进阶11 翻译50 单词43
题目11：
字符串对比
作者: Turbo
时间限制: 1s
章节: 基本练习（字符串）
问题描述
给定两个仅由大写字母或小写字母组成的字符串(长度介于1到10之间)，它们之间的关系是以下4种情况之一：
1：两个字符串长度不等。比如 Beijing 和 Hebei
2：两个字符串不仅长度相等，而且相应位置上的字符完全一致(区分大小写)，比如 Beijing 和 Beijing
3：两个字符串长度相等，相应位置上的字符仅在不区分大小写的前提下才能达到完全一致（也就是说，它并不满足情况2）。比如 beijing 和 BEIjing
4：两个字符串长度相等，但是即使是不区分大小写也不能使这两个字符串一致。比如 Beijing 和 Nanjing
编程判断输入的两个字符串之间的关系属于这四类中的哪一类，给出所属的类的编号。
输入说明
包括两行，每行都是一个字符串
输出说明
仅有一个数字，表明这两个字符串的关系编号
总结：
4511用例答案输出3，这俩字符串一样不是应该输出2吗...
1. 对输入的两个字符串分别求长度，若长度不一样则为第一种类型，输出1后提前结束程序；
2. 对于两个字符串相等的情况，先使用 strcmp() 判断两个字符串是否相等，值为0表示相等输出2提前结束程序；若字符串不等则为情况3/4，遍历字符串，一个一个字符判断，若同样位置上的两个字符不相等且不为互为大小写，输出情况4提前结束程序；若两个字符串同样位置上的两个字符均相等或互为大小写，输出3
3. 代码中判断两个位置上的字符是否互为大小写直接使用 abs(str1[i] - str2[i]) != 32（‘A’ 对应的ASCII码值为65，‘a’ 对应的值为97）进行判断，这种只适用于输入的字符串全为字母的情况，若输入的字符串不全为字母，判断差为32后还应判断两个位置是否均为字母（使用 isalpha() 判断）
#include <stdio.h> #include <string.h> #include <math.h> int main(){ char str1[100], str2[100]; scanf("%s\n%s", str1, str2); int len1 = strlen(str1); int len2 = strlen(str2); if(len1 != len2){ printf("1"); return 0; } if(strcmp(str1, str2) == 0){ printf("2"); return 0; } for(int i = 0; i < len1; i++){ if(abs(str1[i] - str2[i]) != 32){ if(str1[i] != str2[i]){ printf("4"); return 0; } } } printf("3"); return 0; }翻译：
Reinforcement learning is a machine learning approach that learns optimal strategies through interaction with the environment. In the reinforcement learning framework, an agent observes the state of the environment and takes corresponding actions in order to receive rewards or penalties. The goal of the agent is to find a policy that maximizes long-term cumulative rewards through continuous exploration and learning. Unlike supervised learning, reinforcement learning usually does not rely on large amounts of labeled data but improves decision-making ability through trial and error. Reinforcement learning has achieved success in many complex tasks such as robotic control, autonomous driving, and game artificial intelligence. In the famous Go program AlphaGo, reinforcement learning was combined with deep neural networks, enabling computers to reach or even surpass the level of top human players. However, in practical applications, reinforcement learning still faces challenges such as low sample efficiency and high training costs.
强化学习是机器学习的分支，通过与环境的交互学习最优化策略。在强化学习框架中，代理观察环境状态，并且做出相应行动，以获取奖赏或惩罚。代理的目标是通过持续探索和学习找到最大化长期积累奖赏的策略。与监督学习不同，强化学习经常不依赖大量有标签的数据，通过实验和错误提升做决策能力。强化学习在诸如机器控制、自动驾驶和游戏人工智能等复杂任务上取得成功。在著名的go项目AlphaGo中，强化学习与深度神经网络连接，使计算机能达到甚至超越顶级人类选手的水平。然而，在实践应用中，强化学习仍然面临挑战，例如低样本效率和高训练成本。