第一题是基础打卡题,按照字符串匹配模拟即可。
第二题暴力枚举即可,数据比较小,当然也有优化方法
第一题:
输入描述
第一行是一个整数n,表示有n个函数名。接下来n行,每行一个字符串,保证每个字符串只包含小写字母和下划线,字符串长度均不超过30。
输出描述
输出n行,第i行表示按照问题描述中对输入中的第i个函数名的判断结果。
示例:输入:
输出:
思路与代码
这道题思路很简单,只需要按照题目意思模拟即可,这边主要三个步骤,分别为
-
判断小驼峰命名法:遍历字符串,检查是否包含大写字母,第一个字母不能是大写字母。
-
判断下划线命名法:检查字符串是否包含 _ 且全为小写字母,注意这边还不能出现两个下划线,以及最后一个字符不能是下划线。
-
转换:将小驼峰命名法的字符串转换为下划线命名法, 这边直接遇到大写字母就变成下划线加上该大写字母的小写,否则不变。
通过对字符串的遍历和条件判断,合理判断和转换命名法格式,输出符合题意的结果。复杂度在可接受范围内,可以处理题目给定的输入规模。
参考答案:
import java.util.*; // 导入Java集合框架的类
public class Main {
public static void main(String[] args) {
Scanner sc = new Scanner(System.in); // 创建Scanner对象用于读取输入
int n = Integer.parseInt(sc.nextLine().trim()); //读取并解析输入的整数,表示名称的数量
List<String> names = new ArrayList<>(); // 存放名称的列表
for (int i = 0; i < n; i++) { // 读取n个名称
names.add(sc.nextLine().trim()); // 读取每一行并添加到列表中
}
List<String> results = convNames(names); // 调用convNames方法进行转换
for (String result : results) { // 遍历并打印每一个结果
System.out.println(result);
}
}
// 转换名称列表,根据名称的格式进行不同的处理
public static List<String> convNames(List<String> names) {
List<String> res = new ArrayList<>(); // 存放结果的列表
for (String name : names) { // 遍历每一个名称
if (isCamelCase(name)) { // 如果是驼峰命名法
res.add(camelToSnake(name)); // 转换为蛇形命名法并添加到结果中
} else if (isSnakeCase(name)) { // 如果是蛇形命名法
res.add(name); // 直接添加到结果中
} else {
res.add("indistinct"); // 如果不符合驼峰或蛇形命名法,添加"indistinct"
}
}
return res; // 返回结果列表
}
// 判断字符串是否符合驼峰命名法
public static boolean isCamelCase(String name) {
// 确保字符串不是全小写,没有下划线,且首字符是小写字母
return !name.equals(name.toLowerCase()) && !name.contains("_") && Character.isLowerCase(name.charAt(0));
}
// 将驼峰命名法的字符串转换为蛇形命名法
public static String camelToSnake(String name) {
StringBuilder res = new StringBuilder(); // 使用StringBuilder构建结果字符串
for (char ch : name.toCharArray()) { // 遍历字符串的每一个字符
if (Character.isUpperCase(ch)) { // 如果字符是大写字母
res.append('_').append(Character.toLowerCase(ch)); // 添加'_'和字符的小写形式到结果中
} else {
res.append(ch); // 如果是小写字母,直接添加到结果中
}
}
// 如果结果字符串以'_'开头,去掉第一个字符
return res.charAt(0) == '_' ? res.substring(1) : res.toString();
}
// 判断字符串是否符合蛇形命名法
public static boolean isSnakeCase(String name) {
// 确保字符串是全小写,没有双下划线,且首尾字符都不是下划线
return name.equals(name.toLowerCase()) && !name.contains("__") && name.charAt(name.length() - 1) != '_' && name.charAt(0) != '_';
}
}
第二题:
输入描述
一行一个整数,表示房屋数量n。接下来1行,共n个整数,表示这n个房屋上的数值。
输出描述
一行一个整数表示方案数。
说明: 这里任意两个数字之间都有倍数关系。因此所有的六种情况均符合要求。
注意:1号房屋,2号房屋,3号房屋/2号房屋,1号房屋,3号房屋
上述两种排列尽管数值是一样的(排列后均为1,1,3),但是两个不同的方案。
import java.util.*; // 导入Java集合框架的类
public class Main {
private static int size; // 存储输入的整数个数
private static int[] numbers; // 存储输入的整数
private static Integer[][] cache; // 缓存用于动态规划的结果
public static void main(String[] args){
Scanner input = new Scanner(System.in); // 创建Scanner对象用于读取输入
size = input.nextInt(); // 读取整数个数
numbers = new int[size]; // 初始化整数数组
for(int index = 0; index < size; index++){
numbers[index] = input.nextInt(); // 读取每一个整数并存储在数组中
}
// 初始化缓存,cache[i][j]存储以i为最后元素、状态为j的子集的数量
cache = new Integer[size][1 << size];
// 调用explore方法从深度0,状态0,最后元素-1开始进行探索
System.out.println(explore(0,0,-1));
}
// 递归方法,用于计算以某种状态组合为基础的不同有效排列数
private static int explore(int depth, int state, int last) {
if(depth == size){ // 如果深度等于输入的整数个数
return 1; // 说明当前排列是有效的,返回1
}
// 如果缓存中有保存的结果,直接返回缓存中的值
if(last != -1 && cache[last][state] != null){
return cache[last][state];
}
int count = 0; // 计数器,用于记录有效排列数
for(int current = 0; current < size; current++){
// 检查当前状态下,当前元素是否还未被使用
if((state & (1 << current)) == 0){
// 检查当前元素是否符合条件(当前是第一个元素,或者满足条件的组合)
if(last == -1 || numbers[current] % numbers[last] == 0
|| numbers[last] % numbers[current] == 0){
// 递归调用explore,增加深度、更新状态、将当前元素作为最后一个元素
count += explore(depth + 1, state | (1 << current), current);
}
}
}
// 如果last不为-1,缓存当前结果以供以后使用
if(last != -1){
cache[last][state] = count;
}
return count; // 返回计算的有效排列数
}
}
main
方法:
- 使用
Scanner
读取输入的整数个数size
。- 初始化
numbers
数组,并将输入的整数存储在数组中。- 初始化
cache
数组,其中cache[i][j]
用于缓存以i
为最后元素、状态为j
的子集的有效排列数。- 调用
explore
方法进行深度优先搜索,从深度0
、状态0
、最后元素-1
开始。
explore
方法:
- 递归终止条件: 当
depth
达到size
时,说明当前排列是有效的,返回1
。- 缓存查找: 如果缓存中有保存的结果,则直接返回缓存中的值。
- 循环遍历: 遍历所有可能的当前元素
current
,检查当前元素是否符合条件(即未被使用且符合可连接条件)。- 递归调用: 递归调用
explore
方法,更新depth
、state
和last
。- 缓存结果: 如果
last
不为-1
,将计算结果存储在cache
中。- 返回结果: 返回计算的有效排列数。