poj3693 Maximum repetition substring

本文介绍了一道结合后缀数组与区间最小值查询(RMQ)的经典算法题目。通过详细展示源代码,讲解了如何构建后缀数组进行字符串处理,并利用RMQ加速查询过程。适用于希望深入了解这两种数据结构及其应用的读者。

后缀数组+RMQ 经典大裸题。。。。

当作复习

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;

#define N 100010

int Last_n,Ans,tot,cnt;
int r[N],Rank[N],sa[N],height[N],A[N];
int Use_a[N],Use_b[N],Ws[N],Wv[N];
int f[N][30];
char S[N];

bool Cmp(int *r,int a,int b,int len)
{
    return r[a]==r[b]&&r[a+len]==r[b+len];
}

void Suf_work(int n,int m)
{
    int *x=Use_a,*y=Use_b,*t;
    for(int i=0;i<m;i++)Ws[i]=0;
    for(int i=0;i<n;i++)Ws[x[i]=r[i]]++;
    for(int i=1;i<m;i++)Ws[i]+=Ws[i-1];
    for(int i=n-1;i>=0;i--)sa[--Ws[x[i]]]=i;
    for(int j=1,p=1;p<n;j<<=1,m=p)
    {
        p=0;
        for(int i=n-j;i<n;i++) y[p++]=i;
        for(int i=0;i<n;i++)if(sa[i]>=j)y[p++]=sa[i]-j;
        for(int i=0;i<n;i++) Wv[i]=x[y[i]];
        for(int i=0;i<m;i++) Ws[i]=0;
        for(int i=0;i<n;i++) Ws[Wv[i]]++;
        for(int i=1;i<m;i++) Ws[i]+=Ws[i-1];
        for(int i=n-1;i>=0;i--) sa[--Ws[Wv[i]]]=y[i];
        t=x;x=y;y=t;p=1;x[sa[0]]=0;
        for(int i=1;i<n;i++)
            x[sa[i]]=Cmp(y,sa[i-1],sa[i],j)?p-1:p++;
    }
}

void Calheight(int n)
{
    int k=0,j;
    for(int i=1;i<=n;i++)Rank[sa[i]]=i;
    for(int i=0;i<n;height[Rank[i++]]=k)
        for(k?k--:0,j=sa[Rank[i]-1];r[i+k]==r[j+k];k++);
}

void RMQ()
{
    for(int i=1;i<=Last_n;i++)
        f[i][0]=height[i];
    for(int j=1;j<=20;j++)
        for(int i=1;i<=Last_n;i++)
        {
            if(i+(1<<j)-1<=Last_n)
                f[i][j]=min(f[i][j-1],f[i+(1<<(j-1))][j-1]);
        }
}

int Get_min(int a,int b)
{
    int x1=Rank[a],x2=Rank[b];
    int l=min(x1,x2),r=max(x1,x2);
    l++;
    int qwer=(int)(log(r-l+1.0)/log(2.0));
    return min(f[l][qwer],f[r-(1<<qwer)+1][qwer]);
}

int main()
{
    while(scanf("%s",S))
    {
        if(S[0]=='#')
            break;
        Last_n=(int)strlen(S);
        if(Last_n==1)
        {
            printf("Case %d: %c\n",++tot,S[0]);
            continue;
        }
        for(int i=0;i<Last_n;i++)
            r[i]=S[i]-'a'+1;
        r[Last_n]=0;
        Suf_work(Last_n+1,40);
        Calheight(Last_n);
        RMQ();
        Ans=0;
        for(int i=1;i<Last_n;i++)
        {
            int now=0;
            while(now+i<Last_n)
            {
                int qwer=Get_min(now,now+i);
                int t=i-qwer%i;
                if(now-t>=0)
                {
                    int qq=Get_min(now-t,now+i-t);
                    if(qq/i>qwer/i)
                        qwer=qq;
                }
                if(qwer/i+1>Ans)
                {
                    Ans=qwer/i+1;
                    cnt=0;
                    A[++cnt]=i;
                }
                else if(qwer/i+1==Ans)
                {
                    A[++cnt]=i;
                }
                now+=i;
            }
        }
        bool flag=false;
        for(int i=1;i<=Last_n;i++)
        {
            if(flag)
                break;
            for(int j=1;j<=cnt;j++)
            {
                int l=A[j];
                if(Get_min(sa[i],sa[i]+l)>=(Ans-1)*l)
                {
                    printf("Case %d: ",++tot);
                    for(int k=sa[i];k<sa[i]+Ans*l;k++)
                    {
                        printf("%c",S[k]);
                    }
                    printf("\n");
                    flag=true;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    return 0;
}


