笔试合集2

本文探讨了寻找多个字符串中的公共子串算法实现,通过比较字符并累计相同部分完成匹配。此外,还介绍了使用递推算法解决特定数学问题的方法,展示了如何利用数组存储中间结果避免重复计算。

攒一波RP:

1、找公共字符串

// var str_1 = read_line();
// var str_2 = read_line();
// var str_3 = read_line();
// var str_1 = "flower";
// var str_2 = "flow";
// var str_3 = "flight";

var n = read_line();
n = Number(n);
var str = [];
var str_c;
while(n--){
    str_c = read_line();
    str.push(str_c);
}
var sum = "";
if(str.length === 1){
    console.log(str[0]);
} else {
    var lenArray = [];
    for(var i=0;i<str.length;i++){
        lenArray.push(str[i].length);
    }
    var flag_1 = 1;
    for(var i=0;i<Math.min.apply(null, lenArray);i++){
        var flag = 1;
        for(var j=1;j<str.length;j++){
            if(str[j][i] === str[j-1][i]){
                continue;
            }
            else {
                flag = 0;
                break;
            }
        }
        if(flag){
            sum += str[j-1][i];
        } else {
            flag_1 = 0;
            if(sum === ""){
                print("empty");
            }else {
                print(sum);
            }
            //console.log(sum);
            break;
        }
    }
    if(flag_1){
        print(sum);
        //console.log(sum);
    }
}
// if(str[0]===str_2[0] && str_2[0]===str_3[0]){
//     sum += str_1[0];
//     len = Math.min(str_1.length,str_2.length,str_3.length);
//     for(var i=1;i<len;i++){
//         if(str_1[i]===str_2[i] && str_2[i]===str_3[i]){
//             sum += str_1[i];
//         } else {
//             //console.log(sum);
//             print(sum);
//             break;
//         }
//     }
//     if(i === len){
//         // console.log(sum);
//         print(sum);
//     }
// } else {
//     //console.log("empty");
//     print(sum);
// }

别问我为什么这么长,问就是看错题了。。。

2、递推:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <algorithm>
#include <math.h>
#include <stack>
#include <string.h>
#include <map>

using namespace std;

int main()
{
    int n;
    scanf("%d", &n);
    if(n == 0)
    {
        printf("1\n");
    }
    else if(n == 1)
    {
        printf("1\n");
    }
    else if(n == 2)
    {
        printf("2\n");
    }
    else
    {
        long long a[1000001];
        a[1] = 1;
        a[2] = 2;
        for(int i=3;i<=n;i++)
        {
            a[i] = a[i-1] + a[i-2];
        }
        printf("%lld\n", a[n]);
    }
    return 0;
}

没想到long long可以水过去,我还以为要开大数模拟呢
PS:SF 2020-09-14 前端

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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