2957 Barn Echoes G

利用Hash解决字符串特殊重复部分问题:KMP算法的变种应用
本文探讨了一种特殊的字符串问题,如何通过哈希技术结合KMP思想,快速找出两个字符串中同时作为前缀和后缀的重复部分。通过实例代码展示了如何计算哈希值、枚举重复片段并优化查询过程。

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同时是一个字符串的前缀和另一个字符串的后缀的字符串,你确定这不是一个KMP?
大家说这个题本来可以用函数乱杀过去,但是既然学习了hash,就必须训练,不是吗
说说思路
1.先求两个字符串的前缀hash值
2.枚举重复的部分
3.因为题目说的,两个字符串的重复部分指的是同时是一个字符串的前缀和另一个字符串的后缀的字符串,所以,要判断两种情况
一个是第一个的前缀和第二个的后缀,一个是第一个的后缀和第二个的前缀
比较之后取最大值
所以说,hash通常加上取余,加上进制,就能进行hash了
所以基本上的hash值,一般优化的是物体的长度,而不是查询的步数
通过将一个很长的字符串来转化成一个数字,进行查询
这里说一下啊,INT_MIN是负无穷的意思
还有
register是用来优化空间,inline用来优化时间,typedef是定义类型,unsigned是hash自动取模

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int SIZE=110,base=131;
char a[SIZE],b[SIZE];
int ans=INT_MIN;
int maxx;
int hash[SIZE],hashq[SIZE],hashh[SIZE];
int p[SIZE];
int ask(int h[],int l,int r)
{
	return h[r]-h[l-1]*p[r-l+1];//计算l~r区间的hash值 
} 
int main()
{
	
	scanf("%s%s",a+1,b+1);
	int lena,lenb;
	lena=strlen(a+1);
	lenb=strlen(b+1);
	maxx=max(lena,lenb);//高精度常识 
	p[0]=1;
	for(int i=1;i<=lena;i++) hashq[i]=hashq[i-1]*base+(a[i]-96);
	for(int i=1;i<=lenb;i++) hashh[i]=hashh[i-1]*base+(b[i]-96);
	
	for(int i=1;i<=maxx;i++) p[i]=p[i-1]*base;
	for(int i=1;i<=maxx;i++)//枚举每一个段
	{
		int al,bl;
		if(lena<i||lenb<i) break;//边界
		al=ask(hashq,1,i)!=ask(hashh,lenb-i+1,lenb)?INT_MIN:i;//第一个的前缀和第二个的后缀
		bl=ask(hashq,lena-i+1,lena)!=ask(hashh,1,i)?INT_MIN:i;//第一个的后缀和第二个的前缀
		ans=max(ans,max(al,bl)); 
	}
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
}
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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