字符串和数字的去重操作和鞍点的寻找

简介: 字符串和数字的去重操作和鞍点的寻找

一、数字和字符串去重


1、标记法对数字去重

#include<stdio.h>
int main()
{
  int n, i, j, flag = 1;//先将flag置一
  int a[1000];
  scanf("%d", &n);
  for (i = 0; i < n; i++)//写一个for循环读入数据
  {
  scanf("%d", &a[i]);
  for (j = 0; j < i; j++)
  {
    if (a[i] == a[j])
    {
    flag = 0;
    break;
    }
  }
  if (flag) printf("%d ", a[i]);
  flag = 1;//标记的flag重新置1,循环再次继续。
  }
  return 0;
}

2、标记法对字符串去重


标记法对字符串进行去重操作

#include<string.h>
int main()
{
  int i, j, flag=1;
  char s[1000];
  gets(s);//直接读入字符串,包括空格
  for (i = 0; i < strlen(s); i++)//直接用strlen计算输入的字符串的长度
  {
  for (j = 0; j < i; j++)
  {
    if (s[i] == s[j])//如果有相同字符,则将标记置0,并跳出循环
    {
    flag = 0;
    break;
    }
  }
  if (flag) printf("%c", s[i]);//因为是每个字符输出,所以是%c
  flag = 1;
  }
  return 0;
}

去重之后的输出:

1669435209700.jpg


3散列映射对数字去重


#include<stdio.h>
int main()
{
  int n;
  int a[1000], b[6000] = { 0 };//定义两个数组,第二个数组要开得比第一个数组大一些;
  scanf("%d", &n);
  for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%d", &a[i]);
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
  b[a[i]]++;//将数组a的数当作数组b的下标,将数组b中a数组作下标的数都变1;
  if (b[a[i]] > 1) a[i] = -1;//若该数重复被遇到,则再加,所以但b[a[i]]>1时,说明已经遇到过一次了
  }
  for (int i = 0; i < n; i++) if (a[i] != -1) printf("%d ", a[i]);
  return 0;
}

4、(1)散列映射对字符串去重

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
  int i, j=0;
  char a[1000], b[6000] = { 0 };
  gets(a);//直接读入字符串,包括空格
  for (i = 0; i < strlen(a); i++)//直接用strlen计算输入的字符串的长度
  {
  b[a[i]]++;
  if (b[a[i]] > 1) a[i] = -1; //若该数重复被遇到,则再加,所以但b[a[i]] > 1时,说明已经遇到过一次了
  }
  for (i = 0; i < strlen(a); i++)
  {
  if(a[i] !=-1) printf("%c", a[i]);
  }
  return 0;
}

(2)散列映射对字符串去重(更好理解的版本)

#include<stdio.h>
int main()
{
  char s1[400],s2[400];
  int a = 0,b=0;
  int arr[300] = {0};
  gets(s1);
  for (int i = 0; s1[i]; i++)
  a++;//计算s1的元素个数
  for (int i = a; i >=0; i--)
  {
  arr[s1[i]]++;将s1的数组内的元素当下标
  if (arr[s1[i]] == 1)//如果arr数组的元素=1,则将s1的元素存到s2
  {
    s2[b] = s1[i];
    b++;计算数组s2的个数
  }
  }
  for (int i = b - 1; i >= 0; i--)
  printf("%c", s2[i]);
  return 0;
}


二、鞍点的计算


1669435246506.jpg

什么是鞍点:有1个n×n的矩阵,从左上到右下称为主斜线(倾角135º),从右上到左下称为次斜线(倾角45º),在主斜线上最大,次斜线上最小的元素称为该矩阵的斜线鞍点。

