HDU 5371 Manacher

本文介绍了一种使用Manacher算法寻找给定数组中最长的AA-A形式子数组的方法。该方法首先利用Manacher算法预处理数组以找出所有可能的回文结构,然后通过维护一个有序集合来找到符合条件的最大子数组长度。

题目链接

题意:

给一个长度为n的正整数数组,求数组的最长子数组。这个数组需要以A-AA形式,即数组可以分成三等分,第一等分和第三等分相同,第一等分和第二等分顺序相反(比如:1 2 3 3 2 1 1 2 3 )。

思路:

Manacher处理出以各两个相邻整数中间为对称轴能形成的最长回文子串半径。处理出这个数据后,问题就被转化了。转化成寻找一对点对要求点对权值都大于等于点对的距离,将距离做为答案,求答案最大值*3。点对问题可以通过set求解,定义一个维护下标的set,按权值的大小依次将下标维护如set,在将下标维护入set前查询并更新结果。查询第一个小于等于data[i].id+data[i].abi的下标和第一个大于等于data[i].id-data[i].abi的下标。因为我们是将数据按权值降序维护入set内,所以在维护一个新的点进入set时set内的任何一个点的权值都大于等于当前点,即当前点范围内的任意一个点和当前点都可以形成所要形成的点对,维护好距离即可。

C++代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 200010;

int n,a[maxn],p[maxn];

void Manacher( int *a , int *p )
{
    p[0] = 0;
    int mx = 0,pos;
    for ( int i=1 ; i<n*2+2 ; i++ )
    {
        if ( i<mx ) p[i] = min( p[pos*2-i] , mx-i );
        else p[i] = 1;
        while ( a[i-p[i]]==a[i+p[i]] ) p[i]++;
        if ( i+p[i]>mx ) mx = i+p[i],pos = i;
    }
}

struct node
{
    int id,abi;
    friend bool operator<( const node&a , const node&b )
    {
        return a.abi>b.abi;
    }
}data[maxn];
set<int>s;

int main()
{
    for ( int T ; scanf ( "%d" , &T )==1 ; )
    {
        for ( int Cas=1 ; Cas<=T ; Cas++ )
        {
            scanf ( "%d" , &n );
            a[0] = -2;
            for ( int i=1 ; i<=n ; i++ )
            {
                a[i*2-1] = -1;
                scanf ( "%d" , &a[i*2] );
            }
            a[n*2+1] = -1;
            a[n*2+2] = -3;
            Manacher( a , p );
            for ( int i=1,j=1 ; i<=n ; i++,j+=2 )
                data[i].id = i,data[i].abi = p[j]/2;
            sort( data+1 , data+1+n );
            int ans = 0;
            s.clear();
            s.insert( data[1].id );
            set<int>::iterator it;
            for ( int i=2 ; i<=n ; i++ )
            {
                it = s.upper_bound( data[i].id+data[i].abi );
                it--;
                if ( *it>data[i].id&&*it<=data[i].id+data[i].abi )
                    ans = max ( ans , *it-data[i].id );
                it = s.lower_bound( data[i].id-data[i].abi );
                if ( *it<data[i].id&&*it>=data[i].id-data[i].abi )
                    ans = max ( ans , data[i].id-*it );
                s.insert( data[i].id );
            }
            printf ( "Case #%d: %d\n" , Cas , 3*ans );
        }
    }
    return 0;
}

 

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
HDU 6259 是一道与回文子串相关的编程题目,要求统计特定条件下回文子串的数量。题目通常涉及字符串操作、动态规划或 Manacher 算法等技术。 ### 解题思路 题目核心在于识别并统计满足特定条件的回文子串。通常的解题方法包括: - **暴力枚举**:适用于小规模输入,时间复杂度为 $ O(n^2) $。 - **动态规划**:使用二维数组 `dp[i][j]` 表示从索引 `i` 到 `j` 的子串是否为回文。 - **Manacher 算法**:线性时间复杂度 $ O(n) $ 的高效算法,适用于大规模输入。 ### 示例代码 以下是一个使用动态规划方法统计所有回文子串的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; int countPalindromicSubstrings(string s) { int n = s.size(); vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n, false)); int count = 0; // 单个字符的回文 for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[i][i] = true; ++count; } // 两个字符的回文 for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { if (s[i] == s[i + 1]) { dp[i][i + 1] = true; ++count; } } // 更长的回文子串 for (int length = 3; length <= n; ++length) { for (int i = 0; i <= n - length; ++i) { int j = i + length - 1; if (s[i] == s[j] && dp[i + 1][j - 1]) { dp[i][j] = true; ++count; } } } return count; } int main() { string s; cin >> s; cout << countPalindromicSubstrings(s) << endl; return 0; } ``` ### 时间与空间复杂度分析 - **动态规划**:时间复杂度为 $ O(n^2) $,空间复杂度为 $ O(n^2) $。 - **Manacher 算法**:时间复杂度为 $ O(n) $,空间复杂度为 $ O(n) $。 ### 优化建议 对于大规模字符串(如长度超过 $ 10^5 $),应优先使用 Manacher 算法以提升效率。 ---
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