UVA1593 不定量不定长度单词,左对齐

本文探讨了如何在编程过程中遇到特定问题时的解决方案,即如何通过使用vector容器来动态更新每一列的最大长度。通过实例演示,解释了如何在遍历输入数据时,利用字符串流和循环来实现这一目标。强调了循环中重置列索引的重要性,这是作者最初未能想到的关键步骤。

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

找出每一列的最大长度。。一道题卡了一天,很水虽然,但是这个点想不到我真的做不了,因为不定量,不定长,所以只能用vector做才比较好


 while(getline(cin,code))
    {
        stringstream tran(code);       //创建一个“字符串流”——tran,接下来只需要像读取cin那样读取tran即可!
        while(tran>>te)
        {
            max_len[col]=max(max_len[col],(int)te.size());//比较长度取大值。
            col++;
            txt[row].push_back(te);//将每一个单词存进容器里面!
        }
        row++,col=0;
    }


每一行输入后更新每一列的长度,就是这么简单,col每次循环归零这一点很重要,也是我一直没有想到的地方。

希望自己以后思维能活跃一点吧。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值