1050.String Subtraction (20)

本文介绍了一个PAT-A级难度的字符串处理题目,即字符串减法问题。通过两个字符串输入,去除第一个字符串中出现于第二个字符串中的所有字符。文章提供了C++实现代码,并详细说明了如何高效地解决此问题,避免超时。

1050.String Subtraction (20)

pat-al-1050

2017-01-26

  • 一个大坑之题,时间只有10ms所以要能省则省
  • 坑见注释
/**
 * pat-al-1050
 * 2017-01-26
 * Cpp version
 * Author: fengLian_s
 */
#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
  char str1[10002];
  char str2[10002];//坑1:不是每个字符之出现一次,所以并不是128或者256
  int hs[256] = {0};//坑2:不是128哦
  gets(str1);
  gets(str2);
  int len1 = strlen(str1);//坑2:不能放在for循环里,否则会超时
  int len2 = strlen(str2);
  //printf("%d %d\n", len1, len2);
  for(int i = 0;i < len2;i++)
  {
    hs[str2[i]] = 1;
  }
  for(int i = 0;i < len1;i++)
  {
    if(hs[str1[i]] == 0)
      printf("%c", str1[i]);
  }
  putchar('\n');
  return 0;
}

-FIN-

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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