【算法训练营】参数解析+跳石板

news2024/12/27 19:16:07

🌈欢迎来到Python专栏
🙋🏾‍♀️作者介绍:前PLA队员 目前是一名普通本科大三的软件工程专业学生
🌏IP坐标:湖北武汉
🍉 目前技术栈:C/C++、Linux系统编程、计算机网络、数据结构、Mysql、Python(目前在学)
🍇 博客介绍:通过分享学习过程,加深知识点的掌握,也希望通过平台能认识更多同僚,如果觉得文章有帮助,请您动动发财手点点赞,本人水平有限,有不足之处欢迎大家扶正~
🍓 最后送大家一句话共勉:知不足而奋进,望远山而前行。愿大家都能早日进大厂实现财富自由~
————————————————

这里写目录标题

  • 1.参数解析
  • 2.跳石板

1.参数解析

01

参数解析: [点击跳转](https://www.nowcoder.com/practice/668603dc307e4ef4bb07bcd0615ea677?tpId=37&&tqId=21
297&rp=1&ru=/activity/oj&qru=/ta/huawei/question-ranking)

【题目解析】:
本题考察string的运用
【解题思路】:
本题通过以空格和双引号为间隔,统计参数个数。对于双引号,通过添加flag,保证双引号中的空格被输
出。
【示例代码】

#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
using namespace std;
void cmdLineParse(const string &str)
{
string tmp = "";
vector<string> svec;
bool flag = false; //用于判断是否处于字符串的状态
for(int i=0; i<str.size(); ++i)
{
if(str[i] == '"') //判断是否是字符串的起始或者结束
{
flag = !flag; //说明处于了字符串的状态
}
else if(str[i]==' ' && !flag) //判断参数的分隔或者是否为字符串的内容
{
svec.push_back(tmp);
tmp = "";
}
else //正常的参数内容
{
tmp += str[i]; //xcopy
}
}
svec.push_back(tmp); //追加最后一个参数
cout<<svec.size()<<endl;
for(int i=0; i<svec.size(); ++i)
cout<<svec[i]<<endl;
}
int main()
{
string str;
while(getline(cin, str))
{
cmdLineParse(str);
}
return 0;
}

2.跳石板

02

跳石板: 点击跳转

题解:
题目的意思是从N开始,最少需要累加几步可以变成指定的数字M,每次累加的值为当前值的一个约数。
【解题思路】:
将1 - M个石板看做一个结果数组stepNum,每个stepNum[i]储存着从起点到这一步最小的步数,其中0为不
能到达。 从起点开始对stepNum进行遍历,先求i的所有约数(即从stepNum[i]能走的步数),然后更新那
几个能到达的位置的最小步数。如果不能到达则更新为此时位置的最小步数 + 1,如果是能到达的就更新为
min(已记录的最小步数,此处的最小步数 + 1)),遍历一遍后得到结果。
【示例代码】

#include<iostream>
#include<vector>
#include<limits.h>
#include<math.h>
using namespace std;
void get_div_num(int v, vector<int>& a) {
    for (int i = 2; i <= sqrt(v); ++i) {
        if (v % i == 0) {
            a.push_back(i);
            if (v / i != i)
                a.push_back(v / i);
        }
    }
}
int Jump(int n, int m) {
    vector<int> step(m + 1, INT_MAX); //int_max表示不可达到
    step[n] = 0; //当前位置初始化
    for (int i = n; i < m; ++i) {
        if (step[i] == INT_MAX)
            continue;
        vector<int> a;
//获取i的约数,并保存
        get_div_num(i, a);
        for (int j = 0; j < a.size(); ++j) {
            if (a[j] + i <= m && step[a[j] + i] != INT_MAX) {
//需要挑选一个最小值
                step[a[j] + i] = step[a[j] + i] < step[i] + 1 ? step[a[j] + i] : step[i] + 1;
            } else if (a[j] + i <= m) {
                step[a[j] + i] = step[i] + 1;
            }
        }
    }
    return step[m] == INT_MAX ? -1 : step[m];
}
int main() {
    int n, m, min_step;
    while (cin >> n >> m) {
        min_step = Jump(n, m);
        cout << min_step << endl;
    }
    return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1223199.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

