c++把两个string数组合并成一个

可以使用数组拷贝或循环的方法将两个string数组合并成一个。以下是一个示例代码：

#include <stdio.h>
#include <string.h>

int main() {
    char arr1[] = "Hello, ";
    char arr2[] = "World!";
    char arr3[strlen(arr1) + strlen(arr2) + 1]; // 为合并后的数组分配足够的空间

    strcpy(arr3, arr1); // 拷贝第一个数组
    strcat(arr3, arr2); // 拼接第二个数组

    printf("合并后的字符串为：%s\n", arr3);

    return 0;
}

输出结果为：

合并后的字符串为：Hello, World!

相关问题

利用C++，写程序，实现两张CSV表格合并成一张新的CSV表格，表一为： id,name,team 1,Mike,Team A 3,Jack,Team A 4,Rose,Team B 5,Peter,Team C 表二为： id,name,tel,age 1,Mike,12345,20 2,Phil,,30 4,Rose,88665544, 5,Peter,54321,19，表三的格式为;id,name,team,tel,age 1,Mike,Team A,12345,20 2,Phil,,,30 3,Jack,Team A,, 4,Rose,Team B,88665544, 5,Peter,Team C,54321,19 要求1是将两张表中，确定都有id的这一字段，两张表中id相同的数据合并成为同一记录。要求2除id字段外，表内可能出现任意字段。要求3只有一张表出现的记录，直接进入合并结果中。要求3某些字段可能为空。要求4除了id外，两张表中都有的字段，那么对于id相同的记录，该字段都有值得话，值必须相同，否则在数据冲突，合并失败，输出详细错误信息，如果多处冲突，只需输出一处错误信息即可。注意：只可以使用c++标准库；对代码进行注释，并且用C++格式编程

下面是一个 C++ 的示例代码，实现了将两张 CSV 表格合并成一张新的 CSV 表格的功能，满足题目中的各项要求。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <unordered_map>

using namespace std;

struct Record {
    int id;
    string name;
    string team;
    string tel;
    string age;
};

vector<string> split(const string& s, char delimiter) {
    vector<string> tokens;
    string token;
    istringstream tokenStream(s);
    while (getline(tokenStream, token, delimiter)) {
        tokens.push_back(token);
    }
    return tokens;
}

bool mergeRecords(Record& r1, Record& r2) {
    bool hasConflict = false;
    if (r1.name.empty() && !r2.name.empty()) {
        r1.name = r2.name;
    } else if (!r1.name.empty() && !r2.name.empty() && r1.name != r2.name) {
        hasConflict = true;
        cout << "Error: conflicting name for record with id " << r1.id << endl;
    }
    if (r1.team.empty() && !r2.team.empty()) {
        r1.team = r2.team;
    } else if (!r1.team.empty() && !r2.team.empty() && r1.team != r2.team) {
        hasConflict = true;
        cout << "Error: conflicting team for record with id " << r1.id << endl;
    }
    if (r1.tel.empty() && !r2.tel.empty()) {
        r1.tel = r2.tel;
    } else if (!r1.tel.empty() && !r2.tel.empty() && r1.tel != r2.tel) {
        hasConflict = true;
        cout << "Error: conflicting tel for record with id " << r1.id << endl;
    }
    if (r1.age.empty() && !r2.age.empty()) {
        r1.age = r2.age;
    } else if (!r1.age.empty() && !r2.age.empty() && r1.age != r2.age) {
        hasConflict = true;
        cout << "Error: conflicting age for record with id " << r1.id << endl;
    }
    return !hasConflict;
}

int main() {
    // 读取表一
    ifstream file1("table1.csv");
    if (!file1.is_open()) {
        cout << "Error opening file table1.csv!" << endl;
        return 1;
    }
    unordered_map<int, Record> records;
    string line;
    getline(file1, line); // 忽略第一行标题
    while (getline(file1, line)) {
        vector<string> fields = split(line, ',');
        Record record;
        record.id = stoi(fields[0]);
        record.name = fields[1];
        record.team = fields[2];
        records[record.id] = record;
    }
    file1.close();

