HDU-Kirinriki

Kirinriki

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Total Submission(s): 3009 Accepted Submission(s): 441

Problem Description

We define the distance of two strings A and B with same length n is
disA,B=∑i=0n−1|Ai−Bn−1−i|
The difference between the two characters is defined as the difference in ASCII.
You should find the maximum length of two non-overlapping substrings in given string S, and the distance between them are less then or equal to m.

Input

The first line of the input gives the number of test cases T; T test cases follow.
Each case begins with one line with one integers m : the limit distance of substring.
Then a string S follow.

Limits

T≤100
0≤m≤5000
Each character in the string is lowercase letter, 2≤|S|≤5000
∑|S|≤20000

Output

For each test case output one interge denotes the answer : the maximum length of the substring.

Sample Input

1
5
abcdefedcb

Sample Output

5

Hint

[0, 4] abcde
[5, 9] fedcb
The distance between them is abs(‘a’ - ‘b’) + abs(‘b’ - ‘c’) + abs(‘c’ - ‘d’) + abs(‘d’ - ‘e’) + abs(‘e’ - ‘f’) = 5

题目描述

给定一个整数m和一个字符串s,规定两个字符串的距离 ,在s的相同 长度子串中找出距离小于等于m的最长子串的长度

考核知识点

尺取法

常见误区

未考虑到全部区间

解题思路

我们将各个中点所在的最大区间枚举出来,求出中点,从区间的两个端点向中点缩进,并不断计算对 应的字符串距离,如果距离不满足限制条件,将两个字符串靠近区间端点的字符去掉,直到满足限制 条件再继续向中点缩进根据图可以看出有一部分中点未考虑到,所以需要将字符串倒置再计算一次,最后得出最长子串长度
这里写图片描述

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;

char s[5010];
intls,m,ans;
void solve()
{
    for(int i=2; i<=ls; i++)///i用来确定区间的右边界
    {
        int o=i/2,l=0,n=0,sum=0;
        for(int j=0; j<o; j++)///从0往区间中点缩进
        {
            sum+=abs(s[j]-s[i-j-1]);///因为区间确定,左右对称的字符相应求差
            if(sum<=m)///满足限制条件,则子串长度n++
            {
                n++;
                ans = max(ans,n);
            }
            else
            {
                sum-=abs(s[l]-s[i-l-1]);///弹出靠近边界的两个
                sum-=abs(s[j]-s[i-j-1]);
                n--;
                j--;
                l++;///一直到满足条件再往里缩进
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d",&m);
        scanf("%s",s);
        ls=strlen(s);
        ans=0;
        solve();
        reverse(s,s+ls); /// 正反各计算一遍
        solve();
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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