PAT (Advanced Level) 1084. Broken Keyboard (20)

本文介绍了一个简单的字符串匹配算法实现,该算法通过预处理模式串并利用一个标志数组来提高匹配效率。通过对输入字符串进行大小写统一处理,确保了大小写字母也能正确匹配。

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

简单题。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<map>
#include<queue>
#include<stack>
#include<algorithm>
using namespace std;

const int maxn=100000;
char s[maxn],t[maxn],u[maxn];
int flag[1000];

int main()
{
    scanf("%s",s);
    scanf("%s",t);

    for(int i=0;s[i];i++)
        if(s[i]>='a'&&s[i]<='z') s[i]=s[i]-'a'+'A';
    for(int i=0;t[i];i++)
        if(t[i]>='a'&&t[i]<='z') t[i]=t[i]-'a'+'A';

    memset(flag,0,sizeof flag);

    int p1=0,p2=0;

    while(1)
    {
        if(s[p1]==t[p2])
        {
            p1++;
            p2++;
        }
        else
        {
            if(flag[s[p1]]==0)
            {
                printf("%c",s[p1]);
                flag[s[p1]]=1;
            }
            p1++;
        }
        if(s[p1]==0) break;
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zufezzt/p/5636199.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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