<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于POJ最大和问题的题目或解法。用户提到的是“maximum sum problem”,根据提供的引用,引用[1]里提到了POJ 1481 Maximum sum,动态规划解法。所以首先确定题目编号是1481。 接下来,用户需要解法或问题。根据引用内容,问题描述是给定一组整数,找出两个不重叠的子数组,使得它们的和最大。动态规划的方法被提到,所以需要解释如何用动态规划解决这个问题。 首先,我需要确认问题的大意:找到两个不相交的子数组,使得它们的和最大。这需要分解问题,可能分为两个步骤:先找到从左到右的最大子数组,再找到从右到左的最大子数组,或者类似的方法。 然后,动态规划的思路通常是记录当前最大和,或者前向和后向的最大值。例如,维护两个数组left和right,left[i]表示从0到i的最大子数组和,right[j]表示从j到n-1的最大子数组和。然后遍历所有可能的分割点,计算left[i] + right[i+1]的最大值。 需要确保这两个子数组不重叠,所以分割点必须满足第一个子数组结束在i,第二个开始于i+1之后。因此,可能需要两次遍历,一次从左到右,一次从右到左,存储每个位置的最大值。 然后,编写代码示例,可能使用Python。例如,先计算left数组,再计算right数组,然后遍历所有可能的分割点,找到最大的组合。需要注意数组的索引范围,避免越界。 此外,引用中提到的其他POJ题目资源,如引用[2]和[3]提供了刷题顺序,可能用户对题目难度和顺序也有兴趣,所以可以推荐这些资源,帮助用户按难度练习。 最后,生成相关问题,可能涉及动态规划的其他应用,类似的最大和问题变种,或者POJ题目的推荐顺序。确保问题与用户的需求相关,帮助他们深入理解题目和解法。</think>关于POJ 1481 Maximum sum问题的解法和题目描述如下: ### POJ 1481 Maximum sum问题描述 给定$n$个整数的集合$A=\{a_1, a_2,...,a_n\}$,定义函数$d(A)$为满足以下条件的最大和: $$ d(A) = \max\left\{ \sum_{i=s_1}^{t_1} a_i + \sum_{j=s_2}^{t_2} a_j \ \big| \ 1 \leq s_1 \leq t_1 < s_2 \leq t_2 \leq n \right\} $$ 即寻找两个**不重叠**的子数组,使得它们的和最大[^1]。 --- ### 动态规划解法 #### 核心思路 1. **预处理左右区间最大子段和**: - 用$left[i]$表示从$a_1$到$a_i$区间内的最大子段和 - 用$right[j]$表示从$a_j$到$a_n$区间内的最大子段和 2. **遍历分割点**: 对于每个分割点$k$($1 \leq k < n$),计算$left[k] + right[k+1]$的最大值 #### 算法步骤 1. 正向遍历数组,计算$left$数组(类似最大子段和) 2. 反向遍历数组,计算$right$数组 3. 遍历所有可能的分割点,求最大和 --- ### Python代码实现 ```python def max_sum(arr): n = len(arr) # 计算左半部分最大子段和 left = [0] * n current = left[0] = arr[0] for i in range(1, n): current = max(arr[i], current + arr[i]) left[i] = max(left[i-1], current) # 计算右半部分最大子段和 right = [0] * n current = right[-1] = arr[-1] for i in range(n-2, -1, -1): current = max(arr[i], current + arr[i]) right[i] = max(right[i+1], current) # 寻找最大组合 max_val = -float('inf') for k in range(n-1): max_val = max(max_val, left[k] + right[k+1]) return max_val ``` --- ### POJ题目资源推荐 1. **题目难度列表**:引用[2]提供了POJ从易到难的刷题顺序,适合循序渐进练习 2. **同类问题扩展**:可尝试POJ 2479(Maximum sum进阶版)、POJ 2593(双字段最大和变种) 3. **训练路径**:参考引用[3]的刷题顺序规划,建议先掌握基础动态规划再挑战本题 ---
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