2015美团笔试(南京地区)

本文分享了一道美团笔试题的解答过程,题目要求从给定字符串中找出最长的连续数字串并返回其长度。文章提供了完整的C语言实现代码,包括如何遍历字符串、判断连续数字及返回最长连续数字串的具体实现。

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

昨天去南京参加的美团笔试,我去,好多人,看来大家都很想去。虽然自己比大牛比菜菜,但也做上几道题,看来差距不是特别特别大,哈哈。

把昨天的题目,自己上机试试。


在字符串中找出连续最长的数字串,并把这个串的长度返回,
并把这个最长数字串付给其中一个函数参数outputstr所指内存。
例如:"abcd12345ed125ss123456789"的首地址传给intputstr后,函数将返回9,

outputstr所指的值为123456789

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include<ctype.h>

int continumax(char *outstr,char *instr)
{
	int maxnum =0,count=1,i;
	char *head =NULL;
	
	while(*instr != NULL)
	{
		if((isdigit(*instr)) && (*(instr+1) == *(instr) + 1))    //判断是否数字,及是否连续
		{
			count++;
			//printf("count = %d\n",count);
		}
		else 
		{
			if(count > maxnum)
			{
				maxnum = count;
				head = instr - maxnum + 1;        //因为指针前移了一位,实验可以发现
			}
			count =1;
		}
		
		instr++;
	}
	
	outstr[maxnum]=0;
	
	for(i=0; i<maxnum; i++)
	{
		*outstr = *head;
		outstr++;
		head++;
	}
	
	return maxnum;
}

int main()
{
	int result;
	char instr[100],outstr[100];
	
	while(printf("input string: "),fgets(instr,sizeof(instr),stdin) != NULL)
	{
		result = continumax(outstr,instr);
		printf("The result is : %d %s\n\n",result,outstr);  
	}
	
	return 0;
}

 

待续。。。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
### 美团笔试中的算法题与数据结构解析 #### 字符串处理问题 字符串问题是美团笔试中常见的题目之一。例如,在给定的引用中有提到将字符串 `S` 中的所有子串 `mei` 替换为 `tuan` 的操作[^2]。这种类型的题目通常可以通过遍历字符串并逐一匹配目标子串实现替换功能。 以下是基于 Python 实现的一个简单例子: ```python def replace_substring(s: str, old: str, new: str) -> str: return s.replace(old, new) # 测试样例 input_str = "meiluan" output_str = replace_substring(input_str, "mei", "tuan") print(output_str) # 输出应为 "tuanluan" ``` 此方法利用了内置函数 `.replace()` 来完成替换工作,时间复杂度接近 O(n),其中 n 是字符串长度。 --- #### 贪心算法的应用 另一个典型场景是在字符串简化过程中应用贪心策略。通过从左至右扫描字符串,并移除连续重复字符的方式防止形成偶数长度回文子串[^3]。这种方法的核心在于维护一个栈或者列表来存储当前有效的字符序列。 下面是一个简单的实现方式: ```python from typing import List def remove_duplicates(s: str) -> str: stack: List[str] = [] for char in s: if stack and stack[-1] == char: stack.pop() # 移除上一个相同字符 else: stack.append(char) return ''.join(stack) # 示例测试 result = remove_duplicates("abbaca") print(result) # 输出应为 "ca" ``` 上述代码的时间复杂度同样为 O(n),空间复杂度取决于输入字符串的最大可能去重后的大小。 --- #### 游戏模拟问题 对于更复杂的交互型问题,比如两个玩家分别提供一组指令字符串的情况[^4],则需要设计状态机或逐轮比较逻辑以确定胜负条件及回合数。这类问题往往涉及双指针技巧、队列管理或其他高级数据结构的支持。 假设每条命令由单一字母组成,则可采用如下伪代码框架进行求解: ```python from collections import deque def simulate_game(player_a_commands: str, player_b_commands: str) -> (int, str): queue_a = deque(list(player_a_commands)) queue_b = deque(list(player_b_commands)) rounds = 0 while queue_a and queue_b: action_a = queue_a.popleft() action_b = queue_b.popleft() if action_a > action_b: winner = 'A' elif action_a < action_b: winner = 'B' else: continue rounds += 1 result = f"{rounds} {winner}" if not queue_a or not queue_b else "-1" return int(rounds), result # 假设两组随机生成的固定长度指令集作为输入参数调用该函数即可得出结论。 ``` 注意这里仅展示了一个非常基础的游戏规则解释版本;实际比赛中可能会有更多细节约束需额外考虑进去。 --- #### 编译原理基础知识回顾 最后值得一提的是关于编译器构建方面的知识点也经常出现在技术面试环节当中。整个流程大致分为以下几个阶段: - **词法分析** 将源文件拆分成一个个 token 单元; - 接着进入 **语法分析**, 构建起 Abstract Syntax Tree (AST); - 随后开展 **语义检查**, 确认 AST 是否满足特定语言定义下的合法表达形式; - 如果一切正常的话就会进入到后续步骤像 **中间表示(IR)** 和最终的目标机器码生产阶段[^1]. 这些概念虽然看似远离日常开发活动领域之外但实际上它们构成了现代软件工程不可或缺的一部分因此值得深入学习掌握. ---
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