大家用的方法都太好了!! 蒟蒻小金羊来发一篇玄学堆排. STL大法好! (附有核心code详解,完整code) 核心:两次排序,第一次自我排序,第二次整体排序. 核心code1: string strsort(string str) { int len=str.size(); for (int temp=0;temp<len;temp++) { q2.push(str[temp]); } string str2=""; for (int temp=0;temp<len;te

P1808 单词分类_NOI导刊2011提高(01) 题目描述 Oliver为了学好英语决定苦背单词,但很快他发现要直接记住杂乱无章的单词非常困难,他决定对单词进行分类. 两个单词可以分为一类当且仅当组成这两个单词的各个字母的数量均相等. 例如“AABAC”,它和“CBAAA”就可以归为一类,而和“AAABB”就不是一类. 现在Oliver有N个单词,所有单词均由大写字母组成,每个单词的长度不超过100.你要告诉Oliver这些单词会被分成几类. 输入输出格式 输入格式: 输入文件的第一行为单词

洛谷P1808 单词分类_NOI导刊2011提高(01) 题目描述 Oliver为了学好英语决定苦背单词,但很快他发现要直接记住杂乱无章的单词非常困难,他决定对单词进行分类. 两个单词可以分为一类当且仅当组成这两个单词的各个字母的数量均相等. 例如“AABAC”,它和“CBAAA”就可以归为一类,而和“AAABB”就不是一类. 现在Oliver有N个单词,所有单词均由大写字母组成,每个单词的长度不超过100.你要告诉Oliver这些单词会被分成几类. 输入格式 输入文件的第一行为单词个数N,以下

题目描述 Oliver为了学好英语决定苦背单词,但很快他发现要直接记住杂乱无章的单词非常困难,他决定对单词进行分类. 两个单词可以分为一类当且仅当组成这两个单词的各个字母的数量均相等. 例如“AABAC”,它和“CBAAA”就可以归为一类,而和“AAABB”就不是一类. 现在Oliver有N个单词,所有单词均由大写字母组成,每个单词的长度不超过100.你要告诉Oliver这些单词会被分成几类. 输入输出格式 输入格式: 输入文件的第一行为单词个数N,以下N行每行为一个单词. 输出格式: 输出文件

STL大法好!!! 使用sort()将string排序,map去重并统计即可. 最短代码如下: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; string s;int n; map<string,int> m; int main(){ cin>>n; while(n--)cin>>s,sort(s.begin(),s.end()),m[s]; cout<<m.size(); ; }

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是

已经有四套题没有写博客了.今天改的比较快,就有时间写.今天这套题是用的图片的形式,传上来不好看,就自己描述吧. 第一题:单词分类 题目大意:有n个单词(n<=10000),如果两个单词中每个字母的数量是一样的(比如:AABAC 和BCAAA)则为一类单词,每个单词长度不大于100,问这些单词可以分为几类? 样例:输入:3  AABCA AAABC BBCAA    输出:2 题解: 每次都在第一题是字符串的时候卡住,这次又卡了一个多小时..一般思路,就是枚举查找,排序,然后一个一个的比较,但是只

import theano import numpy import os import pdb from theano import tensor as T from collections import OrderedDict class model(object): def __init__(self, nh, nc, ne, de, cs): ''' nh :: dimension of the hidden layer nc :: number of classes ne :: numb

构建高性能web站点笔记 第三章 服务器并发处理能力 3.1吞吐率 描述服务器在实际运行期间单位时间内处理的请求数.也就是一定并发用户的情况下,服务器处理请求能力的量化体现. 吞吐率的前提包括: 并发用户数 总请求数 请求资源描述 第五章 动态脚本加速 微动态内容的计算结果生成缓存,我们达到一定目的. 3.1 opcode缓存 目的减少CPU和内存开销.如果动态内容的性能瓶颈不在CPU和内存,而在于I/O操作,比如数据库查询带来的磁盘I/O开销,那么opcode cache的性能提升也有限. 如

本章讨论Python的内置功能,这些功能本书会用到很多.虽然扩展库,比如pandas和Numpy,使处理大数据集很方便,但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的. 我们会从Python最基础的数据结构开始:元组.列表.字典和集合.然后会讨论创建你自己的.可重复使用的Python函数.最后,会学习Python的文件对象,以及如何与本地硬盘交互. 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大.通晓它们才能成为熟练的Python程序员. 元组 元组是一个固定长度,不可改变的Pyt