元宇宙3D云展厅应用到汽车销售的方案及特点

为了紧紧抓住年轻消费者的需求&#xff0c;汽车销售行业也正在经历一场深刻的变革。在这个变革的前沿&#xff0c;元宇宙3D汽车展厅作为一项全新技术闪亮登场&#xff0c;打破了传统汽车销售模式的限制&#xff0c;为消费者带来了前所未有的购车体验。 元宇宙3D汽车展厅采用了尖…

竞赛选题 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python

文章目录 1 前言1 课题背景2 相关技术2.1 Dlib人脸识别库2.2 疲劳检测算法2.3 YOLOV5算法 3 效果展示3.1 眨眼3.2 打哈欠3.3 使用手机检测3.4 抽烟检测3.5 喝水检测 4 最后 1 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; 基于深度学习的驾…

java每日一记 —— 谈谈反射

这应该是基础吧 1.先来说点前置知识&#xff1a;类的加载机制2.以自己的方式来谈反射的概念3.获取class的三种方式3.1.通过已知的类型获取class3.2.通过实例对象获取class3.3.通过Class.forName获取全路径指定类名的class 4.整理了一下API&#xff1a;坦言说&#x1faa1;累5.现…

【腾讯云云上实验室-向量数据库】TAI时代的数据枢纽-向量数据库 VectorDB

一、向量数据库的发展历程和时代机遇 回顾向量数据库的发展历程&#xff1a; 2012年开始&#xff0c;深度神经网络的发展催生了向量数据库的发展&#xff1b;2015年至2016年&#xff0c;Google和微软发布了标志性的论文&#xff1b;2017年&#xff0c;Facebook开源了Faiss框架…

【具身智能评估1】具身视觉语言规划(EVLP)仿真环境汇总

参考论文&#xff1a;Core Challenges in Embodied Vision-Language Planning 论文作者&#xff1a;Jonathan Francis, Nariaki Kitamura, Felix Labelle, Xiaopeng Lu, Ingrid Navarro, Jean Oh 论文原文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/2106.13948 论文出处&#xff1a;Jo…

文心一言-情感关怀之旅

如何让LLM更有温度。 应用介绍

猜数字优化版(带进度条)

其实就是加了个动态进度条显示加载游戏的流程&#xff0c;这样看上去是不是更有big了hhhh #include<windows.h> #include<iostream> #include<ctime> using namespace std; void menu() {printf("1.开始游戏\n");printf("0.退出游戏\n")…

PP-YOLOE: An evolved version of YOLO(2022.12)

文章目录 Abstract1. Introduction2. Method2.1. A Brief Review of PP-YOLOv22.2. Improvement of PP-YOLOEAnchor-freeBackbone and NeckTask Alignment Learning (TAL)Efficient Task-aligned Head (ET-head) 3.Experiment4. Conclusion 原文链接 源代码 Abstract 在本报告…

恕我直言,大模型对齐可能无法解决安全问题,我们都被表象误导了

是否听说过“伪对齐”这一概念&#xff1f; 在大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的评估中&#xff0c;研究者发现了一个引人注目的现象&#xff1a;当面对多项选择题和开放式问题时&#xff0c;模型的表现存在显著差异。这一差异根源在于模型对复杂概念的理解不够全面&…

Python hashlib 模块详细教程:安全哈希与数据完整性保护

更多Python学习内容&#xff1a;ipengtao.com 大家好&#xff0c;我是涛哥&#xff0c;今天为大家分享 Python hashlib 模块详细教程&#xff0c;文章6500字&#xff0c;阅读大约17分钟&#xff0c;大家enjoy~~ hashlib模块为Python提供了一种简便的方式来使用各种哈希算法&…

