个没有出现过的标识隔开，并特殊标识字符串的头：如aabb\0处理后就可以为$#a#a#b#b#\0如aabaa\0处理后就可以为$#a#a#b#a#a#\0for(int i=strlen(s);i...
CODEVS 1018单词接龙
Streat思锥
10-24 326
#include<string.h> #include<iostream> using namespace std; struct a{ int chongd,v; }G[25][25]; int cut[25],vis[25],trytry,n,maxn=-1; char a[25][20],b; int catchdragon(char* x,char* y,int m,int n){
蓝桥杯 算法训练 单词接龙
Sunlight
01-28 1027
ac代码转自http://blog.youkuaiyun.com/qq_35078631/article/details/63252336 逻辑缜密，思路清晰 暴力搜索解决问题 ac代码如下 #include //万能的头文件 using namespace std; int n; string s[21],head; vectorvec[21]; //vec[i]数组存放着所有与i匹配的字符串编号
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用
08-13
内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。 使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。 其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。
APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析
08-13
内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。 其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。
S7-200 PLC与MCGS组态炉温控制系统的设计与实现：梯形图程序、接线图及IO分配详解 · PID控制
08-13
基于S7-200 PLC和MCGS组态软件构建的炉温控制系统。主要内容涵盖硬件连接（如Pt100温度传感器、固态继电器等），IO分配表，以及关键的梯形图程序，特别是PID控制算法的应用。文中不仅提供了详细的接线图和原理图，还分享了调试技巧，如PID参数调整方法和常见错误避免措施。此外，还讨论了系统的扩展性和稳定性优化。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和工业组态有初步了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确控制炉温的工业应用场景，如冶金、化工等行业。目标是帮助读者掌握S7-200 PLC与MCGS组态软件的联合应用，实现高效稳定的炉温控制。 其他说明：文中提到的一些高级特性（如温度预测控制）虽然可行但需谨慎使用，确保系统稳定可靠。同时强调了通信配置的重要性，特别是PP I到Modbus RTU的转换。
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