UVA 11552 四 Fewest Flops

Fewest Flops

Time Limit:2000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu

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 1 #include <stdio.h>
 2 #include <string.h>
 3 #include <algorithm>
 4 using namespace std;
 5 int main()
 6 {
 7     int T;
 8     int k,numk;
 9     int i,j;
10     char a[1005];
11     int num[1005],q[1005][30],dp[1005][30];
12     scanf("%d",&T);
13     while(T--)
14     {
15         memset(num,0,sizeof(num));
16         memset(q,0,sizeof(q));
17         memset(dp,0,sizeof(dp));
18         scanf("%d",&k);
19         scanf("%s",a);
20         int l=strlen(a);
21         numk=l/k;
22         if(l%k!=0)
23             numk++;
24         for(i=1;i<=numk;i++)
25         {
26             for(j=(i-1)*k;j<=i*k-1 && j<l;j++)
27             {
28                 int o=a[j]-'a'+1;
29                 if(q[i][o]==0)
30                 {
31                     num[i]++;
32                     q[i][o]=1;
33                 }
34             }
35         }
36 
37         for(i=1;i<=26;i++)
38         {
39             if(q[1][i]==1)
40                 dp[1][i]=num[1];
41         }
42 
43         for(i=2;i<=numk;i++)
44         {
45             for(j=1;j<=26;j++)
46             {
47                 if(q[i][j]==1)
48                 {
49                     if(q[i-1][j]==1)
50                     {
51                         dp[i][j]=dp[i-1][j]+num[i];
52                         if(num[i-1]==1)
53                             dp[i][j]--;
54                         else
55                         {
56                             for(int u=1;u<=26;u++)
57                             {
58                                 if(u!=j && q[i-1][u]==1)
59                                     dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-1][u]+num[i]-1);
60                             }
61                         }
62                     }
63                     else
64                     {
65                         dp[i][j]=9999;
66                         for(int u=1;u<=26;u++)
67                         {
68                             if(q[i-1][u]==1)
69                                 dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-1][u]+num[i]);
70                         }
71                     }
72                 }
73             }
74         }
75 
76         int ans=9999;
77         for(int i=1;i<=26;i++)
78         {
79             if(q[numk][i]==1 && dp[numk][i]<ans)
80                 ans=dp[numk][i];
81         }
82 
83         printf("%d\n",ans);
84     }
85     return 0;
86 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/cyd308/p/4771573.html

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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