[bzoj4755][JSOI2016]扭动的回文串

本文介绍了一种解决特定字符串问题的算法——寻找两个字符串通过特定方式组合形成的最长回文串。通过Manacher算法预处理字符串,并结合二分查找与哈希验证,有效地解决了问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目大意

给定两个长度为n的字符串A和B。
扭动的回文串定义为a[i..j]与b[j..k]相接成的字符串为回文串或者a、b的一个回文子串。

随便搞搞

对a、b分别做一次manacher。
然后我们只需要考虑相接的扭动回文串。
枚举a中一个回文中心,即最后扭动回文串的回文中心,有一个结论最优一定是延伸到最长(即延伸到[l,r]使得[l,r]是最长以当前回文中心为回文中心的回文串)。
接着只需要看a的l-1和b的r最长能延伸多少。可以二分答案,然后哈希判断。
那个结论太易证了这里就不证,再枚举b中回文中心同理啦。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
#define fd(i,a,b) for(i=a;i>=b;i--)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=100000+10,p1=132717,p2=598301;
int a[maxn*2],b[maxn*2],sum[maxn*2][2],num[maxn*2][2],mi[maxn*2][2];
int f[maxn*2],g[maxn*2];
int i,j,k,l,r,t,n,m,ans;
char ch;
char get(){
    char ch=getchar();
    while (ch<'A'||ch>'Z') ch=getchar();
    return ch;
}
bool pd(int l1,int r1,int l2,int r2){
    int x,y;
    x=(ll)(sum[r1][0]-(ll)sum[l1-1][0]*mi[r1-l1+1][0]%p1)%p1;
    y=(ll)(num[l2][0]-(ll)num[r2+1][0]*mi[r2-l2+1][0]%p1)%p1;
    x=(x+p1)%p1;y=(y+p1)%p1;
    if (x!=y) return 0;
    x=(ll)(sum[r1][1]-(ll)sum[l1-1][1]*mi[r1-l1+1][1]%p2)%p2;
    y=(ll)(num[l2][1]-(ll)num[r2+1][1]*mi[r2-l2+1][1]%p2)%p2;
    x=(x+p2)%p2;y=(y+p2)%p2;
    return x==y;
}
int solve(int j,int k){
    int l=0,r=min(j,n-k+1);
    while (l<r){
        int mid=(l+r+1)/2;
        if (pd(j-mid+1,j,k,k+mid-1)) l=mid;else r=mid-1;
    }
    return l;
}
int main(){
    freopen("palin.in","r",stdin);
    scanf("%d",&n);
    mi[0][0]=mi[0][1]=1;
    fo(i,1,n){
        mi[i][0]=(ll)mi[i-1][0]*27%p1;
        mi[i][1]=(ll)mi[i-1][1]*27%p2;
    }
    a[0]=b[0]=0;a[n*2+2]=b[n*2+2]=28;a[1]=b[1]=27;
    fo(i,1,n){
        ch=get();
        a[i*2]=ch-'A'+1;
        a[i*2+1]=27;
    } 
    fo(i,1,n){
        ch=get();
        b[i*2]=ch-'A'+1;
        b[i*2+1]=27;
    } 
    j=0;
    fo(i,2,n*2){
        if (i<=j+f[j]) f[i]=min(f[2*j-i],j+f[j]-i);
        while (a[i-f[i]-1]==a[i+f[i]+1]) f[i]++;
        if (i+f[i]>j+f[j]) j=i;
    }
    j=0;
    fo(i,2,n*2){
        if (i<=j+g[j]) g[i]=min(g[2*j-i],j+g[j]-i);
        while (b[i-g[i]-1]==b[i+g[i]+1]) g[i]++;
        if (i+g[i]>j+g[j]) j=i;
    }
    fo(i,2,n*2) ans=max(ans,max(f[i],g[i]));
    fo(i,1,n){
        sum[i][0]=(ll)((ll)sum[i-1][0]*27%p1+a[i*2])%p1;
        sum[i][1]=(ll)((ll)sum[i-1][1]*27%p2+a[i*2])%p2;
    }
    fd(i,n,1){
        num[i][0]=(ll)((ll)num[i+1][0]*27%p1+b[i*2])%p1;
        num[i][1]=(ll)((ll)num[i+1][1]*27%p2+b[i*2])%p2;
    }
    fo(i,2,n*2){
        l=i-f[i];r=i+f[i];
        l=(l+1)/2;r=r/2;
        ans=max(ans,f[i]+solve(l-1,r)*2);
    }
    fo(i,2,n*2){
        l=i-g[i];r=i+g[i];
        l=(l+1)/2;r=r/2;
        ans=max(ans,g[i]+solve(l,r+1)*2);
    }
    printf("%d\n",ans);
}
### BZOJ1461 字符串匹配 题解 针对BZOJ1461字符串匹配问题,解决方法涉及到了KMP算法以及树状数组的应用。对于此类问题,朴素的算法无法满足时间效率的要求,因为其复杂度可能高达O(ML²),其中M代表模式串的数量,L为平均长度[^2]。 为了提高效率,在这个问题中采用了更先进的技术组合——即利用KMP算法来预处理模式串,并通过构建失配树(也称为失败指针),使得可以在主串上高效地滑动窗口并检测多个模式串的存在情况。具体来说: - **前缀函数与KMP准备阶段**:先对每一个给定的模式串执行一次KMP算法中的pre_kmp操作,得到各个模式串对应的next数组。 - **建立失配树结构**:基于所有模式串共同构成的一棵Trie树基础上进一步扩展成带有失配链接指向的AC自动机形式;当遇到某个节点不存在对应字符转移路径时,则沿用该处失配链路直至找到合适的目标或者回到根部重新开始尝试其他分支。 - **查询过程**:遍历整个待查文本序列的同时维护当前状态处于哪一层级下的哪个子结点之中,每当成功匹配到完整的单词就更新计数值至相应位置上的f_i变量里去记录下这一事实。 下面是简化版Python代码片段用于说明上述逻辑框架: ```python from collections import defaultdict def build_ac_automaton(patterns): trie = {} fail = [None]*len(patterns) # 构建 Trie 树 for i,pattern in enumerate(patterns): node = trie for char in pattern: if char not in node: node[char]={} node=node[char] node['#']=i queue=[trie] while queue: current=queue.pop() for key,value in list(current.items()): if isinstance(value,int):continue if key=='#': continue parent=current[key] p=fail[current is trie and 0 or id(current)] while True: next_p=p and p.get(key,None) if next_p:break elif p==0: value['fail']=trie break else:p=fail[id(p)] if 'fail'not in value:value['fail']=next_p queue.append(parent) return trie,fail def solve(text, patterns): n=len(text) m=len(patterns) f=[defaultdict(int)for _in range(n)] ac_trie,_=build_ac_automaton(patterns) state=ac_trie for idx,char in enumerate(text+'$',start=-1): while True: trans=state.get(char,state.get('#',{}).get('fail')) if trans!=None: state=trans break elif '#'in state: state[state['#']['fail']] else: state=ac_trie cur_state=state while cur_state!={}and'#'in cur_state: matched_pattern_idx=cur_state['#'] f[idx][matched_pattern_idx]+=1 cur_state=cur_state['fail'] result=[] for i in range(len(f)-1): row=list(f[i].values()) if any(row): result.extend([sum((row[:j+1]))for j,x in enumerate(row[::-1])if x>0]) return sum(result) patterns=["ab","bc"] text="abc" print(solve(text,text)) #[^4] ```
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