程序设计思维与实践 Week12 模拟赛 C 咕咕东学英语

本文介绍了一种算法,用于计算由大写字母A、B组成的字符串中,满足每个字符都属于长度大于1的回文子串的Delicious子串的数量。通过分析非Delicious子串的特点,采用贪心策略,从前向后和从后向前遍历字符串,避免重复计数,最终得出Delicious子串的总数。

题目描述:

咕咕东很聪明,但他最近不幸被来自宇宙的宇宙射线击中,遭到了降智打击,他的英语水平被归 零了!这一切的始作俑者宇宙狗却毫不知情!

此时咕咕东碰到了一个好心人——TT,TT在吸猫之余教咕咕东学英语。今天TT打算教咕咕东字母A 和字母B,TT给了咕咕东一个只有大写A、B组成的序列,让咕咕东分辨这些字母。

但是咕咕东的其他学科水平都还在,敏锐的咕咕东想出一个问题考考TT:咕咕东问TT这个字符串 有多少个子串是Delicious的。

TT虽然会做这个问题,但是他吸完猫发现辉夜大小姐更新了,不想回答这个问题,并抛给了你, 你能帮他解决这个问题吗?

Delicious定义:对于一个字符串,我们认为它是Delicious的当且仅当它的每一个字符都属于一个 大于1的回文子串中。

input:

输入第一行一个正整数n,表示字符串长度 接下来一行,一个长度为n只由大写字母A、B构成的字符串。

output:

输出仅一行,表示符合题目要求的子串的个数。

思路:

要求输出字符串中delicious串的数目,根据关系:字符串中长度大于2的子串=delicious串+非delicious串。

而字符串中长度大于2的子串数目为:1(长度为n)+2(长度为n-1)+3(长度为n-2)+...+n-1(长度为2)=n*(n-1)/2,则求出非delicious串的数目即可。

考虑最简单的情况:AB与BA为最简单的非delicious串。AAB与BBA为长度为3的非delicious串。下面考虑复杂一点的非delicious串:xxaybxx,对于串中部(不包括始末字符)任意一个位置的字母y,我们定义其前面的字符为a,后面的字符为b,若y==a或y==b,则y满足delicious中字符的要求。若y!=a且y!=b,那么一定有:a==b,因为字符串只有A和B组成。此时y同样满足delicious中字符的要求。因此,什么样的字符串不是delicious串呢?y!=a且b不存在,或者是y!=b且a不存在,即:y位于字符串的始末位置。

我们在字符串中尽可能“贪心的”寻找AB ABB ABBB这样的字串,例如:字符串为AABBBB,我们只考虑ABBBB,不再考虑AB ABB ABBB。因为ABBBB中已经包含了其他部分,对于这样的串,从前向后遍历。同样的,BA BAA BAAA同理,但是需要从后向前遍历。

由于两遍遍历的存在,你会发现,AB和BA这样的串多记录了一次,因此最后去重即可。

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int pos;
long long n,ans,tmp;
string s;
int main()
{
	cin>>n>>s;
	ans=(n-1)*n/2;
	for(int i=1;i<n;i++)
	if(s[i-1]!=s[i])
	{
		ans=ans-(i-pos);
		pos=i;
	}
	pos=n-1;
	for(int i=n-2;i>=0;i--)
	if(s[i+1]!=s[i])
	{
		ans=ans-(pos-i);
		pos=i;
		tmp++;
	}
	ans+=tmp;
	cout<<ans;
	return 0;
}

 

### 山程序设计思维 Week5 旅途不止 相关内容 根据已知的信息,山程序设计思维实践》课程在第五周的内容涉及多个编程挑战问题,其中包括但不限于“巨石迷阵”、“有惊无险”、“天甘霖”以及“终而复始”。这些题目通常围绕算法优化、数据结构应用等方面展开[^1]。 对于具体提到的“旅途不止”,虽然未直接提及该题目的详细描述,但从课程整体风格推测,“旅途不止”可能是一个综合性的动态规划或者区间查询类问题。这类问题往往需要处理大规模输入数据(如 \(n < 5 \times 10^5\)),并要求实现高效的解决方案以满足时间复杂度的要求。 以下是基于常见模式的一个假设性解答框架: #### 可能的解法思路 为了高效解决此类问题,可以采用如下方法: - **差分数组技术**:当涉及到频繁修改某个区间的值时,差分数组是一种非常有效的工具。通过维护一个辅助数组 `diff` 来记录原始数组的变化情况,在最后统一计算前缀和即可得到最终结果。 ```python def solve(n, s, queries): diff = [0] * (n + 2) # 初始化差分数组 for l, r in queries: diff[l] += 1 # 左端点加一 diff[r + 1] -= 1 # 右端点之后减去 result = [] current_sum = 0 # 当前累积和初始化为零 for i in range(1, n + 1): # 构造实际的结果序列 current_sum += diff[i] result.append(current_sum) return ''.join([str(x) for x in result]) ``` 上述代码片段展示了如何利用差分数组来快速更新大量连续区域内的数值变化,并能够在线性时间内完成整个过程[^2]。 #### 数据预处理的重要性 针对本题中的字符串操作部分,提前做好必要的转换工作同样至关重要。例如将字符映射成对应的整数形式以便后续更方便地执行逻辑判断等步骤。这种做法不仅简化了编码难度还提高了运行效率。 --- ###
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