ZOJ 1825 compoud words

本文探讨了如何从递增的单词序列中筛选出特定条件的单词组合,并详细阐述了解题思路,包括使用集合和子字符串操作进行匹配。

题目大意:输入一串递增的单词序列,需要找出符合条件的单词递增输出,条件是:将一个单词拆成左右两个单词后,能在输入中找到这两个单词。例如单词 alien,可以拆成 a 和 lien,而输入中刚好同时有a和lien,则符合条件,输出alien。又如单词born,无论拆成b和orn,还是bo和rn,亦或是bor和n,都无法在输入中同时找到两个被拆分的单词。

解题思路:把每一个单词拆成两个,然后就看这两个单词是否在输入单词里面。因此可以采用set集合来判断某个单词是否存在输入单词序列里面,用substr分割一个字符串。

 

/*
	ZOJ 1825
	Emerald
	Tue 12 May 2015
*/
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <set>

using namespace std;

int main() {
	set <string> dict; // a set contains the inputting wotd
	string word;
	while( cin >> word ) {
		dict.insert( word );
	}

	set <string> :: iterator it;
	for( it = dict.begin(); it != dict.end(); it ++ ) {
		for( int i=1; i < it->length(); i++ ) { // it->substr( pos, len ) : split a string from the pos of the origin
											// string, and the splitted string's length is len
			if( dict.count( it->substr( 0, i ) ) && dict.count( it->substr( i, it->length() - i ) ) ) {
				printf( "%s\n", it->c_str() ); // print the compound word
				break; // break, or else this string may be printed again
			}
		}
	}

	return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Emerald/p/4498522.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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