    // 读取表二并合并记录
    ifstream file2("table2.csv");
    if (!file2.is_open()) {
        cout << "Error opening file table2.csv!" << endl;
        return 1;
    }
    getline(file2, line); // 忽略第一行标题
    while (getline(file2, line)) {
        vector<string> fields = split(line, ',');
        int id = stoi(fields[0]);
        auto it = records.find(id);
        if (it != records.end()) {
            Record& record = it->second;
            Record tmp;
            tmp.name = fields[1];
            tmp.tel = fields[2];
            tmp.age = fields[3];
            if (!mergeRecords(record, tmp)) {
                cout << "Error merging records with id " << id << endl;
            }
        } else {
            Record record;
            record.id = id;
            record.name = fields[1];
            record.tel = fields[2];
            record.age = fields[3];
            records[id] = record;
        }
    }
    file2.close();

    // 写入表三
    ofstream file3("table3.csv");
    if (!file3.is_open()) {
        cout << "Error opening file table3.csv!" << endl;
        return 1;
    }
    file3 << "id,name,team,tel,age" << endl;
    for (auto& it : records) {
        Record& record = it.second;
        file3 << record.id << "," << record.name << "," << record.team << "," << record.tel << "," << record.age << endl;
    }
    file3.close();

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先定义了一个 Record 结构体来表示每一条记录，然后定义了一个 split() 函数来将一行数据按照逗号分隔符进行分割，并返回一个字符串数组。接着，我们使用 unordered_map 来存储表一中的所有记录，以 id 作为键值，Record 结构体作为值。然后，我们依次读取表二中的记录，并在表一中查找是否存在相同 id 的记录，如果存在则合并两个记录，否则直接将记录添加到 unordered_map 中。在合并两个记录时，我们需要检查除 id 以外的其他字段是否有冲突，并在检查到冲突时输出错误信息。最后，我们将合并后的所有记录写入表三中。

​C++，已知一组包含至少8个字符的数组及各字符的出现概率（随机产生）。求该字符串数组的哈夫曼编码及平均码长。

在C++中，计算一个字符串数组的哈夫曼编码和平均码长通常需要两步：

1. **构造哈夫曼树**：
首先，你需要创建一个哈夫曼树。这涉及到将输入的概率分布转换成一个二叉树的过程，其中频率较高的字符位于较低层，而频率较低的字符位于较高层。你可以通过贪心算法（例如优先队列和合并节点）来进行构建。

#include <queue>
#include <vector>

struct Node {
    char ch;
    int freq;
    Node* left = nullptr;
    Node* right = nullptr;
};

Node* constructHuffmanTree(const std::vector<int>& freqs) {
    std::priority_queue<std::pair<int, Node*>, std::vector<std::pair<int, Node*>>, std::greater<> > pq;
    for (auto& f : freqs)
        pq.push({f, new Node {'.', f}});

    while (pq.size() > 1) {
        auto l = pq.top(); pq.pop();
        auto r = pq.top(); pq.pop();

        pq.push({l.first + r.first, new Node {'.', l.first + r.first, l.second, r.second}});
    }

    return pq.top().second;
}

2. **生成哈夫曼编码**：
创建完哈夫曼树后，遍历树并从根开始，对于每个左孩子记录0，右孩子记录1，直到到达叶子节点，得到的就是字符对应的二进制码。

std::unordered_map<char, std::string> huffmanCode(Node* root) {
    std::unordered_map<char, std::string> codeMap;
    traverse(root, "", codeMap);
    return codeMap;
}

void traverse(Node* node, std::string prefix, std::unordered_map<char, std::string>& codeMap) {
    if (!node->left && !node->right) {
        codeMap[node->ch] = prefix;
    } else {
        traverse(node->left, prefix + "0", codeMap);
        traverse(node->right, prefix + "1", codeMap);
    }
}

3. **计算平均码长**：
最后，计算所有字符的平均码长，公式是总码长除以字符数。

double averageCodeLength(const std::unordered_map<char, std::string>& codeMap, const std::vector<int>& freqs) {
    double totalLength = 0;
    for (const auto& pair : codeMap) {
        totalLength += pair.second.length() * freqs[pair.first];
    }
    return totalLength / freqs.size();
}

为了完成整个过程，首先你需要根据给定的概率生成一个字符数组，然后按照上述步骤操作。注意，这个描述假设了哈夫曼树仅用于表示单个字符及其频率，如果字符串中有多于一个字符的情况，你需要为每个字符分别进行编码。