CodeForces 367B Sereja ans Anagrams

本文介绍了一种用于寻找两个序列中特定位置匹配的算法。通过枚举起点并利用map数据结构进行元素频率比较,实现高效查找。适用于序列长度较大情况。

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Description
Sereja has two sequences a and b and number p. Sequence a consists of n integers a1, a2, …, an. Similarly, sequence b consists of m integers b1, b2, …, bm. As usual, Sereja studies the sequences he has. Today he wants to find the number of positions q(q + (m - 1)·p ≤ n; q ≥ 1), such that sequence b can be obtained from sequence aq, aq + p, aq + 2p, …, aq + (m - 1)p by rearranging elements.

Sereja needs to rush to the gym, so he asked to find all the described positions of q.

Input
The first line contains three integers n, m and p(1 ≤ n, m ≤ 2·105, 1 ≤ p ≤ 2·105). The next line contains n integers a1, a2, …, an(1 ≤ ai ≤ 109). The next line contains m integers b1, b2, …, bm(1 ≤ bi ≤ 109).

Output
In the first line print the number of valid qs. In the second line, print the valid values in the increasing order.

Sample Input
Input
5 3 1
1 2 3 2 1
1 2 3
Output
2
1 3
Input
6 3 2
1 3 2 2 3 1
1 2 3
Output
2
1 2

思路:
首先map可以直接用等号来判断两个map是否一样。
其次,我们枚举起点,而且外层只用从1枚举到p,内后像队列一样删掉对头,队尾插入来维护map,即可;

#include <cstdio>
#include <map>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n,m,p;
int cnt=0,q;
int a[2000090];
map<int,int> tmp1,tmp2;
int ans[2000090];
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&p);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
    int t;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
        scanf("%d",&t);
        tmp1[t]++;
    }
    for(int i=1;i<=p;i++)
    {
        tmp2.clear();
        for(long long j=0;j<m&&i+j*p<=n;j++)
         tmp2[a[i+j*p]]++;
         if(tmp1==tmp2)
            ans[cnt++]=i;
         for(long long j=m;i+j*p<=n;j++)
         {
             int pre=a[i+(j-m)*p];
             if(tmp2[pre]==1)
                tmp2.erase(pre);
             else tmp2[pre]--;
             tmp2[a[i+j*p]]++;
             if(tmp2==tmp1)
                ans[cnt++]=i+(j-m+1)*p;
         }
    }
    printf("%d\n",cnt);
    sort(ans,ans+cnt);
    for(int i=0;i<cnt;i++)
    {
        if(i) printf(" ");
        printf("%d",ans[i]);
    }
    puts("");
    return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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