【JSOI2016】扭动的回文串

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题目描述

JYY 有两个长度均为 N 的字符串 A 和 B。
一个「扭动字符串」S(i,j,k)S(i,j,k)S(i,j,k) 由 A 中的第 i 个字符到第 j 个字符组成的子串与 B 中的第 j个字符到第 k 个字符组成的子串拼接而成。 比如,若 A=’XYZ’,B=’UVW’,则扭动字符串S(1,2,3)=S(1,2,3)=S(1,2,3)=’XYVW’。
JYY 定义一个「扭动的回文串」为如下情况中的一个:
1. A 中的一个回文串;
2.B 中的一个回文串;
3.或者某一个回文的扭动字符串S(i,j,k)S(i,j,k)S(i,j,k)
现在 JYY希望找出最长的扭动回文串。

输入格式

第一行包含一个正整数 N。
第二行包含一个长度为 N 的由大写字母组成的字符串 A。
第三行包含一个长度为 N 的由大写字母组成的字符串B。

输出格式

输出的第一行一个整数,表示最长的扭动回文串。

样例输入

5
ABCDE
BAECB

样例输出

5

样例解释

最佳方案中的扭动回文串如下所示(不在回文串中的字符用 . 表示):
.BC..
..ECB

数据范围与提示

对于所有的数据,1N1051≤N≤105

题解

A,BA,B两串上的回文串不管用manachermanacher还是回文自动机都很好处理,关键在于解决“扭动字符串”的情况。我们考虑讨论回文串上最特殊的点——回文串的中点属于哪一个串。记讨论的回文中心为点

### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
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