hdu--5510

Bazinga

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1472    Accepted Submission(s): 459


Problem Description
Ladies and gentlemen, please sit up straight.
Don't tilt your head. I'm serious.

For n given strings S1,S2,,Sn, labelled from 1 to n, you should find the largest i (1in) such that there exists an integer j (1j<i) and Sj is not a substring of Si.

A substring of a string Si is another string that occurs in Si. For example, ``ruiz" is a substring of ``ruizhang", and ``rzhang" is not a substring of ``ruizhang".
 

Input
The first line contains an integer t (1t50) which is the number of test cases.
For each test case, the first line is the positive integer n (1n500) and in the following n lines list are the strings S1,S2,,Sn.
All strings are given in lower-case letters and strings are no longer than 2000 letters.
 

Output
For each test case, output the largest label you get. If it does not exist, output 1.
 

Sample Input
4 5 ab abc zabc abcd zabcd 4 you lovinyou aboutlovinyou allaboutlovinyou 5 de def abcd abcde abcdef 3 a ba ccc
 

Sample Output
Case #1: 4 Case #2: -1 Case #3: 4 Case #4: 3
解题思路:在写这题时需要用到匹配算法,一般想到节省时间的就是用kmp,但在c++中提供了一个函数strstr(str1,str2) 函数用于判断字符串str2是否是str1的子串。如果是,则该函数返回str2在str1中首次出现的地址;否则,返回NULL。所以用这个函数更为方便。这题需要剪枝否则会超时。剪枝:首先对每对相邻的子串进行判断,如果编号小的字符串是编号大的字符串的子串,那么该编号小的字符串在后续的判断中无需出现了。接着就从最后一个字符串开始扫描判断就OK了。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
char s[510][2005];
int num[510];
int main(){
	int t,n,i,j,k;
	k=1;
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		scanf("%d",&n);
		for(i=1;i<=n;i++){
			scanf("%s",s[i]);
		}//输入 
		int v=-1;
		memset(num,0,sizeof(num));
		for(i=1;i<n;i++){
			if(strstr(s[i+1],s[i])!=NULL){
				num[i]=1;
			}
		}//剪枝 
      for(i=n;i>=2;i--){
      	for(j=i-1;j>=1;j--){
      		if(num[j])continue;
      		int l1=strlen(s[i]);
      		int l2=strlen(s[j]);
      		if(l1<l2)continue;
      		if(strstr(s[i],s[j])==NULL){
      			v=i;
      			break;
      		}
      	}
      	if(v!=-1)break;
      }
      printf("Case #%d: %d\n",k++,v);
    }
	return 0;
}


 


HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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