给医院做网站赚钱吗网站优化的方式有哪些

思路：

1. 二分查找：

   • left = 1（最小可能距离），right = L（最大可能距离）。

   • 每次取 mid = (left + right) / 2，判断是否可以通过增设 ≤ K 个路标使得所有相邻路标的距离 ≤ mid。

2. 贪心验证：

   • 遍历所有相邻原始路标，计算它们之间的 gap。

   • 对于每个 gap，计算需要插入的路标数 (gap - 1) / mid。

   • 如果总增设数 required ≤ K，则 mid 可行，尝试更小的 mid；否则尝试更大的 mid。

3. 输出答案：

   • 最终 ans 即为最小的“空旷指数”。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;int main() {int L, N, K;cin >> L >> N >> K;vector<int> markers(N);for (int i = 0; i < N; i++) {cin >> markers[i];}int left = 1;  // 最小可能距离int right = L;  // 最大可能距离int ans = L;// 二分查找最小的“空旷指数”while (left <= right) {int mid = (left + right) / 2;int required = 0;  // 需要增设的路标数量// 计算需要增设多少路标才能让所有间隔 ≤ midfor (int i = 1; i < N; i++) {int gap = markers[i] - markers[i - 1];required += (gap - 1) / mid;}if (required <= K) {ans = mid;right = mid - 1;  // 尝试更小的“空旷指数”} else {left = mid + 1;  // 需要更大的“空旷指数”}}cout << ans << endl;return 0;
}

 
 

思路：

1. backtrack函数：这是递归回溯的核心函数。

   • ：n是目标美味程度，current是当前配料组合，sum是当前组合的总和，index是当前处理的配料索引。

   • 当处理完所有10个配料（index == 10），检查总和是否等于n，如果是，则保存当前组合。

   • 对于当前配料，尝试1、2、3克，递归处理下一个配料。通过剪枝条件提前终止无效的递归路径。

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;vector<vector<int>> solutions;  // 存储所有解决方案void backtrack(int n, vector<int>& current, int sum, int index) {if (index == 10) {if (sum == n) {solutions.push_back(current);}return;}// 尝试1、2、3克for (int i = 1; i <= 3; ++i) {if (sum + i > n) continue;  // 剪枝：总和超过n，跳过// 剩下的配料即使全选1克也无法达到n，剪枝if (sum + i + (10 - index - 1) > n) continue;current[index] = i;backtrack(n, current, sum + i, index + 1);}
}int main() {int n;cin >> n;vector<int> current(10);  // 当前组合backtrack(n, current, 0, 0);cout << solutions.size() << endl;for (const auto& sol : solutions) {for (int i = 0; i < 10; ++i) {cout << sol[i] << " ";}cout << endl;}return 0;
}

正则表达式 

基本概念

• 字符组：用方括号 [] 表示，用于匹配方括号内的任意一个字符。例如，[abc] 可以匹配 a、b 或 c 中的任意一个字符。
• 量词：用于指定前面的字符或字符组出现的次数。常见的量词有 *（零次或多次）、+（一次或多次）、?（零次或一次）、{n}（恰好 n 次）、{n,}（至少 n 次）、{n,m}（n 到 m 次）。例如，a* 表示匹配零个或多个 a，a{2,4} 表示匹配 2 到 4 个 a。
• 元字符：具有特殊含义的字符，如 ^ 表示匹配字符串的开头，$ 表示匹配字符串的结尾，. 表示匹配除换行符以外的任意一个字符。例如，^a 表示以 a 开头的字符串，a$ 表示以 a 结尾的字符串。
• 转义字符：用反斜杠 \ 表示，用于转义元字符，使其失去特殊含义，而表示其本身。例如，\. 表示匹配字符 .，\\ 表示匹配字符 \。

常用操作

• 匹配：使用正则表达式来检查一个字符串是否符合特定的模式。例如，判断一个字符串是否是有效的电子邮件地址，可以使用正则表达式 ^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$。
• 查找：在一个字符串中查找符合正则表达式模式的子串。例如，在一篇文章中查找所有的电话号码，可以使用正则表达式 \d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}。
• 替换：将匹配到的字符串替换为指定的内容。例如，将字符串中的所有数字替换为 *，可以使用正则表达式 \d 和替换字符串 *。
• 分割：根据正则表达式的模式将字符串分割成多个子串。例如，将一个逗号分隔的字符串分割成数组，可以使用正则表达式 ,。

示例

• 匹配手机号码：^1[3-9]\d{9}$。这个正则表达式表示以 1 开头，第二位是 3 到 9 中的任意一个数字，后面跟着 9 个数字。
• 匹配身份证号码：^\d{17}[\dXx]$。表示由 17 位数字和最后一位数字或 X（或 x）组成。
   

元字符	说明
.	匹配任意单个字符（除换行符 \n）
^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的结尾
*	匹配前面的字符0次或多次
+	匹配前面的字符1次或多次
?	匹配前面的字符0次或1次
{n}	匹配前面的字符恰好n次
{n,}	匹配前面的字符至少n次
{n,m}	匹配前面的字符n到m次
[...]	匹配括号内的任意一个字符（字符类）
[^...]	匹配不在括号内的任意字符
`	`	或（匹配左边或右边的模式）
\d	匹配数字（等价于 [0-9]）
\D	匹配非数字（等价于 [^0-9]）
\w	匹配字母、数字、下划线（等价于 [a-zA-Z0-9_]）
\W	匹配非字母、数字、下划线
\s	匹配空白字符（空格、制表符、换行符等）
\S	匹配非空白字符
\b	匹配单词边界
\B	匹配非单词边界

---

3. 正则表达式示例

(1) 匹配数字

正则表达式	说明	匹配示例
\d+	匹配1个或多个数字	123, 0, 456
\d{3}	匹配3位数字	123, 456
\d{2,4}	匹配2~4位数字	12, 123, 1234