Jzoj4384 Hashit

本文介绍了一种使用后缀平衡树解决字符串问题的方法。通过实战练习,实现了字符串操作及子串计数的功能。利用哈希技术和set数据结构,有效地处理字符串的插入与删除操作,并实时更新两两不同的子串数量。

你有一个字符串S,最开始为空,要求支持两种操作

在S后面加入字符c

删除S最后一个字符

每次操作询问S有多少个两两不同子串

应该本来应该用SAM+Trie离线做的,然而为了练一下后缀平衡树就写了

其实也很好写,用哈希比较一下就好了,可以用set实现,开一个数组存每个后缀对应的节点就好

求height也可以用哈希

#pragma GCC opitmize("O3")
#pragma G++ opitmize("O3")
#include<set>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define LL long long
using namespace std;
char s[100010]; int n=0;
LL h[100010],bas[100010]={1};
struct suffix{ int x; };
inline LL gH(int l,int r){ return h[r]-h[l-1]*bas[r-l+1]; }
inline int lcp(int x,int y){
	if(x==y) return 0; 
	int l=-1,r=min(x,y)-1;
	for(int m;l<r;){
		m=l+r+1>>1;
		if(gH(x-m,x)==gH(y-m,y)) l=m;
		else r=m-1;
	}
	return l+1;
}
inline bool operator< (suffix a,suffix b){
	int c=lcp(a.x,b.x); return s[a.x-c]<s[b.x-c];
}
multiset<suffix> w;
multiset<suffix>::iterator c[100010],p,q;
int main(){
	int ans=0;
	for(int i=1;i<=100000;++i) bas[i]=bas[i-1]*27;
	for(char o;;){
		o=getchar();
		if(o=='-'){
			p=q=c[n]; ++p; --q;
			ans-=n-lcp(p->x,n)-lcp(n,q->x)+(p->x==n || q->x==n?0:lcp(p->x,q->x));
			w.erase(c[n--]); 
		}
		else if(o>='a' && o<='z'){
			s[++n]=o;  h[n]=h[n-1]*27+o-'a';
			p=q=c[n]=w.insert((suffix){n}); ++p; --q; 
			ans+=n-lcp(p->x,n)-lcp(n,q->x)+(p->x==n || q->x==n?0:lcp(p->x,q->x));
		} else break;
		printf("%d\n",ans);
	}
}

### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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