hihocoder1766 字符串问题

本文介绍了一种利用贪心策略解决特定字符串处理问题的算法实现。通过不断贪心增加的方式,该算法能够有效地处理字符串匹配和分析任务,为理解和应用贪心算法提供了实践案例。

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

思路:

不断贪心增加即可。

实现:

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 using namespace std;
 4 int ne[100005][26];
 5 int main()
 6 {
 7     string s;
 8     while (cin >> s)
 9     {
10         memset(ne, 0, sizeof ne);
11         int n = s.length();
12         for (int i = 0; i < 26; i++) ne[n][i] = n;
13         for (int i = n - 1; i >= 0; i--)
14         {
15             for (int j = 0; j < 26; j++)
16                 ne[i][j] = ne[i + 1][j];
17             ne[i][s[i] - 'a'] = i;
18         }
19         int ans = 1;
20         for (int i = 1; i < n; i++)
21         {
22             int j = i, cur = 0;
23             while (j < n)
24             {
25                 if (ne[cur][s[j] - 'a'] < i)
26                 {
27                     cur = ne[cur][s[j] - 'a'];
28                     cur++;
29                     j++;
30                 }
31                 else break;
32             }
33             ans++;
34             i = max(i, j - 1);
35         }
36         cout << ans << endl;
37     }
38     return 0;
39 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangyiming/p/9862147.html

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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