HDU2222+WA

时间: 2024-03-09 09:43:13 浏览: 27
HDU2222+WA 是指杭电OJ(杭州电子科技大学在线评测系统)上的一道题目,题目编号为2222,题目名称为"WA"。这道题目是一个字符串匹配的问题,要求判断一个字符串中是否包含另一个字符串中的所有字符(不考虑顺序)。如果包含,则输出"YES",否则输出"NO"。 解题思路可以使用哈希表来记录字符串中每个字符的出现次数,然后遍历另一个字符串,检查每个字符在哈希表中的出现次数是否大于等于1。如果所有字符都满足条件,则输出"YES",否则输出"NO"。
相关问题

java HDU2020

题目描述:输入n(n<=100)个整数,按照绝对值从大到小排序后输出。题目保证对于每一个测试实例,所有的数的绝对值都不相等。 以下是Java HDU2020的代码实现: ```java import java.util.Scanner; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); while (sc.hasNext()) { int n = sc.nextInt(); Integer[] a = new Integer[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { a[i] = sc.nextInt(); } Arrays.sort(a, new Comparator<Integer>() { public int compare(Integer o1, Integer o2) { return Math.abs(o2) - Math.abs(o1); } }); for (int i = 0; i < n - 1; i++) { System.out.print(a[i] + " "); } System.out.println(a[n - 1]); } sc.close(); } } ```

hdu1969 java

好的,我明白了。针对你的问题,我猜测你是在问如何使用Java解决hdu1969这道题目。如果我的猜测正确,那么我可以给你一些思路和代码实现。 首先,我们需要明确题目的意思。题目要求我们求出一个多边形的面积,这个多边形由若干个点组成。我们可以使用海龙公式来计算多边形的面积,具体实现如下: ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt(); while (n-- > 0) { int m = scanner.nextInt(); double x1 = scanner.nextDouble(); double y1 = scanner.nextDouble(); double x2 = scanner.nextDouble(); double y2 = scanner.nextDouble(); double x3 = scanner.nextDouble(); double y3 = scanner.nextDouble(); double a = Math.sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2)); double b = Math.sqrt((x1 - x3) * (x1 - x3) + (y1 - y3) * (y1 - y3)); double c = Math.sqrt((x2 - x3) * (x2 - x3) + (y2 - y3) * (y2 - y3)); double p = (a + b + c) / 2; double s = Math.sqrt(p * (p - a) * (p - b) * (p - c)); System.out.printf("%.2f\n", s); } } } ``` 以上代码实现了对hdu1969题目的求解,你可以将其复制到你的Java IDE中进行编译和运行。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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