ACM练习——第五天

还有两天就要比赛了&#xff0c;进入正题吧 题目一&#xff1a;小红的签到题 小红的签到题 (nowcoder.com) 这道题也就是热身水平&#xff0c;机会很清楚的发现只需要c/a就可以得出答案了 参考代码&#xff1a; #include <iostream>using namespace std;int main(){int a…

SecureCRT的“New line mode“

New line mode选中与不选中啥区别 在SecureCRT中&#xff0c;"New line mode"是一个关键配置项&#xff0c;主要用于解决不同操作系统之间的换行问题。当不选中"New line mode"时&#xff0c;SecureCRT会将接收到的数据按照原样发送&#xff0c;不会对数据…

腾讯智影数字人工具

腾讯智影数字人工具 腾讯智影数字人的形象风格多样&#xff0c;包括写实、卡通等&#xff0c;可以满足不同年龄层观众的喜好。同时&#xff0c;腾讯智影数字人也提供了灵活的驱动方案&#xff0c;可以通过文本或配音直接生成视频&#xff0c;并支持数字人做出与视频一样的动作…

计算机网络——WLAN简解

1. WLAN的发展历程 ❓ WLAN和WIFI有什么区别。 &#x1f604; 具体来说&#xff0c;WALN是抽象的概念&#xff0c;代表这无线局域网这一类技术&#xff0c;而WIFI则是具体的具体技术标准&#xff0c;虽然在生活中&#xff0c;二者的表现是强相关的&#xff08;因为是使用的wifi…

talbay---贝叶斯网络分析工具产品介绍

一 简介 talbay是拥有独立知识产权的国产软件&#xff0c;主要功能是贝叶斯网络建模、决策网络建模、概率计算、决策支持、敏感性分析、网络模型验证、机器学习等。talbay以用户为中心&#xff0c;简单易用, 计算准确高效&#xff0c;分析全面多样&#xff0c;在应用成熟理论及…

基础模型的自然语言处理能力综述

NLP作为一个领域为基础模型开辟了道路。虽然这些模型在标准基准测试中占据主导地位&#xff0c;但这些模型目前获得的能力与那些将语言描述为人类交流和思维的复杂系统的能力之间存在明显的差距。针对这一点&#xff0c;我们强调语言变异的全部范围&#xff08;例如&#xff0c…

西南科技大学814考研一

C语言基础 字节大小 char&#xff1a;1 字节 unsigned char&#xff1a;1 字节 short&#xff1a;2 字节 unsigned short&#xff1a;2 字节 int&#xff1a;通常为 4 字节&#xff08;32 位平台&#xff09;或 8 字节&#xff08;64 位平台&#xff09; unsigned int&#x…

汽车音响静音检测电路芯片D3703F,适用于汽车音响系统,采用封装形式SOP8

D3703F是-块汽车音响静音检测电路。用于音响系统检测在放音或快进/退时进行静音检测。D3703F的电压范围: 6V~16V&#xff0c; 信号检测和静音时间可通过外围电阻、电容来改变。 主要特点&#xff1a; ● 快进退时也可进行静音检测 ● 信号检测和静音时间可通过外围元件值来改…

机器学习笔记 - 使用 PyTorch 的多任务学习和 HydraNet

一、HydraNet简述 特斯拉使用了一个模型可以解决他们正在处理的每一项可能的任务。 例如:物体检测、道路曲线估计、深度估计、3D重建、视频分析、物体追踪、ETC等等。 以下是在 NVIDIA GPU 上以 3 种不同配置运行的 2 个计算机视觉模型的基准测试。 在第一个配置中,我…

贝叶斯AB测试

AB测试是用来评估变更效果的有效方法&#xff0c;但很多时候会运行大量AB测试&#xff0c;如果能够在测试中复用之前测试的结果&#xff0c;将有效提升AB测试的效率和有效性。原文: Bayesian AB Testing[1] 随机实验&#xff0c;又称AB测试&#xff0c;是行业中评估因果效应的既…