int maxl = strlen(a1) > strlen(b1) ? strlen(a1) : strlen(b1);
时间: 2024-08-15 11:03:34 浏览: 32
`int maxl = strlen(a1) > strlen(b1) ? strlen(a1) : strlen(b1)` 是 C 语言中的三元条件运算符表达式,用于计算两个字符串 `a1` 和 `b1` 中较长的一个的长度。这个表达式的含义是:
1. 如果 `strlen(a1)` 大于 `strlen(b1)`,则 `maxl` 被赋值为 `strlen(a1)`(即 `a1` 的长度)。
2. 否则,如果 `strlen(a1)` 不大于 `strlen(b1)`,则 `maxl` 被赋值为 `strlen(b1)`(即 `b1` 的长度)。
这里 `strlen()` 函数用于计算给定字符串的长度。
示例演示:
```c
#include <string.h>
char a1[] = "Hello";
char b1[] = "World";
// 计算并存储最长字符串的长度
int maxLength = strlen(a1) > strlen(b1) ? strlen(a1) : strlen(b1);
printf("The longer string has length: %d\n", maxLength); // 输出:11 (因为"World"有5个字符,而"Hello"有5个字符)
```
相关问题
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int search(const vector<int>& xulie) { int maxL = 1; for (int i = 0; i < xulie.size(); ++i) { int count = 1; for (int j = i + 1; j < xulie.size(); ++j) { if (xulie[j] > xulie[j - 1]) { ++count; } else break; } if (count > maxL) { maxL = count; } } return maxL; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> xulie(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> xulie[i]; } int result = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { vector<int> temp = xulie; temp.erase(temp.begin() + i); int length = search(temp); if (length > result) { result = length; } } cout << result << endl; return 0; }怎么修改这个代码, 满足限制时间为1s
以下是使用动态规划进行优化后的代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {
int n;
cin >> n;
vector<int> nums(n);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
cin >> nums[i];
}
vector<int> dp(n, 1); // dp[i]表示以nums[i]为结尾的最长上升子序列长度
for (int i = 1; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < i; ++j) {
if (nums[j] < nums[i]) {
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
}
int result = *max_element(dp.begin(), dp.end()); // 取dp数组中的最大值
cout << result << endl;
return 0;
}
```
通过使用动态规划,时间复杂度降为O(n^2),可以满足1秒的时间限制。
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; //三个数最大值 long Max3(long a, long b, long c) { return max(max(a,b),c); } //求序列a[s...t]中最大连续子序列 long MaxSum(int a[], int s, int t) { long maxlsum, maxrsum, maxl=0, maxr=0; if(s==t) //序列只有1个元素 return max(a[s], 0); int mid=(s+t)/2; maxlsum=MaxSum(a, s, mid); //左最大子序列和 maxrsum=MaxSum(a, mid+1, t); //右最大子序列和 long templsum=0; for(int i=mid; i>=s; i--) //求左边加上mid元素构成的序列和 { templsum+=a[i]; if(templsum>maxl) maxl=templsum; } long temprsum=0; for(int i=mid+1; i<=t; i++) //求右边构成的序列和 { temprsum+=a[i]; if(temprsum>maxr) maxr=temprsum; } return Max3(maxlsum, maxrsum, maxl+maxr); } int main() { int a[]={-2,11,-4,13,-5,-2}; int n=sizeof(a)/sizeof(*a); cout<<"最大连续子序列和为"<<MaxSum(a, 0, n-1); }把这段代码改成java
下面是将C++代码改写成Java代码的版本:
```java
import java.util.*;
public class Main {
// 三个数最大值
static long Max3(long a, long b, long c) {
return Math.max(Math.max(a, b), c);
}
// 求序列a[s...t]中最大连续子序列
static long MaxSum(int[] a, int s, int t) {
long maxlsum, maxrsum, maxl = 0, maxr = 0;
if (s == t) // 序列只有1个元素
return Math.max(a[s], 0);
int mid = (s + t) / 2;
maxlsum = MaxSum(a, s, mid); // 左最大子序列和
maxrsum = MaxSum(a, mid + 1, t); // 右最大子序列和
long templsum = 0;
for (int i = mid; i >= s; i--) // 求左边加上mid元素构成的序列和
{
templsum += a[i];
if (templsum > maxl)
maxl = templsum;
}
long temprsum = 0;
for (int i = mid + 1; i <= t; i++) // 求右边构成的序列和
{
temprsum += a[i];
if (temprsum > maxr)
maxr = temprsum;
}
return Max3(maxlsum, maxrsum, maxl + maxr);
}
public static void main(String[] args) {
int a[] = { -2, 11, -4, 13, -5, -2 };
int n = a.length;
System.out.println("最大连续子序列和为" + MaxSum(a, 0, n - 1));
}
}
```
这个Java版本的代码与原来的C++代码的思路完全一致,只是将语法改成了Java的形式。