牛客网暑期ACM多校训练营(第七场)J-Sudoku Subrectangles

本文介绍了一种优化后的字符串匹配算法,该算法通过预处理得到每个点向左向上不含相同字母的最大子串长度,并在此基础上进一步处理,实现了52*nm的时间复杂度。文章详细展示了算法的实现过程及核心代码。

先预处理得出以每个点向左向上不含有相同字母的子串的最大长度,然后再进行处理。这样就能以52*nm的复杂度解决问题。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define LL long long int
#define lson rt<<1,l,m
#define rson rt<<1|1,m+1,r
int n,m;
int pos[200];
int len[1010];
int row[1010][1010];
int col[1010][1010];
char mp[1010][1010];
int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%s",mp[i]+1);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        memset(pos,0,sizeof(pos));
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            row[i][j]=min(row[i][j-1]+1,j-pos[mp[i][j]]);
            pos[mp[i][j]]=j;
        }
    }
    for(int j=1;j<=m;j++)
    {
        memset(pos,0,sizeof(pos));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            col[i][j]=min(col[i-1][j]+1,i-pos[mp[i][j]]);
            pos[mp[i][j]]=i;
        }
    }
    LL res=0;
    for(int j=1;j<=m;j++)
    {
        memset(len,0,sizeof(len));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int k=0;k<row[i][j];k++)
            {
                len[k]=min(col[i][j-k],len[k]+1);
                if(k) len[k]=min(len[k],len[k-1]);
                res+=len[k];
            }
            for(int k=row[i][j];k<=52;k++)
                len[k]=0;
        }
    }
    printf("%lld\n",res);
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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