#include<stdio.h>
int a[100][100];
int main()
{
  int p[200], q[200];//p主大,q主小
  int n, i, m,j,s;
  scanf("%d", &n);
  for (i = 0; i < n; i++)
  for (j = 0; j < n; j++) scanf("%d", &a[i][j]);
  for (i = 0; i < 2 * n - 1; i++)//线条数
  {
  p[i] = 0x80000000;//最小整数
  q[i] = 0x7fffffff;//最大整数
  }
  for (i = 0; i < n; i++)
  for (j = 0; j < n; j++)
  {
    if (a[i][j] > p[n + i - j - 1]) p[n + i - j - 1] = a[i][j];//找主斜线的最大值
    if (a[i][j] < q[i + j]) q[i + j] = a[i][j];//找次斜线最小值
  }
  s = 0;
  for (i = 0; i < n; i++)
  {
  for (j = 0; j < n; j++)
  {
    if (a[i][j] == p[n + i - j - 1] && a[i][j] == q[i + j])
    s += a[i][j];
  }
  }printf("%d", s);
  return 0;
}


总结


提示:这里对文章进行总结:

例如:以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了pandas的使用,而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

相关文章
|
3天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
仅用3分钟,百炼调用满血版Deepseek-r1 API,享受百万免费Token。阿里云提供零门槛、快速部署的解决方案,支持云控制台和Cloud Shell两种方式,操作简便。Deepseek-r1满血版在推理能力上表现出色,尤其擅长数学、代码和自然语言处理任务,使用过程中无卡顿,体验丝滑。结合Chatbox工具,用户可轻松掌控模型,提升工作效率。阿里云大模型服务平台百炼不仅速度快,还确保数据安全,值得信赖。
157353 24
深度评测 | 仅用3分钟,百炼调用满血版 Deepseek-r1 API,百万Token免费用,简直不要太爽。
|
5天前
|
人工智能 API 网络安全
用DeepSeek,就在阿里云!四种方式助您快速使用 DeepSeek-R1 满血版!更有内部实战指导!
DeepSeek自发布以来,凭借卓越的技术性能和开源策略迅速吸引了全球关注。DeepSeek-R1作为系列中的佼佼者,在多个基准测试中超越现有顶尖模型,展现了强大的推理能力。然而,由于其爆火及受到黑客攻击,官网使用受限,影响用户体验。为解决这一问题,阿里云提供了多种解决方案。
16972 37
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
5天前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型,需准备Linux(推荐Ubuntu 20.04+)或兼容的Windows/macOS环境,配备NVIDIA GPU(建议RTX 3060+)。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖,并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后,编写推理脚本进行测试,可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
1310 8
|
13天前
|
人工智能 搜索推荐 Docker
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
DeepSeek R1 + LobeChat + Ollama:快速本地部署模型,创建个性化 AI 助手
3416 117
手把手教你使用 Ollama 和 LobeChat 快速本地部署 DeepSeek R1 模型,创建个性化 AI 助手
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 API
DeepSeek全尺寸模型上线阿里云百炼!
阿里云百炼平台近日上线了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1及其蒸馏版本等六款全尺寸AI模型,参数量达671B,提供高达100万免费tokens。这些模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色,支持灵活调用和经济高效的解决方案,助力开发者和企业加速创新与数字化转型。示例代码展示了如何通过API使用DeepSeek-R1模型进行推理,用户可轻松获取思考过程和最终答案。
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
如何在通义灵码里用上DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 满血版671B模型?
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
934 14
|
12天前
|
API 开发工具 Python
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
本文介绍如何在阿里云PAI EAS上部署DeepSeek模型,涵盖7B模型的部署、SDK和API调用。7B模型只需一张A10显卡,部署时间约10分钟。文章详细展示了模型信息查看、在线调试及通过OpenAI SDK和Python Requests进行调用的步骤,并附有测试结果和参考文档链接。
1938 9
阿里云PAI部署DeepSeek及调用
|
9天前
|
人工智能 数据可视化 Linux
【保姆级教程】3步搞定DeepSeek本地部署
DeepSeek在2025年春节期间突然爆火出圈。在目前DeepSeek的网站中,极不稳定,总是服务器繁忙,这时候本地部署就可以有效规避问题。本文以最浅显易懂的方式带读者一起完成DeepSeek-r1大模型的本地部署。

热门文章

最新文章