HDOJ 1051

排序算法优化与复杂度分析
#include<stdio.h>
#define N 5010
int main()
{
	int T,n,i,j,k,t,m,temp,x,y,d,c;
	int a[N],b[N],g[N],h[N],flag[N];
	scanf("%d",&T);
	for(m=0;m<T;m++)
	{
		for(i=0;i<N;i++)
			flag[i]=1;     //初始化
		temp=0,x=0,y=0,d=0,c=0;
		scanf("%d",&n);
		for(i=0;i<n;i++)
			scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
		if(n==1)        //还要考虑到这个步骤没有这个的话是不可能AC的
		{
			printf("%d\n",1);
			continue;
		}
		for(i=0;i<n-1;i++)
			for(j=0;j<n-1-i;j++)
				if(a[j]>a[j+1])
				{
					temp=a[j];
					a[j]=a[j+1];
					a[j+1]=temp;
					temp=b[j];
					b[j]=b[j+1];
					b[j+1]=temp;
				}
		g[0]=a[0],h[0]=b[0],k=1;
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			x=g[0],y=h[0],t=0;  //将x,y是用来比较的两个中的前面的那位,就是小的那位
			for(j=1;j<n;j++)
			{
				if(flag[j]==1)    //此步骤是为了将已经处理过的数据剔除
				{
					if(x<=a[j]&&y<=b[j])   //如果符合后面的全部a[j],b[j]都比x,y大的话就执行
					{
						k++;
						x=a[j];
						y=b[j];
						flag[j]=0;
					}
					else
					{
						g[t]=a[j];    //此处的目的是为了获得g[0],h[0]用的,为了给x,y赋值
						h[t]=b[j];
						t++;
					}
					if(k==n)     //当k已经为总共的数的时候,跳出循环(连着跳两层)
					{
						c=1;
						break;
					}
				}
			}
			d++;   //用d来记录总共需要的次数,也是最后要输出的值
			if(c==1)
				break;
		}
		printf("%d\n",d);
	}
	return 0;
}

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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