华为机试在线训练-牛客网（15）数据分类处理

题目描述

信息社会，有海量的数据需要分析处理，比如公安局分析身份证号码、QQ用户、手机号码、银行帐号等信息及活动记录。

采集输入大数据和分类规则，通过大数据分类处理程序，将大数据分类输出。

输入描述:

一组输入整数序列I和一组规则整数序列R，I和R序列的第一个整数为序列的个数（个数不包含第一个整数）；整数范围为0~0xFFFFFFFF，序列个数不限

输出描述:

从R依次中取出R<i>，对I进行处理，找到满足条件的I<j>：I<j>整数对应的数字需要连续包含R<i>对应的数字。比如R<i>为23，I<j>为231，那么I<j>包含了R<i>，条件满足。按R<i>从小到大的顺序:(1)先输出R<i>；(2)再输出满足条件的I<j>的个数；(3)然后输出满足条件的I<j>在I序列中的位置索引(从0开始)；(4)最后再输出I<j>。附加条件：(1)R<i>需要从小到大排序。相同的R<i>只需要输出索引小的以及满足条件的I<j>，索引大的需要过滤掉(2)如果没有满足条件的I<j>，对应的R<i>不用输出(3)最后需要在输出序列的第一个整数位置记录后续整数序列的个数(不包含“个数”本身)

序列I：15,123,456,786,453,46,7,5,3,665,453456,745,456,786,453,123（第一个15表明后续有15个整数）序列R：5,6,3,6,3,0（第一个5表明后续有5个整数）输出：30,3,6,0,123,3,453,7,3,9,453456,13,453,14,123,6,7,1,456,2,786,4,46,8,665,9,453456,11,456,12,786说明：30----后续有30个整数3----从小到大排序，第一个R<i>为0，但没有满足条件的I<j>，不输出0，而下一个R<i>是36--- 存在6个包含3的I<j>0---123所在的原序号为0123--- 123包含3，满足条件

输入例子:

15 123 456 786 453 46 7 5 3 665 453456 745 456 786 453 123
5 6 3 6 3 0

输出例子:

30 3 6 0 123 3 453 7 3 9 453456 13 453 14 123 6 7 1 456 2 786 4 46 8 665 9 453456 11 456 12 786

这个题并不难，但是输入输出的结果格式处理太复杂了，OJ对格式的判定又极其严格，一个空格不对都无法AC，调试起来很花时间，所以牛客OJ上的通过率非常低。

自己在做这道题时也在调格式时出了各种问题，也反应了自身编程能力的不足，细节上总是出现疏忽，总结一下：

（1）循环处理多组用例时，本地IDE没问题，OJ上输出发现多组用例的结果集合并输出了，这是因为OJ判断的时候是根据换行符来区分测试用例的，所以最后一个整数输出时去掉空格，接endl就行了

（2）set可以排序+去重，想到后面用string处理输入比较方便，因此把输入的数据直接放到set里处理时才发现输入的是字符串。。set应该根据整型数据进行排序。对于整型数据应该还是用整型接收输入，进行排序等处理后再转字符串处理，或者string输入后，转整型数据再排序。

（3）使用range-for或迭代器遍历处理容器时，不能在循环体中进行元素删除操作。最简单的办法是使用一个新的容器存储结果。

此题AC过的完整代码：

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <string>
#include <set>
#include <map>
#include <algorithm>using namespace std;vector<string> split(string str, char sep){stringstream stream(str);string temp;vector<string> res;while(getline(stream, temp, sep)){res.push_back(temp);}return res;
}int main()
{string data;while(getline(cin,data)){vector<string> vec_I,vec_R;vector<string > vec_temp;set<long> set_R;vec_temp=split(data,' ');for(auto it=vec_temp.begin()+1;it!=vec_temp.end();it++){vec_I.push_back(*it);}vec_temp.clear();getline(cin,data);vec_temp=split(data,' ');for(auto it=vec_temp.begin()+1;it!=vec_temp.end();it++){set_R.insert(strtol((*it).c_str(),NULL,10));}for(auto e : set_R){vec_R.push_back(to_string(e));}vector<map<int,string> > vec_map_res;map<int,string> map_res;vector<string> vec_R_new;for(auto it=vec_R.begin();it!=vec_R.end();it++){for(int j=0;j<vec_I.size();j++){if(vec_I[j].find(*it)!=string::npos){map_res.insert(pair<int,string>(j,vec_I[j]));}}if(!map_res.empty()){vec_R_new.push_back(*it);vec_map_res.push_back(map_res);//匹配到则将map结果集存放到总结果集vector中}map_res.clear();}vector<string> vec_out;//输出vectorauto iter=vec_R_new.begin();for(int i=0;i<vec_R_new.size();i++){vec_out.push_back(*iter);//R<i>string cnt_str=to_string(vec_map_res[i].size());vec_out.push_back(cnt_str);//map.size()即cnt值for(auto e:vec_map_res[i]){vec_out.push_back(to_string(e.first));//索引号jvec_out.push_back(e.second);//匹配后的I<j>}iter++;}vec_out.insert(vec_out.begin(),to_string(vec_out.size()));auto it=vec_out.begin();for(;it!=vec_out.end()-1;it++){cout<<*it<<" ";}cout<<*it<<endl;}return 0;
}