1043 输出PATest (20 分)

SMR实战指南:从GWAS数据到eQTL分析的完整流程 本文提供了基于汇总数据的孟德尔随机化(SMR)实战指南,详细解析了如何从GWAS汇总数据出发,整合eQTL数据,完成从数据准备、BESD格式转换到最终SMR与HEIDI分析的完整流程。文章重点阐述了核心操作步骤、常见避坑技巧与结果解读,旨在帮助遗传学研究者高效掌握这一分析基因表达与复杂性状潜在因果关系的强大工具。 阅读详情

给定一个长度不超过 104 的、仅由英文字母构成的字符串。请将字符重新调整顺序,按 PATestPATest.... 这样的顺序输出,并忽略其它字符。当然,六种字符的个数不一定是一样多的,若某种字符已经输出完,则余下的字符仍按 PATest 的顺序打印,直到所有字符都被输出。

输入格式:

输入在一行中给出一个长度不超过 104 的、仅由英文字母构成的非空字符串。

输出格式:

在一行中按题目要求输出排序后的字符串。题目保证输出非空。

输入样例:

redlesPayBestPATTopTeePHPereatitAPPT

结尾无空行

输出样例:

PATestPATestPTetPTePePee

结尾无空行

解题思路:嗯......感觉还是使用一些方法会更容易吧,刚学习了map,还不是很熟练,需要继续练习,加油加油啊!

行至黑暗处,上岸用通明!!!

//这个题感觉就是先遍历字符串,然后将题目中字符串中出现过的进行统计,使用map方法解决吧
//使用刚学习到的map来解题,真的很快
#include<iostream>
#include<string>
#include<map>
using namespace std;

int main()
{
    string arr;
    cin >> arr;
    map<char,int>cnt;
    cnt['P']=0;
    cnt['A']=0;
    cnt['T']=0;
    cnt['s']=0;
    cnt['e']=0;
    cnt['t']=0;
    int size = arr.size();
    for(int i = 0 ; i < size; ++i)
    {
        if(arr[i]=='P')
            cnt['P']++;
        else if(arr[i]=='T')
            cnt['T']++;
        else if(arr[i]=='A')
            cnt['A']++;
        else if(arr[i] == 's')
            cnt['s']++;
        else if(arr[i] == 'e')
            cnt['e']++;
        else if(arr[i] == 't')
            cnt['t']++;
    }
    while((cnt['P'])!=0||(cnt['T'])!=0||(cnt['A'])!=0||(cnt['e'])!=0||(cnt['s'])!=0||(cnt['t'])!=0)
    {
        if(cnt['P']!=0)
        {
            cout << 'P';
            cnt['P']--;
        }
        if(cnt['A']!=0)
        {
            cout << 'A';
            cnt['A']--;
        }
        if(cnt['T']!=0)
        {
            cout << 'T';
            cnt['T']--;
        }
        if(cnt['e']!=0)
        {
            cout << 'e';
            cnt['e']--;
        }
        if(cnt['s']!=0)
        {
            cout << 's';
            cnt['s']--;
        }
        if(cnt['t']!=0)
        {
            cout << 't';
            cnt['t']--;
        }
    }
    cout <<endl;
    return 0;
}

使用阿里天池平台训练YOLO目标检测模型 YOLO算法是一种单阶段目标检测算法,由Joseph Redmon等人于2015年提出。与传统的两阶段检测算法相比,YOLO将目标检测问题转化为回归问题,直接预测边界框的位置和类别概率,大大提高了检测速度。YOLOv1: 首次提出YOLO的核心思想,将图像分割成网格,每个网格预测边界框和类别概率。YOLOv2: 引入了批量归一化、锚框等改进,提高了检测精度。YOLOv3: 采用多尺度预测,增强了对小目标的检测能力。 阅读详情

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