Recurrent Neural Network Language Modeling Toolkit  工具使用点击打开链接 本博客地址:http://blog.csdn.net/wangxinginnlp/article/details/38385471 依照训练的进度学习代码: RNN训练过程(摘自Mikolov的博士论文): 1. Set time counter t = 0, initialize state of the neurons in the hidden layer s(t)

P99zhx a [问题描述]你是能看到第一题的 friends 呢.——hja怎么快速记单词呢?也许把单词分类再记单词是个不错的选择.何大爷给出了一种分单词的方法,何大爷认为两个单词是同一类的当这两个单词的各个字母的个数是一样的,如 dog 和 god.现在何大爷给了你?个单词,问这里总共有多少类单词.[输入格式]第一行一个整数?代表单词的个数.接下来?行每行一个单词.[输出格式]一行一个整数代表答案.[样例输入]3AABACCBAAAAAABB[样例输出]2[数据范围与规定]70%的数据,1

竞赛时间:????年??月??日??:??-??:?? 题目名称 a b c 名称 a b c 输入 a.in b.in c.in 输出 a.out b.out c.out 每个测试点时限 1s 1s 1s 内存限制 256MB 256MB 256MB 测试点数目 10 10 10 每个测试点分值 10 10 10 是否有部分分 无 无 无 题目类型 传统 传统 传统 a [问题描述] 你是能看到第一题的 friends 呢. ——hja 怎么快速记单词呢?也许把单词分类再记单词是个不错的选择.

程序实现原理: 将TXT文本中的数据读出,并按照其类别的不同,将关键字.数字以及运算符识别出来. 一.词法分析实验步骤 1. 熟悉TPL语言 2. 编写TPL语言程序,至少3个,一个简单,一个复杂的(包括循环,分支,以及它们的相互嵌套),一个错误的(带非法字符的,如$ 和 整数位数>8的整数) 3.根据指导书中的第三章中的DFA 编写词法分析程序. 程序输入:上面的三个TPL程序,程序输出: 分离出的单词.注:单词需要保存,为语法分析做准备 4.将单词分类,对每类单词都进行简化,均简化成一个字符

P99zhx: 竞赛时间:???? 年?? 月?? 日??:??-??:??题目名称 a b c名称 a b c输入 a.in b.in c.in输出 a.out b.out c.out每个测试点时限 1s 1s 1s内存限制 256MB 256MB 256MB测试点数目 10 10 10每个测试点分值 10 10 10是否有部分分 无 无 无题目类型 传统 传统 传统注意 事项) (请务必仔细阅读) :P99 zhxa a[问题描述]你是能看到第一题的 friends 呢.——hja怎么快速记

[问题描述]你是能看到第一题的friends呢.——hja 怎么快速记单词呢?也许把单词分类再记单词是个不错的选择.何大爷给出了一种分单词的方法,何大爷认为两个单词是同一类的当这两个单词的各个字母的个数是一样的,如dog和god.现在何大爷给了你 个单词,问这里总共有多少类单词.[输入格式]第一行一个整数N 代表单词的个数.接下来 N行每行一个单词.[输出格式]一行一个整数代表答案.[样例输入]3AABACCBAAAAAABB[样例输出]2[数据范围与规定] 分析:双Hash会被卡,毒瘤....

a[问题描述] 你是能看到第一题的 friends 呢. ——hja 怎么快速记单词呢?也许把单词分类再记单词是个不错的选择.何大爷给 出了一种分单词的方法,何大爷认为两个单词是同一类的当这两个单词的各个 字母的个数是一样的,如 dog 和 god.现在何大爷给了你?个单词,问这里总共 有多少类单词.[输入格式] 第一行一个整数n代表单词的个数. 接下来n行每行一个单词.[输出格式] 一行一个整数代表答案.[样例输入] 3 AABAC CBAAA AAABB[样例输出] 2[数据范围与规定] 7

从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类 雷锋网 AI 科技评论按:从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿.近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破. 对于自动理解人类音频的任务来说,识别「谁说了什么」(或称「说话人分类」)是一个关键的步骤.例如,在一段医生和患者的对话中,医生问:「你按时服用心脏病

一.BERT介绍 论文地址:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding  BERT是基于Transformer的深度双向语言表征模型,基本结构如图所示,本质上是利用Transformer结构构造了一个多层双向的Encoder网络.Transformer是Google在2017年提出的基于自注意力机制(Self-attention)的深层模型,在包括机器翻译在内的多项NLP任务上效