HDU 2609 How many(最小表示法)

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2609

Problem Description
Give you n ( n < 10000) necklaces ,the length of necklace will not large than 100,tell me
How many kinds of necklaces total have.(if two necklaces can equal by rotating ,we say the two necklaces are some).
For example 0110 express a necklace, you can rotate it. 0110 -> 1100 -> 1001 -> 0011->0110.
 

Input
The input contains multiple test cases.
Each test case include: first one integers n. (2<=n<=10000)
Next n lines follow. Each line has a equal length character string. (string only include '0','1').
 

Output
For each test case output a integer , how many different necklaces.
 

Sample Input

 
4
0110
1100
1001
0011
4
1010
0101
1000
0001
 

Sample Output

 
1
2


题目大意:给定n个字符串,字符串可以循环变换,如果变换出来的字符串相同即为同一个字符串,求n个字符串中有几个字符串

题目思路:将所以字符串转换为最小字典序(最小表示法),然后用map标记统计一下个数即可。

代码:

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>

using namespace std;

#define FOU(i,x,y) for(int i=x;i<=y;i++)
#define FOD(i,x,y) for(int i=x;i>=y;i--)
#define MEM(a,val) memset(a,val,sizeof(a))
#define PI acos(-1.0)

const double EXP = 1e-9;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const ll MINF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const int mod = 1e9+7;
const int N = 1e6+5;

map<string,int>mp;
string str[10005];

int minResprent(string s)
{
    int n = s.length();
    int i=0,j=1,k=0;
    while(i<n&&j<n&&k<n)
    {
        int t = s[(i+k)%n] - s[(j+k)%n];
        if(t==0)
            k++;
        else
        {
            if(t>0)
                i+=k+1;
            else
                j+=k+1;
            if(i==j)
                j++;
            k=0;
        }
    }
    return i<j?i:j;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            cin>>str[i];
        mp.clear();
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            int len = str[i].length();
            int loc=minResprent(str[i]);
            string s = "";
            for(int j=loc;j<len;j++)
                s+=str[i][j];
            for(int j=0;j<loc;j++)
                s+=str[i][j];
            //cout<<"s="<<s<<endl;
            if(mp[s]==0)
            {
                ans++;
                mp[s]=1;
            }
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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