Hash(哈希)选做

相似图像搜索的哈希算法思想及实现(差值哈希算法和均值哈希算法) 图像相似度比较哈希算法: 什么是哈希(Hash)? • 散列函数(或散列算法,又称哈希函数,英语:Hash Function)是一种从任何一种数据中创建小 的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定 下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值(hash values,hash codes,hash sums, 或hashes)的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成的字符串来代表。 • 通过哈希算法得到的任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制 阅读详情

洛谷 P3501 [POI2010]ANT-Antisymmetry

由题意得,“反对称”字符串长度一定为偶数。

原串正着 Hash,取反后的串倒着 Hash,然后枚举中间点,二分长度。

洛谷 P2852 [USACO06DEC]Milk Patterns G

显然答案具有单调性,二分最大长度,Hash + 排序 O(nlog⁡n)O(n \log n)O(nlogn) 算出现次数。

时间复杂度 O(nlog⁡2n)O(n \log^2 n)O(nlog2n)。

洛谷 P2757 [国家集训队]等差子序列

Len≥3Len\geq3Len≥3,所以只需找到 Len=3Len=3Len=3 的等差子序列即可。枚举中项,对于每一个 AiA_iAi​ 判断是否存在 Ai+kA_i+kAi​+k 和 Ai−kA_i-kAi​−k 在 AiA_iAi​ 的异侧。

建立一个长为 NNN 的序列 XXX,初始全为 000,从左到右扫一遍 {Ai}\{A_i\}{Ai​},每次将 XAiX_{A_i}XAi​​ 设为 111,那么如果不存在 Ai+kA_i+kAi​+k 和 Ai−kA_i-kAi​−k 在 AiA_iAi​ 的异侧,意味着所有的 Ai+kA_i+kAi​+k 和 Ai−kA_i-kAi​−k 已经被加入到 XXX 中,那么此时以 XAiX_{A_i}XAi​​ 为中点,两端不超过边界的 XXX 的子串(必定是前缀或后缀)一定为回文串。

回文串可以使用 Hash 判断,因为 Hash 也算序列问题,所以考虑用线段树维护序列 XXX 的 Hash。

洛谷 P8023 [ONTAK2015] Tasowanie

直接归并会出现的问题是,因为序列不是有序的,所以无法处理两序列当前位置的值相同的情况。

先考虑如何暴力解决这个问题,如果 ai=bja_i=b_jai​=bj​,则判断 ai+1a_{i+1}ai+1​ 是否等于 bj+1b_{j+1}bj+1​ ,如果不相等,则取小的一列更优,如果相等,则继续判断 ai+2a_{i+2}ai+2​ 与 bj+2b_{j+2}bj+2​ 是否相等,以此类推。

暴力的时间复杂度直接挂到了 O((n+m)2)O((n+m)^2)O((n+m)2),问题在于暴力判断 aia_iai​ 与 bjb_jbj​ 之后相等的值。考虑二分其后值相等的序列长度,Hash 判断序列是否相等,则复杂度优化到 O((n+m)log⁡(n+m))O((n+m)\log(n+m))O((n+m)log(n+m))。

洛谷 P2601 [ZJOI2009]对称的正方形

经典题,二维回文。

与一维回文类比,使用二维 Hash,算三个 Hash 判断上下和左右对称,枚举中间点并二分正方形边长。

C++哈希算法详解(hash、hash!) C++哈希算法详解 阅读详情

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