POJ 3332 Parsing Real Numbers

本文介绍了一种使用有限状态自动机的方法来判断输入字符串是否为合法的实数。通过定义不同模式对应实数的不同部分,如正负号、整数部分、小数点等,并实现状态转换函数和字符检查函数,最终确定输入是否合法。

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POJ_3332

    以前问过gestapolur有限自动机是什么东东,只记得他和我说过它会在有限的状态之间自己转化,于是就按这个理解写了一下这个题,没想到写出来的程序和discuss里面所谓的DFA还真的很像,只不过它是把我的check()和pattern()两部分合成了一个来写的。

    下面还是说说我对这个题目的思考吧。

    一开始看到这个题目实际是想去暴力的,枚举所有的不合法情况,然后一一排除即可,但发现这样比较繁琐。后来对问题做了一个转化,想象成一个机器从左向右依次把字符吃进去,并根据实际情况转化模式,对于特定的模式下如果吃进去的是不符合要求的字符,就直接报错就好了。

    转化成这样一个思路之后,程序就比较好写了。首先我要指定模式并写一个自动转换模式的函数pattern,只要把实数的不同部分当作不同的模式即可,比如底数部分的+-看成模式1,底数的整数部分看成模式2,底数的小数点看成模式3,等等。接下来就是写一个check函数,只要在特定的模式下面吃进去的是不符合要求的字符就返回0,如果符合要求就返回1。

    这样就方便啦,写好代码让程序去吃字符串就可以了。不过还有一个问题就是类似样例2的情况,虽然中间不会报错,但它也是不合法的。细想一下,没关系,我们只要规定一下最后机器结束运行时有哪些状态合法即可。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<ctype.h>
#define MAXD 1010
int n, pat;
char b[MAXD];
void init()
{
int i, j, k, p;
gets(b);
for(i = 0; b[i] == ' '; i ++);
for(j = strlen(b) - 1; b[j] == ' '; j --);
for(k = 0, p = i; p <= j; p ++, k ++)
b[k] = b[p];
b[k] = '\0';
n = k;
}
void pattern(int i)
{
if(pat == 0)
{
if(b[i] == '+' || b[i] == '-')
pat = 1;
else
pat = 2;
}
else if(pat == 1)
{
pat = 2;
}
else if(pat == 2)
{
if(b[i] == '.')
pat = 3;
else if(b[i] == 'e' || b[i] == 'E')
pat = 5;
}
else if(pat == 3)
{
pat = 4;
}
else if(pat == 4)
{
if(b[i] == 'e' || b[i] == 'E')
pat = 5;
}
else if(pat == 5)
{
if(b[i] == '+' || b[i] == '-')
pat = 6;
else
pat = 7;
}
else if(pat == 6)
{
pat = 7;
}
}
int check(int i)
{
if(pat == 1)
{
if(b[i] == '+' || b[i] == '-')
return 1;
else
return 0;
}
else if(pat == 2)
{
if(isdigit(b[i]))
return 1;
else
return 0;
}
else if(pat == 3)
{
if(b[i] == '.')
return 1;
else
return 0;
}
else if(pat == 4)
{
if(isdigit(b[i]))
return 1;
else
return 0;
}
else if(pat == 5)
{
if(b[i] == 'e' || b[i] == 'E')
return 1;
else
return 0;
}
else if(pat == 6)
{
if(b[i] == '+' || b[i] == '-')
return 1;
else
return 0;
}
else
{
if(isdigit(b[i]))
return 1;
else
return 0;
}
}
int solve()
{
int i;
pat = 0;
for(i = 0; i < n; i ++)
{
pattern(i);
if(!check(i))
return 0;
}
if(pat == 2 || pat == 4 || pat == 7)
return 1;
else
return 0;
}
int main()
{
int t;
gets(b);
sscanf(b, "%d", &t);
while(t --)
{
init();
if(solve())
printf("LEGAL\n");
else
printf("ILLEGAL\n");
}
return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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