id:301】【10分】h. 字符串碎片题目描述一个由小写字母组成的字符串可以看成一些

时间: 2024-04-07 10:32:45 浏览: 15
连续的子串的组合,这些子串有可能相同。现在给定一个字符串,你需要把它分割成尽量多的子串,同一个字母只能出现在一个子串中,求最多能分割成多少个子串。 输入格式: 共一行,一个字符串,长度不超过 1000。 输出格式: 一个整数,表示最多能分割成的子串个数。 输入样例: ababcbacadefegdehijhklij 输出样例: 11 提示: 字符串 ababcbacadefegdehijhklij 可以分割成的一个可行的结果为 ababcbaca、defegde、hijhklij。此时共出现了 11 个字母,每个字母都出现在了一个子串中。
相关问题

【id:301】【10分】H. 字符串碎片 题目描述 一个由小写字母组成的字符串可以看成一些同一字母的最大碎片组成的。例如,"aaabbaaac"是由下面碎片组成的:"aaa","bb",‘c’。输入字符串,请计算字符串的所有碎片及所有碎片的平均长度。 所有碎片的平均长度 = 所有碎片长度之和/碎片个数

好的,这道题目是要求计算给定字符串的所有碎片及所有碎片的平均长度。我们可以使用一个指针来遍历字符串,记录当前碎片的起始位置和结束位置,当遇到不同的字符时,就记录下当前碎片的长度并将起始位置指向当前字符的位置。最后需要注意的是,如果字符串以相同字符结尾,那么最后一个碎片也需要计入。 以下是一份可能的实现代码,您可以参考一下: ```python s = input().strip() n = len(s) start = 0 fragments = [] for i in range(n): if s[i] != s[start]: fragments.append(i - start) start = i # 处理最后一个碎片 fragments.append(n - start) # 计算所有碎片长度之和 total_length = sum(fragments) # 计算碎片个数 num_fragments = len(fragments) # 计算所有碎片的平均长度 avg_length = total_length / num_fragments # 输出结果 print(num_fragments) print(avg_length) ``` 在上述代码中,我们首先读入字符串并记录其长度。然后设置一个指针 `start`,从字符串的第一个字符开始遍历。如果当前字符与起始字符不同,说明当前碎片已经结束,我们记录下当前碎片的长度并将起始位置指向当前字符的位置。最后需要处理最后一个碎片,并计算所有碎片长度之和、碎片个数以及所有碎片的平均长度,并将结果输出。 希望这个回答对您有所帮助!

【id:301】【10points】H. 字符串碎片 Description 一个由小写字母组成的字符串可以看成一些同一字母的最大碎片组成的。例如,"aaabbaaac"是由下面碎片组成的:"aaa","bb",‘c’。输入字符串,请计算字符串的所有碎片及所有碎片的平均长度。 所有碎片的平均长度 = 所有碎片长度之和/碎片个数 Input 测试次数t 每组测试数据为一行字符串 Output 对每组测试数据,输出字符串中按顺序出现的碎片和所有碎片的平均长度(相同碎片只输出一次,平均长度保留2位小数)。

这是一道字符串模拟题。我们可以用两个指针 `i` 和 `j` 来遍历整个字符串,表示当前碎片的起始位置和结束位置。每当碰到一个新的字符,就把当前的碎片结束,并把它的长度加入总长度中,然后输出这个碎片。 以下是一份可能的 Python 代码实现: ```python t = int(input()) # 测试次数 for _ in range(t): s = input() # 输入字符串 # 初始化碎片起始位置和总长度 i, n = 0, 0 # 遍历整个字符串 for j in range(len(s)): if s[j] != s[i]: # 当前碎片结束,输出它的长度 print(s[i:j], end=' ') n += j - i i = j # 输出最后一个碎片和所有碎片的平均长度 print(s[i:], '{:.2f}'.format(n/(j-i+1))) ``` 输出的结果就是按顺序出现的碎片和所有碎片的平均长度。注意在输出最后一个碎片和平均长度时,我们需要用格式化字符串来保留小数点后两位。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C语言程序设计标准教程

由十进制数,加阶码标志“e”或“E”以及阶码(只能为整数,可以带符号)组成。其一般形式为a E n (a为十进制数,n为十进制整数)其值为 a*10,n 如: 2.1E5 (等于2.1*10,5), 3.7E-2 (等于3.7*10,)-2*) 0.5E7 ...
recommend-type

毕业设计基于STC12C5A、SIM800C、GPS的汽车防盗报警系统源码.zip

STC12C5A通过GPS模块获取当前定位信息,如果车辆发生异常震动或车主打来电话(主动请求定位),将通过GSM发送一条定位短信到车主手机,车主点击链接默认打开网页版定位,如果有安装高德地图APP将在APP中打开并展示汽车当前位置 GPS模块可以使用多家的GPS模块,需要注意的是,当前程序对应的是GPS北斗双模芯片,故只解析 GNRMC数据,如果你使用GPS芯片则应改为GPRMC数据即可。 系统在初始化的时候会持续短鸣,每初始化成功一部分后将长鸣一声,如果持续短鸣很久(超过20分钟),建议通过串口助手查看系统输出的调试信息,系统串口默认输出从初始化开始的所有运行状态信息。 不过更建议你使用SIM868模块,集成GPS.GSM.GPRS,使用更加方便
recommend-type

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别.zip

基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。 全连接层(Fully Connected Layer): 在CNN的末端,通常会有几层全连接层(也称为密集层或线性层)。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程: CNN的训练过程与其他深度学习模型类似,通过反向传播算法和梯度下降(或其变种)来优化网络参数(如滤波器权重和偏置)。 训练数据通常被分为多个批次(mini-batches),并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用: CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据,如文本(通过卷积一维序列)和音频(通过卷积时间序列)。 随着深度学习技术的发展,卷积神经网络的结构和设计也在不断演变,出现了许多新的变体和改进,如残差网络(ResNet)、深度卷积生成对抗网络(DCGAN)等。
recommend-type

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip

【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
recommend-type

自己编写的python 程序计算cpk/ppk

cpk&ppk python 小程序,品友点评
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。